تُقدّم NVIDIA إطار عمل Isaac Lab-Arena لتبسيط تقييم سياسات الروبوتات العامة في المحاكاة يُعدّ تقييم سياسات الروبوتات العامة في بيئات محاكاة معقدة ومتعددة المهام تحديًا كبيرًا، إذ يتطلب مرونة عالية وقابلية للتوسع. لكن إعداد تقييمات واسعة النطاق كان يُعدّ مُرهقًا ويدعو إلى بناء هياكل مخصصة مكلفة. لحل هذه المشكلة، أطلقت NVIDIA، بالتعاون مع شركة Lightwheel، إطار العمل المفتوح المصدر Isaac Lab-Arena، الذي يُبسّط ويسرع عملية تقييم سياسات الروبوتات في المحاكاة. يُقدّم Isaac Lab-Arena واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مبسطة لجمع المهام، وتنويعها، وتقييمها على نطاق واسع ومتوازٍ. يمكّن المطورين من إنشاء معايير تقييم معقدة دون الحاجة إلى بناء أنظمة مخصصة. كما يُقدّم مثالًا تطبيقيًا كاملًا يغطي إعداد البيئة، وتدريج السياسة بعد التدريب، وتقييم الأداء في بيئة مغلقة. من أبرز ميزات Isaac Lab-Arena: - تجميع مهام مبسط: تقليل الجهد في إنشاء مهام جديدة من الصفر. - تنويع تلقائي: تغيير الأدوات، والروبوتات، والبيئات بسهولة دون إعادة كتابة الكود. - تقييم على نطاق واسع ومتوازٍ: تقييم أي سياسة روبوتية على آلاف البيئات المتوازية بسرعة عالية باستخدام GPU. - تكامل سلس مع تدريب وجمع البيانات: يدعم تدريب السياسات وتجريبها ضمن سلسلة متكاملة. - نشر مفتوح بترخيص تجاري: يمكن للمطورين استخدامه، مشاركته، ومساهمته في تطويره. - دعم مرن للنشر: يعمل على الأجهزة المحلية أو في بيئات سحابية مثل OSMO، ويدعم منصات مثل LeRobot Hub. تم دمج بيئات Isaac Lab-Arena في منصة Hugging Face LeRobot Environment Hub، مما يتيح للمطورين استخدام مكتبة متزايدة من البيئات المُعدّة مسبقًا لتقييم سياسات مثل Isaac GR00T N وpi0 وSmolVLA. تتعاون NVIDIA مع مؤلفي معايير تقييم لبناء ونشر تقييماتهم على الإطار، بما في ذلك مجموعات مهام من Lightwheel التي تضم أكثر من 250 مهمة في مجالات مثل الطبخ والتركيب الصناعي. كما تعمل على إنشاء معيار صناعي يُسمى RoboFinals، يُحاكي بيئة واقعية معقدة. تُستخدم البيئات أيضًا في مشاريع بحثية مثل RoboTwin 2.0 ونماذج NVIDIA GR00T N، وتم تطويرها في مختبرات NVIDIA مثل GEAR Lab وNVIDIA Seattle Robotics Lab. في المستقبل، تخطط NVIDIA لتعزيز الإطار بإضافة ميزات مثل: - وضع الكائنات بناءً على لغة طبيعية. - تكوين مهام مركبة من مهارات بسيطة. - تقييم متوازٍ متنوع (بيئات مختلفة في نفس الوقت). - استخدام نماذج تجريدية وذكاء اصطناعي متقدم لمحاكاة عوالم افتراضية واقعية. يُقدّم الإصدار المبكر (pre-alpha) فرصة للمجتمع للمشاركة في تطوير الإطار، وتم تطويره بشفافية مفتوحة. يُمكن البدء باستخدامه من خلال مخزن GitHub وثائقه. لمن يرغب في البدء، تُقدّم NVIDIA دورات مجانية في أساسيات الروبوتات، وتمكّن المطورين من تجربة مكتبات Isaac ونماذج الذكاء الاصطناعي لبناء أنظمة ذكية مادية.
