Lassen Sie uns ein kleines Spiel spielen: Stellen Sie sich vor, Sie müssten jemandem erklären, wie man eine Tasse hochhebt, bewegt und woanders abstellt, ohne den Inhalt zu verschütten. Es scheint einfach, aber wenn Sie versuchen, jede Bewegung genau zu beschreiben, werden Sie feststellen, dass Sie dafür seitenlange Anweisungen benötigen würden. Aus diesem Grund war die humanoide Robotik schon immer so komplex. Bis gestern. Mit der Ankündigung des NVIDIA Isaac GR00T N1 können Roboter nun komplexe Bewegungen verstehen und replizieren, indem sie einfach menschliche Handlungen beobachten. Dies geschieht dank einer kognitiven Architektur, die sowohl die intuitiven als auch die rationalen Prozesse des menschlichen Gehirns simuliert.
NVIDIA und Roboter, künstliche Intelligenz wird konkret
Mir gefällt sehr, wie Jensen Huang, CEO von NVIDIA, drückte es während seiner Präsentation auf der GTC 2025 so aus: „Das Zeitalter der Allzweckrobotik ist angebrochen.“ Dies ist kein leerer Slogan, sondern eine Tatsachenfeststellung. Zum ersten Mal verfügen wir über ein offenes und anpassbares Basismodell, das humanoiden Robotern ermöglicht, in der realen Welt zu denken und zu handeln.
Il GR00T N1 (Generalist Robot 00 Technology) ist nicht nur ein weiteres Laborexperiment. Es handelt sich um eine Technologie, die Entwicklern auf der ganzen Welt bereits zur Verfügung steht und die darauf ausgelegt ist, Branchen umzugestalten, die unter Arbeitskräftemangel leiden (schätzungsweise über 50 Millionen Menschen weltweit).
Ein Gehirn mit zwei Geschwindigkeiten
Was den GR00T N1 wirklich außergewöhnlich macht, ist seine Architektur, die von der menschlichen Wahrnehmung inspiriert ist: ein 1-System welches als „schnelles Aktionsmodell“ funktioniert (ähnlich unseren Reflexen) und ein 2-System Es funktioniert als „langsames Denken“, ist in der Lage, die Umgebung zu erfassen und komplexe Aktionen zu planen.
Diese Dualität ermöglicht es Robotern, Aufgaben auszuführen, die für uns Menschen scheinbar einfach, für Maschinen jedoch unglaublich komplex sind: Gegenstände greifen, mit einem oder beiden Armen bewegen und von einem Arm auf den anderen übertragen. Sie können sogar mehrstufige Vorgänge ausführen, die einen erweiterten Kontext und die Kombination verschiedener Fähigkeiten erfordern.
NVIDIA und Roboter – Von der Simulation zur Realität
NVIDIA hat nicht nur das Modell entwickelt, sondern ein ganzes Ökosystem für humanoide Roboter geschaffen. In Zusammenarbeit mit Google DeepMind e Disney Forschungentwickelt das Unternehmen Newton, eine Open-Source-Physik-Engine, die für das Lernen von Robotern optimiert ist.
Durch die Verwendung von Komponenten der NVIDIA Isaac GR00T-Blaupausewar es möglich, 780.000 synthetische Flugbahnen (entsprechend 6.500 Stunden oder neun aufeinanderfolgenden Monaten menschlicher Demonstrationen) in nur 11 Stunden. Die Kombination synthetischer und realer Daten verbesserte die Leistung von GR00T N1 um 40 % im Vergleich zur alleinigen Verwendung realer Daten.
Eine offene Zukunft
Die wirkliche Veränderung liegt, wie Sie vielleicht schon vermutet haben, im offenen Ansatz. GR00T N1 Trainingsdaten und Evaluationsszenarien stehen zum Download bereit unter Gesicht umarmen e GitHub. Dadurch können Entwickler und Forscher aus aller Welt an der Entwicklung immer leistungsfähigerer und nützlicherer humanoider Roboter mitwirken.
Unternehmen mögen 1X Technologies, Agility-Robotik, Boston Dynamics und andere hatten bereits frühzeitig Zugriff auf diese Technologie und die Ergebnisse sind beeindruckend. Bernt Bornich, CEO von 1X Technologies, sagte, dass sie mit minimalem Nachschulungsaufwand das System vollständig auf ihrem Roboter implementieren konnten NEO Gamma.
Wir befinden uns nicht länger im Reich der Versprechungen: Das Zeitalter der generalistischen Robotik hat tatsächlich begonnen.
