5 gösterimde %95 başarı: Nvidia GR00T 2’yi tanıttı

Nvidia (NVDA), robot öğrenme modeli GR00T 2’yi ayın 9’unda tanıttı. Şirketin kendi değerlendirmesinde, her görev için 5 gösterim sağlandığında 50 görevdeki ortalama başarı oranı %95 oldu.

Nvidia, 9-12 tarihleri arasında ABD’nin Teksas eyaletindeki Austin’de düzenlenen CoRL 2026’da GR00T 2 ve Isaac Lab 3.0 kullanım örneklerini tanıttı. Sunum, robotların hareket eğitiminin yanı sıra kablo bağlantısı ve parça montajı gibi hassas manipülasyon gerektiren görevlere odaklandı. Nvidia, ayrıntıları resmi blogunda paylaştı.

Nvidia’nın “dünya eylem modeli” olarak adlandırdığı GR00T 2, robot görüntülerini, komutları ve durum bilgilerini girdi olarak alıyor. Model, gelecekteki görüntüleri ve robot hareketlerini birlikte tahmin edecek şekilde tasarlandı.

Eğitim verileri arasında insanların birinci şahıs bakış açısından çekilmiş görüntüler, taşınabilir tutucularla yapılan gösterimler ve robotların uzaktan kumandayla kontrol edildiği veriler yer aldı. Nvidia’nın yayımladığı 100 bin saatlik birinci şahıs insan görüntüsü de eğitimde kullanıldı.

Nvidia’nın araştırma sayfasındaki değerlendirmeye göre GR00T 2, gösterim olmadan 50 görevin 40’ını en az bir kez gerçekleştirdi. Bu koşulda tüm denemelerdeki ortalama başarı oranı %40 oldu. 40 sayısı en az bir kez başarılan görevleri, %40 ise tüm denemelerin ortalama başarı oranını ifade ediyor.

Görev başına bir gösterim verildiğinde ortalama başarı oranı %71’e, 5 gösterim verildiğinde %95’e çıktı. Nvidia, her görev için 5 gösterim verisinin 3 dakikadan kısa sürdüğünü ve tek bir RTX 5090 kullanılarak yapılan uyarlama eğitiminin 30 dakika aldığını bildirdi. Değerlendirme sonuçları Nvidia’nın araştırma sayfasında yayımlandı.

GR00T 2 robot hareketlerini tahmin eden bir modelken Isaac Lab, robotların sanal ortamda hareket öğrenmesi ve değerlendirilmesi için kullanılan bir araç. Isaac Lab 3.0, etkinlik öncesinde 22 Ekim’de genel kullanıma açıldı. CoRL’de bu sürüme entegre edilen Newton fizik motoru ve manipülasyon eğitimi özellikleri tanıtıldı.

Geliştiriciler görevlerine göre PhysX veya Newton’ı seçebiliyor. Newton, kablo ve kumaş gibi biçim değiştiren nesnelerin yanı sıra çok sayıda eklemi bulunan robot ellerinin hareketlerini simüle etmek için kullanılıyor.

Nvidia, görsel tabanlı el becerisi manipülasyonu kıyaslamasında Isaac Lab 3.0 ve Newton ikilisinin eğitim işleme kapasitesinin Isaac Lab 2.3 ve PhysX ikilisinden en fazla 2,5 kat yüksek olduğunu açıkladı. Bu karşılaştırma yalnızca söz konusu kıyaslama için geçerli.

Nvidia’nın açıklamasına göre Foxconn, GR00T 2’yi sunucu üretimindeki otomasyon çalışmalarında kullanıyor; Siemens ise endüstriyel kullanım örneklerini değerlendiriyor. Nexuni’nin modeli çamaşır taşıma robotlarında denediği belirtildi. Bu örneklerin seri üretime geçip geçmediği veya operasyonel sonuçları paylaşılmadı.

LG Electronics daha önce robot geliştirme çalışmalarında Isaac Sim, Isaac Lab ve Isaac GR00T’tan yararlanma planını açıklamıştı. TokenPost’un önceki haberinde LG Electronics’in robot geliştirme çalışmaları ve Nvidia platformlarını kullanımı ele alınmıştı.

Newton GitHub sorunu sayfasında, RTX 5090 kullanılan Isaac Lab 3.0 ortamında bazı deforme olabilen nesne simülasyonlarının işleme kapasitesinin PhysX’ten düşük olduğuna ilişkin ölçümler yer aldı. Sonuçlar belirli görev ve ayarlara dayanıyordu.

Daha sonra ortam sayısının yüksek olduğu aralıklarda performansın iyileştiğine ilişkin raporlar paylaşıldı ve ilgili sorun 7 Ekim’de tamamlandı olarak işaretlendi. Daha az ortam kullanılan aralıklarda performansın düşme ihtimali ise ayrıca tartışıldı.

Nvidia’nın araştırma sayfasında GR00T 2 kodunun aralık ayında yayımlanmasının planlandığı belirtildi.