Technologiekonferenz GTC Nvidia bietet quelloffenen KI-Datensatz für humanoide Roboter

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Nvidia hat ein neues Open-Source-Modell für humanoide Roboter und einen umfangreichen Datensatz für physische KI-Interaktionen veröffentlicht. Ziel ist es, die Entwicklung robotischer Systeme durch offene Forschung und praxisnahe Trainingsdaten voranzutreiben.

Mit seinem „Open Source Foundation Model for Humanoid Robots“ betritt Nvidia Neuland in der KI-Entwicklung für physische Interaktion. Gleichzeitig stellt das Unternehmen einen umfassenden Datensatz bereit, der reale Mensch-Roboter-Interaktionen in hoher Qualität dokumentiert. Diese Kombination soll die Entwicklung humanoider Roboter beschleunigen, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen meistern können.

Das Modell vereint Video-, Text- und Aktionsdaten in einer multimodalen Architektur. Die Trainingsbasis bilden sowohl synthetische Daten als auch reale Demonstrationen menschlicher Bewegungen. Durch Transformer-basierte Ansätze können Roboter nicht nur Bewegungen nachahmen, sondern auch deren Kontext verstehen und ihr Handeln entsprechend anpassen. Bewährt hat sich das Modell bereits bei Tests auf bekannten humanoiden Plattformen wie dem Unitree H1, dem Apptronik Apollo und dem Toyota Research Institute Digit.

Datensatz erfasst physische Interaktionen im Detail

Ergänzend zum Modell präsentiert Nvidia den Open X-Embodiment Dataset und die Open-Physical-Interaction Dataset Collection. Letztere umfasst mehr als 1.000 Stunden Videomaterial aus 50 verschiedenen Alltagsumgebungen – von Wohnungen über Labore bis hin zu Küchen und Lagerräumen. Im Mittelpunkt stehen alltägliche Handlungen wie Greifen, Öffnen, Schließen und Tragen von Objekten, begleitet von detaillierten Textbeschreibungen und Sensordaten.

Diese Verknüpfung visueller, sprachlicher und physikalischer Informationen ermöglicht Forschenden die Entwicklung robuster multimodaler KI-Modelle zur Robotersteuerung. Nvidia sieht darin einen wichtigen Schritt zur „Physical Intelligence“ – KI-Systeme, die ihre Umgebung nicht nur wahrnehmen, sondern aktiv mit ihr interagieren.

Breite Anwendung über Robotik hinaus möglich

Der Datensatz eignet sich laut Nvidia nicht nur für humanoide Roboter, sondern auch für Industrieroboter, Drohnen oder autonome Fahrzeuge. Die Qualität und Länge der aufgezeichneten Szenen verbessern besonders die Generalisierbarkeit und Langzeit-Planung robotischer Systeme. Die Daten stehen unter einer offenen Lizenz für akademische und kommerzielle Projekte zur Verfügung.

„Mit diesem Datensatz können wir vielfältige Anwendungen entwickeln – etwa prädiktive KI-Modelle, die autonomen Fahrzeugen helfen, Bewegungen von Fußgängern präziser zu verfolgen und so die Sicherheit zu erhöhen,“ erklärt Henrik Christensen, Direktor mehrerer Robotik- und autonomer Fahrzeuglabore an der UCSD. „Ein Datensatz, der diverse Umgebungen und längere Aufnahmen als bisherige Open-Source-Ressourcen bietet, wird die Robotik- und AV-Forschung entscheidend voranbringen.“

Schritt in Richtung offene KI-Standards

Mit dieser Initiative positioniert sich Nvidia als Förderer offener KI-Forschung im Robotikbereich. Die freie Verfügbarkeit des Foundation Models und des Trainingsdatensatzes soll wissenschaftliche Zusammenarbeit stärken und die Entwicklung sicherer, intelligenter und handlungsfähiger Maschinen beschleunigen.

Die Frameworks harmonieren mit Nvidias Robotikplattform Isaac Lab und lassen sich über Standardschnittstellen wie ROS 2 und Mujoco in bestehende Entwicklungsumgebungen integrieren. Davon profitieren Unternehmen und Forschungsteams gleichermaßen – unabhängig von ihrer Spezialisierung auf Servicerobotik, Logistik oder autonome Systeme.

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal Elektronikpraxis.

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