Auf der Robotik-Konferenz CoRL in Seoul hat NVIDIA neue Fortschritte in der Entwicklung von Robotern vorgestellt, die darauf abzielen, menschenähnliche Fähigkeiten in der realen Welt zu ermöglichen. Ein zentrales Element ist der neu veröffentlichte, open-source-Physik-Engine Newton, der gemeinsam mit Google DeepMind und Disney Research entwickelt wurde und nun über NVIDIA Isaac Lab zugänglich ist. Newton basiert auf NVIDIA Warp und OpenUSD, wird von der Linux Foundation verwaltet und ist GPU-beschleunigt. Er ermöglicht präzisere Simulationen komplexer Bewegungen – etwa bei Gehen auf Schnee oder Unebenheiten, oder beim Greifen von Objekten – und unterstützt die zuverlässige Übertragung von Fähigkeiten aus der Simulation in die Realität. Bereits mehr als 250.000 Entwickler weltweit benötigen solche Werkzeuge, um Roboter sicher und effizient zu trainieren. Parallel dazu stellte NVIDIA die neue Version des offenen Grundmodells Isaac GR00T N1.6 vor, das menschenähnliche kognitive Fähigkeiten für Roboter bietet. Es kann unklare Befehle verstehen, komplexe Aufgaben in Schritte zerlegen und mit physikbasiertem Wissen und Alltagskenntnissen agieren. Die Integration von Cosmos Reason, einem offenen, auf physikbasiertes Denken spezialisierten Modell, ermöglicht es Robotern, selbstständig Pläne zu erstellen. Cosmos Reason ist bereits über 1 Million Mal heruntergeladen und steht als Microservice über NVIDIA NIM zur Verfügung. Entwickler können das Modell auch mit einem umfangreichen, offenen Datensatz trainieren, der über 4,8 Millionen Mal heruntergeladen wurde. Ein weiterer Meilenstein ist die Ankündigung einer aktualisierten Version des Cosmos-Welt-Grundmodells (WFM), das künftig längere, bis zu 30 Sekunden lange Videos mit mehreren Kamerasichten erzeugen kann. Die neue Version, Cosmos Predict 2.5, vereint drei Modelle, ist drei Mal kleiner und schneller als ihre Vorgängerin, was Entwicklungszeiten verkürzt und die Qualität verbessert. Es generiert realistische synthetische Daten basierend auf 3D-Szenen und tiefenraumbezogenen Informationen. NVIDIA erweitert zudem sein Angebot an Entwicklungsinfrastruktur: Die neuen Systeme GB200 NVL72, RTX PRO und Jetson Thor unterstützen komplexe Aufgaben wie Training, Simulation und Echtzeit-Verarbeitung. Unternehmen wie Meta, DeepMind, Figure AI,宇树科技 und Google haben bereits Jetson Thor für ihre Roboterprojekte übernommen. Ein neuer Workflow in Isaac Lab 2.3 ermöglicht automatisiertes Lernen von Greif-Fähigkeiten in der Simulation, was die Entwicklung von Fähigkeiten wie dem Öffnen schwerer Türen beschleunigt. Zusammen mit dem neuen Framework Isaac Lab Arena können Entwickler nun standardisierte, umfassende Tests in der Simulation durchführen – ein entscheidender Schritt für die Realisierung robuster Roboter. Die Bedeutung von NVIDIA-Technologien wird deutlich: Fast die Hälfte der CoRL-Publikationen bezieht sich auf NVIDIA-Tools wie GPU, CUDA, Omniverse oder Isaac. Forschungseinrichtungen wie CMU, ETH Zürich, Peking Universität und Stanford nutzen die Plattformen für bahnbrechende Arbeiten. Unternehmen wie Boston Dynamics, Agility Robotics und Universal Robots setzen bereits auf die NVIDIA-Ökosysteme, um Roboter schneller und sicherer einzusetzen. Mit diesen Innovationen positioniert sich NVIDIA als zentraler Treiber der nächsten Generation von physischer KI und menschenähnlichen Robotern.