Imaginez un robot apprenant des tâches complexes, comme assembler des composants complexes ou naviguer sur un terrain difficile, non pas sur des mois ou des années, mais en l’espace d’une seule journée.
C’est le potentiel de transformation de Genesis, une plateforme de simulation physique open source développée par l’Université Carnegie Mellon et des chercheurs du secteur privé.
Genesis permet aux robots de suivre un entraînement virtuel à des vitesses jusqu’à 81 fois plus rapides qu’un entraînement réel , condensant efficacement des décennies d’apprentissage en quelques heures seulement. Cette nouvelle technologie révolutionnaire ouvre les portes d’un avenir dans lequel les robots pourront s’intégrer de manière transparente dans nos vies, nous aidant dans tous les domaines, de la fabrication et des soins de santé à l’exploration et aux secours en cas de catastrophe.
Comparaison de vitesse avec les CPU et GPU populaires-simulateurs robotiques basés sur. (Source : Page Genesis GitHub)
Mais Genesis est plus qu’un simple démon de la vitesse ; c’est une symphonie sophistiquée de physique et d’intelligence artificielle, harmonisant la danse complexe des lois physiques avec le pouvoir créatif de l’IA. Cette symphonie est dirigée par un puissant moteur physique capable de simuler l’interaction des forces, des mouvements et des interactions qui régissent le monde physique.
Genesis AI Simulator : un monde génératif pour la robotique et l’IA
Décrit comme le « moteur physique le plus rapide au monde », Genesis offre des vitesses de simulation sans précédent allant jusqu’à 81 fois plus rapide que les simulateurs robotiques accélérés par GPU existants, tels que Isaac Gym de Nvidia et Mujoco MJX, sans aucun compromis sur la précision et la fidélité de la simulation. Conçu pour les applications de robotique, d’IA incorporée et d’IA physique, il se distingue par sa polyvalence, servant de :
Un moteur physique universel : Capable de simuler un large éventail de matériaux et de phénomènes physiques, y compris les corps rigides et articulés, liquides, gaz, objets déformables et matériaux granulaires.
Une plate-forme de simulation robotique : fournit une interface conviviale pour créer et simuler des environnements robotiques complexes avec une facilité et une efficacité sans précédent. Les chercheurs peuvent concevoir des scénarios complexes impliquant divers robots, notamment des bras de robot, des robots à pattes, des drones et même des robots mous, et observer leur comportement dans un monde virtuel très réaliste.
Un système de rendu : doté de capacités avancées de lancer de rayons pour des sorties visuelles de haute qualité essentielles aux présentations, à la recherche et à la collaboration. Cela permet de créer des simulations incroyablement réalistes, améliorant ainsi la compréhension et l’analyse du comportement du robot.
Un moteur de données génératif : Transformez les invites en langage naturel en diverses modalités de données, telles que des scènes interactives, des propositions de tâches et des comportements de robots. Cette fonctionnalité révolutionnaire permet aux utilisateurs de décrire un scénario dans un anglais simple, et Genesis générera l’environnement de simulation correspondant, complet avec des objets, des robots et même des tâches prédéfinies.
Genesis offre plusieurs fonctionnalités clés qui en font un outil puissant pour les chercheurs et les développeurs :
Performances optimisées : exploite le calcul parallèle accéléré par GPU pour des vitesses de simulation ultra-rapides. Par exemple, lors de la simulation d’une scène de manipulation avec un bras robotique Franka, Genesis atteint un incroyable 43 millions d’images par seconde (FPS) sur un seul GPU RTX 4090. Cette vitesse incroyable permet un prototypage et un test rapides des conceptions de robots et des algorithmes de contrôle.
Pythonique et convivial : Développé entièrement en Python, avec une conception API intuitive pour une installation et une utilisation faciles. Cela rend Genesis accessible à un plus large éventail d’utilisateurs, y compris ceux qui n’ont pas une vaste expérience en programmation.
Compatibilité multiplateforme : fonctionne de manière native sur différents systèmes d’exploitation (Linux, macOS, Windows) et backends de calcul (CPU, GPU Nvidia, GPU AMD, Apple Metal). Cela garantit que les chercheurs peuvent utiliser Genesis quelle que soit leur configuration matérielle ou logicielle préférée.
Simulation différenciable : compatible avec les frameworks d’IA et d’apprentissage automatique, prenant en charge les solveurs différenciables pour les applications de contrôle robotique avancées. Cette fonctionnalité est cruciale pour entraîner des robots à l’aide de l’apprentissage par renforcement et d’autres techniques d’IA, permettant une optimisation efficace du comportement des robots.
