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

เจาะ Tech Policy ของพรรคการเมืองใหญ่ เลือกตั้ง 69

สรุปมัดรวมนโยบายเทคโนโลยีการเลือกตั้ง 69 เจาะลึกวิสัยทัศน์ Digital Transformation ตั้งแต่แนวคิดรัฐแพลตฟอร์ม, AI จับทุจริต, 30 บาทรักษาทุกที่ด้วย AI, ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐาน 5G ของ ...

Responsive image

LinkedIn จัดอันดับ 25 งานโตเร็วในปี 2026 สะท้อนทิศทางตลาดแรงงานยุค AI ใครได้ไปต่อ ใครเริ่มชะลอ และงานแบบไหนที่ตลาดต้องการสูงสุด

รายงาน Jobs on the Rise 2026 จาก LinkedIn เผย 25 งานที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐฯ ชี้ชัดว่า AI ครองอันดับ แต่งานโลกจริงยังจำเป็น สายที่ปรึกษาโตแรง และตลาดแรงงานกำลังให้รางวัลกับคนที่...

Responsive image

NIA เผย 3 เทรนด์นวัตกรรม 9 อุตสาหกรรมน่าจับตา ปี 69 พร้อม 4 นโยบายพัฒนาศักยภาพธุรกิจ ขับเคลื่อนเศรษฐกิจไทย

เผย 3 เทรนด์นวัตกรรมแห่งปี รวม 9 อุตสาหกรรมน่าจับตา โดย NIA อาทิ Agentic AI, Carbon Accounting, Pet Economy, Silver Solution พร้อมด้วยนโยบายสนับสนุนผู้ประกอบการไทยในปี 2569...