تُقدّم NVIDIA إطار عمل Isaac Lab-Arena، نسخة ما قبل الإطلاق (pre-alpha)، كحل مفتوح المصدر لتسهيل وتقييم سياسات الروبوتات العامة في البيئات الافتراضية. يهدف هذا الإطار إلى معالجة التحديات التي تواجه المطورين في إجراء تقييمات واسعة النطاق ومتكررة للسياسات الروبوتية عبر مهام وبيئات متنوعة، دون الحاجة إلى بناء بنية تحتية مخصصة ومعقدة. تم تطوير Isaac Lab-Arena بالتعاون مع شركة Lightwheel كامتداد لـ NVIDIA Isaac Lab، ويوفّر واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مبسطة لتصميم المهام، وتوليد تنوع في المهام والبيئات، وتقييم السياسات على نطاق واسع وبشكل متوازٍ. يسمح هذا الإطار للمطورين ببناء معايير تقييم معقدة بسرعة، دون جهد بناء أنظمة جديدة. من أبرز ميزاته: - تبسيط إنشاء المهام: من الصفر إلى إنشاء مهام جاهزة عبر دمج عناصر مثل الأجسام (مثل الميكروويف)، والوظائف (مثل فتح أو ضغط)، والمشاهد (مثل المطبخ)، والروبوتات (مثل GR1). - توليد تنوّع تلقائي: يمكن تغيير الجسم أو الروبوت أو الخلفية بسهولة دون إعادة كتابة الكود، مثل استبدال الميكروويف بمسدس كهربائي أو نقل السيناريو من مطبخ إلى مصنع. - تقييم متوازٍ وواسع النطاق: يدعم تشغيل آلاف البيئات المتوازية على GPU، مما يعزز سرعة التقييم وفعالية التحليل. - تكامل سلس مع التدريب والجمع التلقائي للبيانات: يدعم العمل المغلق مع أدوات مثل Isaac Lab-Teleop وIsaac Lab-Mimic، ويدعم تدريب وتشغيل نماذج مثل Isaac GR00T N وpi0 وSmolVLA. - نشر مفتوح المصدر: يُسمح باستخدامه ونشره وتطويره بترخيص تجاري، مما يشجع المشاركة المجتمعية. - نشر مرن: يمكن استخدامه على الأجهزة المحلية أو في بيئات سحابية (مثل OSMO)، أو دمجه في منصات مثل LeRobot Environment Hub. تم بالفعل دمج بيئات من Lightwheel، مثل سلسلتي Lightwheel-RoboCasa-Tasks وLightwheel-LIBERO-Tasks، التي تضم أكثر من 250 مهمة، ضمن إطار العمل. كما تتعاون NVIDIA مع مؤلفي المعايير لتوسيع المكتبة بمعايير صناعية وبحثية في مجالات التنقل، والتحريك، والتفاعل المعقد. تم دمج بيئات Isaac Lab-Arena أيضًا على منصة Hugging Face LeRobot، مما يتيح للمطورين استخدامها مباشرة لتقييم سياسات روبوتية. في المستقبل، ستُضيف NVIDIA ميزات متقدمة مثل: - وضع الأجسام عبر اللغة الطبيعية. - تجميع مهام معقدة من مهارات أساسية. - تقييم متوازٍ غير متجانس (مثل بيئات مختلفة لكل عملية). - استخدام نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مثل NVIDIA Cosmos لمحاكاة عالمية، وNVIDIA Omniverse NuRec لبناء بيئات افتراضية تعكس العالم الحقيقي بدقة. لبدء الاستخدام، يمكن للمطورين تنزيل الإطار من مستودع GitHub، واستخدام دليل التعليمات لتوليد بيئات وتقييم سياسات مثل نموذج GR00T N في مهمة فتح باب الميكروويف باستخدام روبوت GR1. يشمل العمل الكامل خطوات إنشاء البيئة، وتجميع العناصر، وتقييم السياسة في بيئة واحدة أو متعددة متوازية. يُدعى المجتمع للمشاركة في تطوير الإطار، من خلال تقديم الملاحظات، والمساهمة في الكود، واقتراح ميزات مستقبلية. يمكن البقاء على اطلاع عبر القنوات الرسمية لـ NVIDIA Robotics، والانضمام إلى منتدى المطورين، وبدء التعلم عبر دورات NVIDIA المجانية في أساسيات الروبوتات.
