Nvidia, MicroDuck’ı 4096 Simülasyonda Paralel Eğitti

Nvidia(NVIDIA·$NVDA), yapay zekâ ajanlarıyla MicroDuck için sanal bir engelli parkur kurup 4096 simülasyon ortamında yürüme politikasını ek olarak eğittiği ve değerlendirdiği iş akışını açıkladı. Çalışma, gerçek robotun parkurdaki performansını değil, sanal ortamda yapılan eğitim ve değerlendirmeyi kapsıyor.

Nvidia, 23’ünde yayımladığı teknik blog yazısında planlama, 3 boyutlu varlık üretimi, parkurun kurulması, politika eğitimi ve değerlendirmeden oluşan süreci anlattı. Yöntem, önceden yürümesi için eğitilmiş politikaya eğimli yüzeylere ve engellere uyum becerisi ekliyor.

Süreç, MicroDuck’ın geçeceği parkuru ve öğrenmesi gereken hareketleri tarif eden bir talimatla başlıyor. RTX Spark üzerinde çalışan Hermes ile NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt, talimatı adım adım bir plana dönüştürüyor. Sistem, parkur güzergâhını ve engellerin boyutlarını inceleyerek gerekli varlıkların listesini çıkarıyor.

Astra, listedeki nesneleri simülasyon için üretiyor. Referans görselleri düzenliyor, FreeCAD ile temel şekilleri oluşturuyor, ardından Blender’da ayrıntı ve malzeme özelliklerini ekliyor. Tamamlanan varlıklar düzenlenebilir modeller ve USD dosyaları olarak dışa aktarılıyor. Görsellerden belirlenemeyen yüzeyler veya ölçüler, modelleme varsayımları olarak kaydediliyor.

Üretilen varlıklar Isaac Sim’de bir engelli parkur hâline getiriliyor. Omniverse kütüphanesi görüntü oluşturma ve sensör gözlemlerini sağlarken fizik motoru Newton, MicroDuck’ın hareketini ve dengesini hesaplıyor. Robotun düşmesi veya bir engele çarpması, yürüme politikasını ayarlamak için eğitim verisi olarak kullanılıyor.

Ek eğitim Isaac Lab’de yapıldı. Politika, baş kamerasından alınan derinlik verileriyle robotun durum bilgilerini girdi olarak kullanarak eğimli ve engebeli zeminlere uyum sağlamayı öğrendi. Nvidia, RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition GPU’lardan biriyle 4096 simülasyon ortamını paralel çalıştırdığını bildirdi.

Eğitim tamamlandıktan sonra politika, sanal ortamda değerlendirilmek üzere RTX Spark üzerindeki Isaac Sim’e aktarıldı. MicroDuck’ın engelleri algılayıp hareketini ayarlayarak parkuru geçip geçmediği incelendi. Tamamlama, düşme, çarpışma ve ilerlemenin durduğu noktalar kaydedilerek sonraki eğitimde kullanılmak üzere saklandı. Bu kayıtlar, gerçek cihazın başarı oranını veya engelli parkur performansını göstermiyor.

MicroDuck, Pollen Robotics ve Hugging Face tarafından geliştirilen, 25 cm yüksekliğinde ve yaklaşık 800 g ağırlığında açık kaynaklı iki ayaklı bir robot. Resmî belgelere göre robotta 15 motorun yanı sıra kamera, lidar ve iki atalet ölçüm birimi (IMU) bulunuyor. Pekiştirmeli öğrenmeyle edinilen yürüme gibi hareketleri gerçek cihazda uygulamak üzere tasarlandı.

Hugging Face’in 21’inde yayımladığı Nvidia iş birliği eğitim kılavuzu, Isaac Lab’de yürüme politikasının eğitilmesini ve ONNX biçiminde dışa aktarılarak gerçek robota uygulanmasını anlatıyor. Kılavuzdaki 61 giriş değeri ve 14 eklem konumu çıkışı, model arayüzünün özellikleri; bu engelli parkur deneyinin performans ölçümleri değil.

Nvidia, gerçek robotla simülasyon arasındaki farkı azaltmak için sürtünme, komut gecikmesi ve mekanik boşluk gibi etkenlerin modellenebileceğini belirtti. Teknik blog yazısı, sanal parkurun kurulmasıyla politika eğitimi ve değerlendirmesini ele aldı. TokenPost’un Nvidia’nın robot simülasyon platformu ve geliştirme araçları hakkındaki haberinde de Isaac platformunun ilgili işlevleri tanıtılmıştı.