Auto-hibernation : accélère intelligemment les simulations en plaçant automatiquement les entités statiques dans un état de faible consommation. Cela améliore encore l’efficacité de Genesis, permettant la simulation d’environnements encore plus grands et plus complexes.
Prise en charge de nombreux formats de fichiers : Genesis prend en charge le chargement de différents types de fichiers, notamment MJCF (.xml), URDF,.obj,.glb,.ply et.stl. Cela garantit la compatibilité avec une large gamme de modèles de robots et d’actifs 3D existants.
Le moteur, associé à des algorithmes d’IA de pointe, permet de créer des simulations dynamiques et physiquement précises qui peuvent être utilisées pour entraîner des robots dans un environnement sûr et contrôlé. En exploitant la puissance des cartes graphiques, Genesis peut exécuter simultanément jusqu’à 100 000 copies d’une simulation, permettant une itération et un raffinement rapides des algorithmes de contrôle.
Genesis vise à utiliser un agent robotique génératif et un moteur physique pour générer automatiquement des politiques robotiques et des données de démonstration pour diverses compétences dans différents scénarios. (Source : Page Genesis GitHub)
Le parallélisme massif s’apparente à une armée de robots apprenant simultanément, chacun contribuant aux connaissances collectives et accélère le rythme de l’innovation.
« Une heure de temps de calcul donne à un robot 10 ans d’expérience en formation. C’est ainsi que Neo a pu apprendre les arts martiaux en un clin d’œil dans le Matrix Dojo”, a écrit Jim Fan, co-auteur du document de recherche Genesis, sur X.
Si un L’IA peut contrôler 1 000 robots pour exécuter 1 million de compétences dans 1 milliard de simulations différentes, puis elle peut « simplement fonctionner » dans notre monde réel, qui n’est qu’un autre point dans le vaste espace des réalités possibles. C’est le principe fondamental qui explique pourquoi la simulation fonctionne. donc… pic.twitter.com/sKDsisBewZ
— Jim Fan (@DrJimFan) 19 décembre 2024
Fan, qui a contribué à plusieurs projets de simulation robotique pour Nvidia, capture l’essence du potentiel de transformation de Genesis. Cette accélération accélère non seulement le processus de développement, mais permet également l’exploration d’un nouveau système. un plus large éventail de comportements et de stratégies robotiques, conduisant à des robots plus robustes et adaptables.
Des mondes tissés à partir de mots
Genesis va au-delà de la simple accélération simulations; il permet aux utilisateurs de créer des mondes entiers à partir de zéro en utilisant la puissance du langage. En tirant parti des modèles de langage de vision (VLM), un type d’intelligence artificielle capable de comprendre et de générer à la fois du texte et des images, Genesis peut transformer de simples descriptions textuelles en environnements 3D dynamiques et interactifs.
Imaginez taper quelques phrases décrivant un centre-ville, avec des carrefours, des humains, des véhicules et des bâtiments, puis regarder Genesis donner vie à cette scène dans une simulation physiquement précise, remplie de nuances de lumière. , l’ombre et le mouvement.
Moteur de simulation Genesis Physics AI utilisé pour la génération de scènes 3D interactives. (Source : Page Genesis GitHub)
Cette capacité de génération de texte vers le monde ouvre un champ de possibilités pour la robotique. la recherche et au-delà. Les chercheurs peuvent créer rapidement et facilement des scénarios complexes pour tester les compétences de navigation, de manipulation et d’interaction des robots.
Grâce à lui, un robot peut apprendre à naviguer sur une route très fréquentée, à livrer des produits et à éviter les obstacles, le tout dans un environnement simulé généré à partir de quelques lignes de texte. Cela permet non seulement d’économiser du temps et des ressources, mais permet également de créer des scénarios de formation très spécifiques et personnalisés.
De plus, la technologie a le potentiel de révolutionner la création de mondes virtuels pour les jeux, le divertissement et même l’éducation.. Un autre cas d’utilisation possible pourrait être celui où des chercheurs explorent des événements historiques ou des concepts scientifiques dans des environnements immersifs générés par l’IA qui répondent dynamiquement à leurs actions.
Moteur de simulation Genesis Physics AI utilisé pour la génération interactive de mouvements de personnages 3D. (Source : Page Genesis GitHub)
Au lieu de lire passivement sur un lieu historique, ils pourraient parcourir les rues d’un Athènes simulée interagissant avec des citoyens virtuels et témoin de la construction de l’Acropole.
