NVIDIA เปิดตัวแพลตฟอร์ม ‘สมอง-ร่างกาย-สนามฝึก’ AI ปฏิวัติวงการหุ่นยนต์

เคยสงสัยไหมว่าทำไมหุ่นยนต์ที่เราเห็นในหนังถึงฉลาดและเคลื่อนไหวได้อย่างเป็นธรรมชาติ แต่หุ่นยนต์ในโลกจริงยังดูเก้ๆ กังๆ ? 

นั่นก็เพราะหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของวงการนี้คือ ช่องว่างระหว่างโลกจริงกับโลกเสมือน หมายความว่าทักษะที่หุ่นยนต์เรียนรู้มาอย่างดีในโลกเสมือนจริง กลับใช้งานไม่ได้ผลเมื่อต้องเจอกับความซับซ้อนและความคาดเดายากในโลกความเป็นจริง

NVIDIA จึงได้อาสาเข้ามาแก้ปัญหานี้ ด้วยการประกาศเปิดตัวชุดเครื่องมือและเทคโนโลยีชุดใหญ่ในงาน CoRL ที่เกาหลีใต้ เพื่อมาเร่งการวิจัยและพัฒนาหุ่นยนต์ทั่วโลก ประกอบด้วย  NVIDIA Isaac GR00T N1.6, Newton Physcics Engine เอนจิ้นจำลองทางฟิสิกส์แบบ Open-Source, โมเดล AI พื้นฐานสำหรับหุ่นยนต์ และโครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่ล่าสุด 

NVIDIA บอกว่า หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์คือก้าวต่อไปของ Physical AI ซึ่งต้องการความสามารถในการใช้เหตุผล ปรับตัว และการปฏิบัติอย่างปลอดภัย ซึ่งด้วยเครื่องมือชุดล่าสุดนี้จะทำให้นักพัฒนามีเครื่องมือครบ 3 ส่วนที่จะนำหุ่นยนต์ออกจากห้องวิจัยมาสู่ชีวิตประจำวัน โดยมี Isaac GR00T ทำหน้าที่เป็นสมอง, Newton จำลองร่างกาย และ NVIDIA Omniverse เป็นสนามฝึกให้หุ่นยนต์

Newton

ปัญหาหลักของการเทรนหุ่นยนต์บนโลกเสมือนคือ โลกเสมือนยังไม่มีความสมจริงมากพอ ทั้งแรงเสียดทาน แรงโน้มถ่วง แรงที่ชนวัตถุหนึ่งกับอีกวัตถุหนึ่ง หมายความว่าต่อให้หุ่นยนต์ฝึกมาอย่างดีแค่ไหนก็ต้องเรียนรู้ใหม่เมื่อเจอของจริง

เพื่อแก้ปัญหานี้ NVIDIA จึงได้เปิดตัว Newton Physics Engine ซึ่งเป็นเอนจิ้นจำลองทางฟิสิกส์แบบโอเพนซอร์สที่ทำงานบน GPU ที่ได้รับการพัฒนาร่วมกับ Google DeepMind และ Disney Reasearch

โดยถูกออกแบบมาให้จำลองปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่การเดินบนพื้นผิวที่ไม่เรียบอย่างหิมะหรือบนกรวด ไปจนถึงการหยิบจับวัตถุที่บอบบางอย่างแก้วน้ำ นี่จึงเปรียบเสือนการสร้างร่างกาย และสนามเด็กเล่นที่สมจริงให้กับหุ่นยนต์ได้เรียนรู้สภาพแวดล้อมจนชำนาญ ก่อนจะออกไปเจอโลกภายนอก

Isaac GR00T N1.6

หุ่นยนต์ที่ทำงานได้จริงต้องไม่ใช่แค่ทำตามคำสั่งเป๊ะๆ แต่ต้องเข้าใจเจตนาของมนุษย์ด้วย สมมติเราสั่งว่าช่วยหยิบของบนโต๊ะให้หน่อย หุ่นยนต์ต้องเข้าใจได้เองว่าของที่ว่าคืออะไร และจะหยิบอย่างไรไม่ให้หล่น นี่คือสิ่งที่เรียกว่าการใช้เหตุผล หรือ Reasoning

