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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.

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Laut Stellenausschreibungen stellt das Unternehmen ein Team zusammen, das Roboter per Teleoperation und Simulation trainiert. Zudem sucht OpenAI Ingenieure für Sensorik und Prototyping. In den Jobbeschreibungen heißt es, das Robotik-Team verfolge das Ziel, „Allzweck-Roboter“ zu entwickeln und damit Fortschritte in Richtung AGI zu erzielen.

Ob es sich dabei um humanoide Roboter handelt, ist bisher unklar, allerdings liegt dies nahe: Neueinstellungen wie der Stanford-Forscher Chengshu Li, der Benchmarks für humanoide Haushaltsroboter entwickelte, deuten auf eine Fokussierung auf humanoide Maschinen hin. OpenAI hatte 2020 die Robotik-Forschung eingestellt und dies mit einem Mangel an Trainingsdaten begründet. Im Januar tauchten dann erstmals wieder Stellenanzeigen des Unternehmens im Robotik-Bereich auf.

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"Humanoide Designs machen nur Sinn, wenn es so wichtig ist, den Kompromiss und das Opfer anderer Eigenschaften zu rechtfertigen", sagt Leo Ma, CEO von RoboForce, über zweibeinige Roboter in einem Gespräch mit der Washington Post. Sein Titan-Roboter nutzt vier Räder statt Beine und kann dadurch mehr Gewicht heben als humanoide Modelle. Auch Scott LaValley von Cartwheel Robotics warnt: "Die Geschicklichkeit dieser Roboter ist nicht fantastisch. Es gibt Hardware-Limitierungen, Software-Limitierungen."

Das Hauptproblem: Humanoide müssen ständig Energie aufwenden, um das Gleichgewicht zu halten - fällt der Strom aus, stürzen sie unkontrolliert zu Boden. "Außer diesem Fall gibt es eine großartige Erfindung namens Räder", so Ma.