Die Bedeutung eines cloudbasierten SDK für Robotik mag nicht aufregend klingen, ist aber absolut entscheidend für den Fortschritt des Sektors. Wenn Sie in Technologiekreisen sind, hören Sie täglich von Cloud-Plattformen, die selten die Vorstellungskraft anregen. Doch für humanoide Roboter und Betreiber in der physischen Welt ist ein Cloud-Simulationswerkzeug eine grundlegende Notwendigkeit für jeden Entwickler, der versucht, sein Training zu skalieren. Genaueste virtuelle Weltsimulationen sind derzeit eines der am meisten nachgefragten Güter in der Robotik. Forscher führen endlose Experimente durch, um herauszufinden, welche Kombinationen aus realen und synthetischen Daten die präzisesten Ergebnisse für Trainingsaufgaben liefern. Ja, Unternehmen wie Tesla haben einen massiven Vorsprung dank der neuronalen Netzwerkdaten, die sie von ihren Flotten gesammelt haben, obwohl diese Daten einfach rohe Informationen sind, bis sie durch realistische Trainingssimulationen in die Praxis umgesetzt werden. Für alle anderen ist es einfach keine Option, dieses Datenlevel oder sogar die Hardware zu erwerben, um es zu betreiben, es sei denn, Sie sind ein massiv finanziertes Unternehmen. Hier kommt die Cloud-Simulation ins Spiel. Indem das Training und Testen von Robotern in cloudbasierten virtuellen Umgebungen verlagert wird, kann jeder auf die benötigte Rechenleistung und Skalierung zugreifen. Eine Cloud-Plattform kann das Teilen dieser Simulationen, Ergebnisse und Daten zentralisieren. Sie abstrahieren im Wesentlichen den geschlossenen Zugang, den diese milliardenschweren Unternehmen haben, die umfangreichen Hardwarekomponenten, die in Laboren verwendet werden, und bringen Datensätze ins öffentliche Licht, wo Open-Source-Beiträge insgesamt einen positiven Einfluss auf Innovationen haben. Dieses Geschäftsmodell beweist sich bereits mit Hugging Face’s LeRobot (Open-Source-Initiative), die mit Nvidia zusammenarbeitet, um ihre Frameworks zu verbinden, damit Forscher Modelle, Datensätze und Simulationsumgebungen in der Cloud teilen können. Das Endziel ist es, ein Datenflywheel zu schaffen, da Menschen Simulationsdaten und trainierte Richtlinien zu offenen Repos beitragen, beschleunigt es den Fortschritt anderer und generiert im Gegenzug mehr global zugängliche Daten. Viel Arbeit wird in diesen Bereich gesteckt, um die „Sim-to-Real“-Lücke zu schließen. Simulatoren blieben oft hinter der Realität zurück, Roboter lernten Verhaltensweisen in einer virtuellen Welt, die sich nicht auf die reale Welt übertragen ließen, weil die Physik oder die Visualisierungen nicht genau genug waren. Diese Lücke schließt sich jetzt schnell aufgrund besserer Simulationsgenauigkeit und hybrider Trainingsansätze. Die meisten der neuesten Grundmodelle in der Robotik (wie NVIDIA’s Isaac GROOT und Figures Helix VLA) verwenden eine duale Systemarchitektur, die menschliche Kognition nachahmt. Das Gleiche gilt für die Art und Weise, wie sie Daten in Weltsimulationen trainieren. Ein Teil des Modells wird mit menschlichen Demonstrationsdaten aus der realen Welt trainiert, während ein anderer Teil mit einer riesigen Menge synthetischer Daten, die über hochpräzise Simulatoren generiert werden, trainiert wird. Durch die Kombination von physischem und simuliertem Training lernt das Modell genaue Fähigkeiten, die sich besser verallgemeinern lassen. Reale Daten bieten Wahrheit in der KI, während simulierte Daten die Skalierung und Vielfalt bieten, die in der physischen Welt unpraktisch zu sammeln sind. Entwickler können Modelle sogar mit zusätzlichen realen oder synthetischen Daten für spezifische Aufgaben feinabstimmen oder nachtrainieren, was die Trainingspipeline extrem flexibel macht. Figures Helix VLA, das den System 1/System 2-Ansatz verwendet, wird nur mit Hunderten von teleoperierten Stunden (erweitert durch Simulation und intelligentes Labeling) trainiert, Helix kann neue Haushaltsaufgaben durch natürliche Sprache ohne benutzerdefiniertes Codieren bewältigen. Dies zeigt, wie multimodale Modelle und synthetisches Training den Datenbedarf drastisch reduzieren. @codecopenflow wendet dasselbe Prinzip mit Octo an, einem offenen VLA, das in sein Optr SDK integriert ist und die Wahrnehmung mit mehreren Kameras und sprachgesteuerte Steuerung mit viel kleineren Datensätzen und geringeren Rechenanforderungen ermöglicht. ...