19 मार्च को, एनवीडिया जीटीसी 2025 सम्मेलन में, एनवीडिया के संस्थापक और सीईओ जेन्सेन हुआंग ने दुनिया के पहले ओपन-सोर्स ह्यूमनॉइड रोबोट बेस मॉडल को लॉन्च करने की घोषणा की, इसहाक जीआर 00 टी एन 1, और रोबोट विकास को तेज करने के लिए सिमुलेशन फ्रेमवर्क की एक श्रृंखला जारी की, जो कि वैश्विक विज्ञान और प्रौद्योगिकी समुदाय को आकर्षित करता है।
इसहाक जीआर 00 टी एन 1 मानव अनुभूति के सिद्धांतों से प्रेरित एक दोहरी-प्रणाली वास्तुकला का उपयोग करता है। उनमें से, "सिस्टम 1" एक तेजी से सोचने वाला एक्शन मॉडल है, जो मानव अंतर्ज्ञान और रिफ्लेक्स के समान है, जो पर्यावरण को जल्दी से जवाब देने में सक्षम है; "सिस्टम 2" विचारशील और पद्धतिगत निर्णय लेने के लिए एक धीमी गति से सोचने वाला मॉडल है। सिस्टम 2 एक दृश्य भाषा मॉडल पर आधारित है जो पर्यावरण के बारे में तर्क दे सकता है और कार्यों की योजना बनाने के निर्देश प्राप्त कर सकता है, और सिस्टम 1 फिर इन योजनाओं को सटीक, निरंतर रोबोट कार्यों में अनुवाद करता है। मॉडल आसानी से सामान्य कार्यों जैसे कि ग्रिपिंग, टू-आर्म हैंडलिंग, एक-आर्म और दो-आर्म सहयोग को सामान्य कर सकता है, और बहु-चरणीय कार्य भी कर सकता है, जिन्हें लंबे संदर्भ और व्यापक कौशल की आवश्यकता होती है, और इसे सामग्री हैंडलिंग, पैकेजिंग और निरीक्षण जैसे परिदृश्यों पर लागू किया जा सकता है। डेवलपर्स और शोधकर्ता विशिष्ट ह्यूमनॉइड पर ह्यूमनॉइड रोबोट या कार्यों के बाद वास्तविक दुनिया या सिंथेटिक डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
रोबोट विकास में मदद करने के लिए, एनवीडिया ने सिमुलेशन फ्रेमवर्क और समाधानों की एक श्रृंखला भी शुरू की है। इसहाक जीआर 00 टी ब्लूप्रिंट का उपयोग सिंथेटिक मोशन जनरेशन के लिए किया जाता है, जिससे डेवलपर्स को ह्यूमनॉइड रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े पैमाने पर सिंथेटिक मोशन डेटा उत्पन्न करने में मदद मिलती है। Gr 00 teleop, gr 00 t-mimic, और gr 00 t-gen वर्कफ़्लोज़, Apple विज़न प्रो, omniverse, और cosmos प्लेटफार्मों के साथ संयुक्त, मानव गति कैप्चर से लेकर डेटासेट के घातक प्रवर्धन के लिए मानव गति कैप्चर से पूरी प्रक्रिया को एहसास किया जाता है। इसके अलावा, एनवीडिया ने न्यूटन को विकसित करने के लिए Google डीपमाइंड और डिज़नी रिसर्च के साथ भागीदारी की, जो रोबोट लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स फिजिक्स इंजन है, जो रोबोट को जटिल कार्यों को अधिक सटीक रूप से संभालने और मुजोको जैसे सिमुलेशन फ्रेमवर्क के साथ संगत होने के लिए सीखने की अनुमति देता है। Google DeepMind और Nvidia भी Mujoco - Warp पर सहयोग कर रहे हैं, जो कि 70x से अधिक रोबोट मशीन लर्निंग वर्कलोड में तेजी लाने की उम्मीद है।
हुआंग ने कहा, "एआई की अगली लहर रोबोटिक्स होगी, जिसमें ह्यूमनॉइड रोबोट सबसे रोमांचक दिशाओं में से एक होंगे।" NVIDIA इसहाक जीआर 00 टी एन 1 और एक नई डेटा जनरेशन और रोबोटिक्स लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ, दुनिया भर के रोबोटिक्स डेवलपर्स एआई युग में एक नया अध्याय शुरू करेंगे। "वर्तमान में, कई रोबोट निर्माताओं ने इसहाक जीआर 00 टी एन 1 को अपनाया है, जिसमें फूरियर जीआर -01, चपलता रोबोटिक्स, बोस्टन डायनेमिक्स, आदि शामिल हैं, जो ह्यूमनॉइड रोबोटों को वाणिज्यिक अनुप्रयोग परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रवेश करने में मदद करेंगे और रोबोट उद्योग को विकास के लिए बढ़ावा देंगे।
Gr 00 t n1 की रिहाई रोबोट इंटेलिजेंस के विकास में एक महत्वपूर्ण छलांग को चिह्नित करती है। यह न केवल उन्नत गहरी सीखने और सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों को एकीकृत करता है, जिससे रोबोट सिमुलेशन और स्व-सीखने के माध्यम से जटिल कार्यों को जल्दी से मास्टर करने में सक्षम होते हैं, बल्कि ह्यूमनॉइड रोबोट के अनुसंधान और विकास के लिए तकनीकी सीमा को बहुत कम कर देते हैं, जिससे प्रयोगशाला से व्यावहारिक अनुप्रयोगों में लैंडिंग प्रक्रिया में तेजी आती है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एक खुले स्रोत पारिस्थितिकी तंत्र की स्थापना वैश्विक डेवलपर्स को संयुक्त रूप से मॉडल का अनुकूलन करने के लिए आकर्षित करेगी, एक एकल फ़ंक्शन से सामान्य बुद्धि तक रोबोट के विकास को बढ़ावा देगी, और उद्योग को उच्च स्तर की खुफिया स्तर तक बढ़ाएगी।