Nvidia setzt auf synthetische Daten, um die größte Hürde der Robotik zu überwinden: den Mangel an Trainingsdaten.

"Wir nennen das die große Datenlücke in der Robotik", erklärt ein Nvidia-Forscher beim Physical AI and Robotics Day auf der GTC Washington. Während große Sprachmodelle mit Billionen von Tokens aus dem Internet trainiert werden, stehen für Robotermodelle wie Nvidias GR00T bestenfalls ein paar Millionen Stunden aufwendig gesammelte Teleoperation-Daten zur Verfügung – und die meisten davon sind hochgradig aufgabenspezifisch.

Nvidias Lösung: Die Verhältnisse in der "Datenpyramide für Robotik" verschieben. An der Spitze stehen reale Daten – klein und teuer. In der Mitte synthetische Daten aus Simulation – theoretisch unbegrenzt. An der Basis: unstrukturierte Webdaten. "Wenn synthetische Daten die Web-Daten übertreffen, können Roboter wirklich generalisiert für jede Aufgabe lernen", so das Team. Mit Cosmos und Isaac Sim will Nvidia so ein Datenproblem in ein Compute-Problem verwandeln.