Sztuczna inteligencja fizyczna to przyszłość robotyki. Dzięki niej maszyny mogą postrzegać świat, interpretować rzeczywistość, podejmować decyzje i wchodzić w interakcje z otoczeniem – a wszystko to w sposób autonomiczny. Kluczowe dla rozwoju tej technologii są przyspieszone obliczenia i zaawansowane symulacje fizyczne.
Każdy, kto choć raz widział robota balansującego na jednej nodze albo manipulującego delikatnymi obiektami, wie, że nie jest to łatwe zadanie. Właśnie dlatego symulacje fizyczne odgrywają kluczową rolę w ich rozwoju. Dają naukowcom i inżynierom bezpieczne, przyspieszone i tańsze środowisko do testowania algorytmów sterowania i prototypów.
Jak to działa? Modele bazują na fundamentalnych prawach fizyki – zasadzie zachowania masy i pędu, dynamice ciał sztywnych i elastycznych, modelowaniu sił kontaktowych oraz tarcia. Dzięki temu można przewidzieć, jak robot zachowa się w różnych warunkach. Problem w tym, że… teoria często nie nadąża za rzeczywistością.
Luka między symulacją a rzeczywistością
Mimo zaawansowanych symulacji roboty wciąż mają problem z adaptacją do realnego świata – to tzw. sim-to-real gap. Przykład? Algorytm, który działa idealnie w wirtualnym środowisku, może kompletnie zawieść w realnym świecie, gdzie występują nieprzewidywalne czynniki, jak zmienne tarcie czy drobne deformacje podłoża.
Aby to zmienić, potrzebna jest nowa generacja symulatorów – elastycznych, skalowalnych i zdolnych do precyzyjnego odwzorowania złożonych interakcji w świecie rzeczywistym. I tutaj na scenę wkracza Newton.
Newton to nowy, otwartoźródłowy silnik fizyczny, opracowywany przez NVIDIA, Google DeepMind i Disney Research. Celem projektu jest stworzenie platformy, która umożliwi robotom jeszcze dokładniejsze uczenie się i interakcje z otoczeniem.
Newton działa na bazie NVIDIA Warp – platformy do przyspieszania obliczeń GPU, dzięki której roboty mogą uczyć się i symulować skomplikowane zadania z większą precyzją. Co więcej, jest kompatybilny z popularnymi środowiskami do nauki robotyki, takimi jak MuJoCo Playground czy NVIDIA Isaac Lab.
Najważniejsze cechy Newtona:
✅ Open-source – Każdy może korzystać, rozwijać i udoskonalać Newtona, co pozwala na szybszy postęp w badaniach nad robotyką.
✅ Akceleracja NVIDIA – Dzięki wykorzystaniu technologii CUDA-X i mocy obliczeniowej GPU, symulacje w Newtonie są ekstremalnie szybkie.
✅ MuJoCo-Warp – Integracja z MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact), jednym z najczęściej używanych silników fizycznych w robotyce, pozwala na łatwe przenoszenie modeli między różnymi środowiskami symulacyjnymi.
✅ Fizyka różniczkowa – Newton umożliwia obliczanie gradientów w symulacji, co pozwala na optymalizację parametrów systemów i skuteczniejsze uczenie maszynowe.
✅ Elastyczność – Roboty w Newtonie mogą wchodzić w interakcje nie tylko z twardymi obiektami, ale także z miękkimi materiałami jak tkaniny czy żywność.
Disney i Newton – roboty, które bawią i zachwycają
Disney Research planuje wykorzystać Newtona do rozwoju swojej platformy robotów rozrywkowych. Pierwszym krokiem są droidy BDX – inspirowane Gwiezdnymi Wojnami maszyny, które zaprezentowano na konferencji GTC.
Kyle Laughlin, wiceprezes Walt Disney Imagineering R&D, podkreśla:
„BDX to dopiero początek. Chcemy ożywić postacie w sposób, jakiego świat jeszcze nie widział, a współpraca z NVIDIA i Google DeepMind jest kluczowa w tej misji.”
Poza Newtonem, Disney Research, Google DeepMind i NVIDIA pracują nad ujednoliceniem struktur danych dla robotyki w oparciu o OpenUSD. To krok w stronę standardu, który pozwoli badaczom i inżynierom na łatwiejsze dzielenie się wynikami pracy.
Newton może być przełomem w robotyce – otwiera nowe możliwości dla maszyn humanoidalnych, systemów manipulacyjnych i interaktywnych robotów rozrywkowych. Pierwsza wersja Newtona ma pojawić się jeszcze w tym roku, a my z niecierpliwością czekamy na kolejne innowacje!
Czy przyszłość robotyki zaczyna się właśnie teraz? Wszystko na to wskazuje. 🚀