Humanoïde robot KR1 'denkt' acht keer sneller dankzij NVIDIA-chips
Robotbedrijf Bear Robotics heeft de reactietijd van zijn humanoïde robot KR1 flink verkort. Door chips en software van NVIDIA te gebruiken, daalde de tijd die het AI-model nodig heeft om een beslissing te nemen van 500 naar 60 milliseconden. Dat is geen garantie dat de robot ook acht keer sneller werkt, maar het scheelt wel in de snelheid waarmee hij op zijn omgeving reageert.
Bear Robotics, een Amerikaans bedrijf dat robots bouwt voor winkels, magazijnen en horeca, claimt een flinke sprong in de rekenkracht van zijn humanoïde robot KR1. Het gaat om de tijd die het onderliggende AI-model nodig heeft om een foto of video van de omgeving te verwerken en daar een besluit uit te trekken, de zogeheten inferentietijd. Die daalde van 500 naar 60 milliseconden bij gebruik van NVIDIA's Isaac GR00T-model. Bears eigen model ging van 72,3 naar 17,2 milliseconden, een versnelling van ruim vier keer. Belangrijk: dit zijn interne metingen van Bear zelf, nog niet onafhankelijk getoetst. En een snellere rekentijd betekent niet automatisch dat de robot fysiek sneller beweegt of taken sneller afrondt.
Hoe de versnelling werd bereikt
De snelheidswinst komt niet van één losse truc, maar van een combinatie van NVIDIA-hardware en -software die Bear in het besturingssysteem van KR1 heeft ingebouwd. Zo gebruikt de robot nu de rekenchip Jetson AGX Thor en software als Isaac OS, Holoscan SDK en TensorRT om beeldherkenning en besluitvorming te stroomlijnen. Ook paste Bear kwantisatie toe: een techniek waarbij de getallen in een AI-model met minder precisie worden opgeslagen, waardoor het model minder rekenkracht nodig heeft zonder dat de uitkomst veel verandert. Samen zorgen deze aanpassingen ervoor dat KR1 sneller kan inschatten wat een object is en hoe hij het moet oppakken.
Leren van menselijke voorbeelden
De snelheidswinst hangt samen met een nieuw platform dat Bear KINO-2 noemt. Dit systeem laat KR1 taken leren door simpelweg te kijken naar mensen die het werk voordoen, in plaats van dat ingenieurs elke beweging apart programmeren. Bear verzamelt dus video's van mensen die bijvoorbeeld flessen inpakken, trainst daarmee een model en test het resultaat eerst in het lab en daarna bij klanten. Het platform werkt zowel met Bears eigen modellen als met modellen van buitenaf, zoals dat van NVIDIA.
Van proef naar magazijn
Op de techbeurs GTC Berlin van NVIDIA liet Bear zien hoe KR1 een bestelling uit een magazijnsysteem oppikt, flessen in een krat legt, dat krat naar een afleverpunt brengt en met een lege krat teruggaat. Daarbij werkt de robot samen met Bears bestaande navigatiesoftware. Het bedrijf heeft wereldwijd al meer dan 16.000 robots geplaatst bij ruim 5.000 klanten, al zijn dat vooral eenvoudigere servicerobots en geen humanoïden. Bear test KR1 momenteel ook bij supermarkten voor retourverwerking. Harde cijfers over hoe vaak KR1 een volledige klus zelfstandig afrondt, zonder menselijke hulp, heeft het bedrijf nog niet gedeeld.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Snellere verwerkingstijden maken het haalbaarder om humanoïde robots buiten laboratoria in te zetten, bijvoorbeeld in magazijnen en winkels waar snel reageren op veranderende omgevingen nodig is. Het laat ook zien hoe gespecialiseerde chips en software de praktische doorbraak van robots dichterbij kunnen brengen, los van de vraag of de robots zelf al net zo betrouwbaar en vaardig zijn als mensen.
- Inferentietijd
- De tijd die een AI-model nodig heeft om op basis van nieuwe informatie, zoals een camerabeeld, een uitkomst of beslissing te berekenen.
- Foundation model
- Een breed getraind AI-model dat als basis dient voor allerlei specifieke taken, in plaats van een model dat maar één ding kan.
- KINO-2
- Het leerplatform van Bear Robotics waarmee een robot taken leert door menselijke demonstraties te bekijken en te imiteren.
- Kwantisatie
- Een techniek waarbij de getallen binnen een AI-model met minder precisie worden opgeslagen, zodat het model sneller en met minder rekenkracht werkt.
- NVIDIA Isaac GR00T
- Een foundation model van chipmaker NVIDIA dat speciaal is gemaakt om robots menselijke bewegingen en taken te laten aanleren.
- Jetson AGX Thor
- Een compacte rekenchip van NVIDIA, ontworpen om zware AI-taken direct op een robot te laten draaien in plaats van op een externe server.
- TensorRT en Holoscan SDK
- Softwarepakketten van NVIDIA die helpen om AI-modellen efficiënter te laten draaien op NVIDIA-hardware.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