Genesis et RoboGen : une vision partagée pour l’avenir de la robotique
Le développement de Genesis résonne avec les aspirations d’autres projets ambitieux dans le domaine de la robotique, comme le projet étroitement lié RoboGen. Robogen est une plateforme open source axée sur la co-évolution des corps et des cerveaux des robots, utilisant Genesis comme base pour ses simulations.
Son objectif principal est de faire évoluer des robots qui peuvent être facilement fabriqués à l’aide de l’impression 3D et de composants électroniques facilement disponibles et peu coûteux, tels qu’une carte microcontrôleur Arduino, des pièces modulaires imprimées en 3D et des servomoteurs.
RoboGen vise à extraire des connaissances de modèles à grande échelle et à les appliquer à la robotique, générant un flux infini de démonstrations de compétences pour diverses tâches et environnements.
Ceci est réalisé à travers un processus en quatre étapes. pipeline:
Proposition de tâches : Proposer de nouvelles tâches à apprendre au robot. Cela peut impliquer des tâches telles que saisir des objets, franchir des obstacles ou même effectuer des actions plus complexes comme ouvrir des portes ou assembler des structures.
Génération de scènes : créer des environnements correspondants aux tâches proposées. Cela implique de générer des mondes virtuels réalistes avec divers objets, obstacles et caractéristiques du terrain avec lesquels le robot doit interagir.
Génération de supervision de formation : Générer des données de formation et superviser le processus d’apprentissage du robot. Cela pourrait impliquer de faire des démonstrations de la tâche souhaitée, de fixer des objectifs ou de définir des fonctions de récompense pour l’apprentissage par renforcement.
Apprentissage de compétences : permettre au robot d’acquérir de nouvelles compétences en fonction des informations générées. Cela implique d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour entraîner le système de contrôle du robot, lui permettant ainsi de s’adapter et d’améliorer ses performances au fil du temps.
“Notre travail tente de transférer les connaissances étendues et polyvalentes intégrées dans les modèles à grande échelle au domaine de la robotique, faisant ainsi un pas vers une formation automatisée aux compétences robotiques à grande échelle et une collecte de démonstrations pour la construction de systèmes robotiques généralisables”, le Document de recherche RoboGen déclare
Cela correspond à l’objectif de Genesis de fournir une plate-forme puissante et polyvalente pour la formation des robots, permettant. le développement de robots plus robustes et adaptables pour des applications du monde réel.
Au-delà de la robotique : un aperçu de l’avenir de l’IA
Mais Genesis est bien plus que juste un simulateur robotique ; c’est un aperçu de l’avenir de la création de contenu basée sur l’IA. Ses capacités génératives s’étendent au-delà des environnements 3D pour englober le mouvement des personnages, l’animation faciale et même des vidéos physiquement précises. des mondes virtuels peuplés de personnages réalistes, capables d’exprimer des émotions et d’interagir avec leur environnement de manière physiquement plausible. C’est le genre d’expérience immersive que Genesis pourrait contribuer à créer. Cela a des implications non seulement pour le divertissement et les jeux, mais également dans des domaines tels que la réalité virtuelle, la réalité augmentée et même la thérapie et la réadaptation.
Bien que le système génératif ne soit pas encore inclus dans le code accessible au public sur GitHub, l’équipe de développement prévoit de le publier dans le futur. À mesure que Genesis continue d’évoluer, il promet d’être un outil puissant pour les chercheurs et les créateurs, repoussant les limites de ce qui est possible dans le monde numérique et brouillant les frontières entre réalité physique et simulation virtuelle.
La capacité de générer des simulations réalistes à partir de descriptions textuelles pourrait révolutionner la façon dont nous concevons, testons et interagissons avec les environnements virtuels.
Considérations éthiques de la robotique basée sur l’IA
Comme toute technologie transformatrice, l’essor de la robotique basée sur l’IA soulève d’importantes considérations éthiques. À mesure que les robots deviennent de plus en plus sophistiqués et intégrés dans nos vies, il est crucial de veiller à ce qu’ils soient développés et déployés de manière responsable. Cela implique de répondre aux préoccupations concernant les suppressions d’emplois, les biais algorithmiques et l’utilisation abusive potentielle de la technologie robotique.
La nature open source de plateformes comme Genesis peut jouer un rôle crucial dans la promotion du développement éthique. En rendant la technologie sous-jacente transparente et accessible, elle permet un contrôle et une responsabilisation accrus. Cela peut contribuer à garantir que la robotique basée sur l’IA soit développée d’une manière qui profite à l’humanité et s’aligne sur nos valeurs.
