LG i Nvidia łączą siły w robotyce. 100 tysięcy godzin danych i cyfrowe bliźniaki w fabryce w Seulu
Największą barierą w rozwoju zaawansowanej robotyki nie są dziś same silniki czy siłowniki, lecz brak danych treningowych. Podczas gdy modele językowe trenowano na niemal całym zasobie tekstowym internetu, roboty fizycznego świata muszą uczyć się każdego ruchu od zera.
Odpowiedzią na ten problem ma być współpraca LG Electronics z firmą NVIDIA. Koreański gigant połączy swoje linie produkcyjne i domowe roboty z platformami symulacyjnymi amerykańskiego lidera układów graficznych.
10 tysięcy metrów kwadratowych do nauki sprzątania i montażu
Centrum projektu jest powstający w Seulu ośrodek LG Data Factory w kampusie Yangjae. To czterokondygnacyjny poligon doświadczalny o powierzchni 10 000 m², w którym do końca roku pracować będą setki robotów z serii LG CLOiD.
Inżynierowie odtworzyli tam dwa różne środowiska. Pierwsze, to środowisko domowe, w którym autonomiczne maszyny ćwiczą powtarzalne czynności domowe, takie jak sprzątanie, omijanie przeszkód i manipulowanie przedmiotami codziennego użytku. Drugie środowisko dotyczy przemysłu i jest wierną repliką fabryki pralek LG w Tennessee, gdzie roboty trenują przenoszenie komponentów, precyzyjny montaż oraz logistykę magazynową wspólnie z ramionami robotycznymi LG Innotek.
NVIDIA Omniverse i Cosmos: 12 lat pracy w kilka miesięcy
Rzeczywiste testy fizyczne to zaledwie połowa układanki. Kluczem do przyspieszenia procesu jest technologia NVIDIA Omniverse, modele NVIDIA Cosmos oraz platforma programistyczna NVIDIA Isaac.
NVIDIA wykorzystuje zestaw Apple Vision Pro do kontrolowania robotów humanoidalnych
Nagrania z fabryk i odwzorowanych gospodarstw domowych są przenoszone do środowiska wirtualnego, gdzie algorytmy NVIDII generują na ich podstawie dane syntetyczne – symulując miliony wariantów oświetlenia, poślizgów czy nietypowych układów pomieszczeń.
Do końca 2026 roku łączna baza danych szkoleniowych LG ma osiągnąć równowartość 100 000 godzin pracy maszyn, co w tradycyjnych warunkach wymagałoby około 12 lat nieprzerwanych testów fizycznych robotów.
Fundament pod roboty humanoidalne
Zgromadzone dane posłużą do wytrenowania autorskiego bazowego modelu robotycznego (Robot Foundation Model – RFM). Ma on stanowić cyfrowy mózg nie tylko dla zautomatyzowanych wózków w fabrykach, ale przede wszystkim dla robotów humanoidalnych i domowych asystentów nowej generacji.
Ruch ten zbiega się z powołaniem w strukturach LG dedykowanego Centrum Biznesu Robotyki, podlegającego bezpośrednio zarządowi koncernu. Koreański producent zamierza wykorzystać swoje wieloletnie zaplecze w produkcji AGD i podzespołów mechanicznych, by wraz z oprogramowaniem NVIDII przejść z roli producenta sprzętu do dostawcy kompletnych platform autonomicznych.
Nvidia buduje mózgi dla robotów. Nowy model AI Cosmos Reason pozwoli im „myśleć”
