GPT
P

PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim

קוד פתוח

nvidiacc-by-4.02025-03-18

  • robotics

nvidia עומדים גם מאחורי NVIDIA AI, ויש עליו סקירה כאן.

מאגר מסלולי סימולציה לאימון רובוטים מגוונים במשימות תפעול שולחניות ומטבחיות. המטרה היא להכשיר מודלי שליטה כלליים על גופי חומרה שונים בלי ללכלך ידיים במעבדה פיזית.

  • 1,011,987הורדות בחודש
  • 263לייקים

מה זה

המאגר כולל עשרות אלפי קובצי מסלולים מסימולציה ששימשו לאימון מתקדם של מודל GR00T N1. הנתונים מתעדים פעולות מניפולציה פיזית ומחולקים לפי תצורות רובוט שונות: זרועות כפולות של פנדה, רובוט דמוי אדם מסוג GR1, זרוע פנדה יחידה, ורובוט G1 של יוניטרי. רוב הנפח מתרכז במשימות הרמה, הנחה, וסידור חפצים בסביבה מבוקרת כמו מטבח או שולחן עבודה.

החלוקה המרכזית כוללת 240 אלף מסלולים של רובוט הומנואידי עם פלג גוף עליון ומותניים, גרסה מצומצמת שלו של 24 אלף מסלולים, עוד 72 אלף מסלולים לזרוע יחידה במטבח, ו־9,000 מסלולים למשימות מורכבות בשתי ידיים. משימות התנועה והתפעול המשולבות של יוניטרי זוכות ל־102 מסלולים בלבד. הנתונים מאורגנים לפי משימה ותצורה, ולא דווח על סינון ידני או תהליכי ניקוי מיוחדים מעבר למבנה הסימולציה המקורי.

מתאים ל

  • אימון מקדים למניפולציה

    לימוד מדיניות פעולה בסיסית לזרועות רובוטיות לפני מעבר לרובוט פיזי או שימוש בנתונים יקרים.

  • הערכת תאימות בין גופים

    בדיקת יכולת ההכללה של מודל יחיד בין זרוע פנדה לגוף הומנואידי כמו GR1.

  • אימון משימות מטבח

    פיתוח אלגוריתמים לפתיחת ארונות, הפעלת מכשירי חשמל והנחת כלים על בסיס 72 אלף מסלולים.

איפה זה נופל

כל הנתונים כאן מגיעים מסימולציה בלבד, ללא הקלטות מעולם האמיתי. הפער מול חומרה פיזית צפוי להיות מורגש, בייחוד בדיוקי אחיזה, חיכוך ותאורה. מעבר לזה, המשימות מתמקדות בפעולות בסיסיות מאוד של הזזת חפצים ופתיחת דלתות, בלי אינטראקציה מורכבת או סביבה דינמית שמשתנה בזמן אמת. תצורות החומרה מוגבלות לפנדה, GR1 ומעט מאוד G1, כך שאם יש לכם זרוע או רובוט אחר, תצטרכו התאמות כבדות.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש בזה למוצר מסחרי?

כן, הרישיון הוא ייחוס חופשי לחלוטין. מותר לאמן על הדאטהסט מודלים מסחריים ולמכור אותם. החובה היחידה שלכם היא לתת קרדיט לאנבידיה.

כמה המאגר שוקל והאם אפשר להוריד רק חלק?

הנפח הכולל מפוזר על פני כמעט מאה אלף קובצי פרקט. לא מומלץ להוריד את הכל בבת אחת. הכרטיס מציג פקודות מדויקות למשיכת משימה בודדת לפי תיקייה.

האם הנתונים נאספו מרובוטים אמיתיים?

לא, מדובר במסלולים שהופקו בסביבת סימולציה בלבד. הם מתאימים לשלב האימון המקדים, אבל ביצועים בעולם האמיתי ידרשו כיול מול פער המציאות.

האם יש במאגר טקסט או הנחיות בעברית?

אין במאגר טקסט שפתי מעבר לשמות הטכניים של המשימות והקבצים באנגלית. כל המידע מורכב מקואורדינטות ומסלולי תנועה פיזיקליים.

איך טוענים

המאגר מחולק ל־97,956 קבצים בפורמט פרקט, כשכל קובץ מייצג פרק זמן או מסלול פעולה בודד. אין צורך באישור גישה מיוחד כדי להוריד אותו, אבל טעינה עיוורת של כל התיקייה תעמיס מאוד על הרשת והאחסון המקומי. השיטה הנכונה היא להשתמש ב־huggingface-cli או ב־sparse checkout של גיט כדי למשוך רק את תת־התיקייה של הרובוט והמשימה הרלוונטיים, כמו שמוסבר בקוד המקור. הקבצים מחולקים למקטעים, ולכן כדי להשתמש בהם לאימון תצטרכו לחבר את המסלולים ישירות לתוך צינור הנתונים שלכם.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim")

הרישיון

הרישיון הוא קריאייטיב קומונס 4.0 מסוג ייחוס בלבד. מותר להשתמש בנתונים לצרכים מסחריים, לשנות אותם ולשלב אותם בכל פרויקט, כולל אימון מודלים קנייניים, בלי חובה לפתוח את הקוד שלכם. התנאי היחיד הוא מתן קרדיט ברור לאנבידיה על הנתונים המקוריים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