NVIDIA ได้แก้ปัญหานี้ด้วยการเปิดตัว Isaac GR00T N1.6 โมเดล AI พื้นฐานเวอร์ชันล่าสุดที่มี Cosmon Reason ซึ่งเปรียบเสมือนสมองส่วนลึงของหุ่นยนต์ ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถตีความคำสั่งที่กำกวม เพื่อแปลงออกมาเป็นขั้นตอนการทำงาน และใช้ความรู้เดิมที่เทรนไว้รวมเข้ากับสามัญสำนึกเพื่อให้หุ่นยนต์รับมือกับสถานการณ์ที่ไม่เคยเจอมาก่อนได้

Tools ครบมือสำหรับนักพัฒนา

นอกเหนือจากสองไฮไลต์หลักที่กล่าวไป NVIDIA ยังปล่อยของอีกเพียบเพื่อให้การพัฒนาหุ่นยนต์ง่ายและเร็วขึ้น ได้แก่

  • Cosmos World Foundation Models : นักพัฒนาสามารถสร้างข้อมูลสำหรับฝึกหุ่นยนต์ได้ง่ายๆ แค่ใช้ Text Prompt คล้ายกับการสร้างภาพด้วย AI
  • Dexterous Grasping Workflow : เป็นหลักสูตรอัตโนมัติที่ค่อยๆ สอนมือหุ่นยนต์ให้เรียนรู้การหยิบจับตากง่ายไปยาก ซึ่งแม้แต่หุ่นยนต์ Atlas ของ Boston Dynamics ก็ใช้วิธีนี้ในการฝึกฝนหุ่นยนต์ให้หยิบจับของได้อย่างมีนัยสำคัญ

สำหรับเครื่องมือเหล่านี้บริษัทหุ่นยนต์ ไม่ว่าจะเป็น Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI, Franka Robotics, LG Electronics และ Techman Robot ต่างกำลังนำเทคโนโลยี NVIDIA Isaac และ Omniverse ไปปรับใช้เพื่อสร้างหุ่นยนต์แห่งอนาคตเป็นที่เรียบร้อยแล้ว





ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

บีโอไอนำทีมไทยแลนด์ บุกเกาหลีใต้ หารือ Hyundai, T-Robotics และ COSMAX ชวนต่อยอดจากโรงงานในไทยไปสู่ R&D และการผลิตอัจฉริยะ

บีโอไอนำคณะผู้แทนภาครัฐและเอกชนไทยเดินทางไปกรุงโซล สาธารณรัฐเกาหลี ระหว่างวันที่ 28 ถึง 29 กันยายน 2569 เพื่อชวนบริษัทเกาหลีใต้มาลงทุนในไทย โดยเข้าพบหารือกับ Hyundai, T-Robotics แล...

Responsive image

NIA เผยผลการจัดอันดับนวัตกรรมโลก 2026 ไทยคว้าอันดับ 44 จาก 139 ประเทศทั่วโลก สวิตเซอร์แลนด์ยังครองอันดับ 1

ประเทศไทยอยู่ในอันดับที่ 44 จาก 139 ประเทศเศรษฐกิจทั่วโลก ขยับขึ้นหนึ่งอันดับจากปีที่แล้ว และเป็นอันดับ 3 ในประเทศกลุ่มรายได้ปานกลางค่อนข้างสูง (ทั้งหมด 35)...

Responsive image

ทำไมไทยต้อง 'พัฒนาเมือง' และดันเมืองรอง เพื่อก้าวสู่ประเทศรายได้สูง

การที่ไทยจะไปถึงเป้าหมายประเทศรายได้สูงภายในปี 2037 อาจไม่ได้ขึ้นอยู่กับกรุงเทพฯ เพียงเมืองเดียว แต่ต้องทำให้เมืองต่าง ๆ ช่วยสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจได้มากขึ้น...