—
**Mô phỏng Robot Thực Tế Ở Quy Mô Lớn với Bộ Công Cụ NeMo Agent của NVIDIA cho AI Vật Lý**
—
### AI Vật Lý là gì?
AI vật lý cho phép các hệ thống tự động — như robot, xe tự lái và không gian thông minh — có khả năng **nhận thức, hiểu và hành động thông minh trong thế giới thực**. Tuy nhiên, việc huấn luyện hiệu quả các hệ thống phức tạp này đòi hỏi các bộ dữ liệu phong phú và đa dạng. Thu thập dữ liệu trong thế giới thực thường rất **tốn kém, mất thời gian và bị hạn chế bởi các yếu tố an toàn và thực tế**.
### Giải pháp: Tạo Dữ liệu Tổng Hợp (Synthetic Data Generation – SDG)
Để vượt qua rào cản này, các nhà phát triển robot đang áp dụng **kỹ thuật tạo dữ liệu tổng hợp** trong môi trường ảo có thể điều chỉnh được. Tuy nhiên, quy trình này hiện nay vẫn chủ yếu **thủ công và thiếu công cụ**, gây khó khăn cho việc tự động hóa quy mô lớn.
### Tổng quan về Quy trình Tạo Dữ liệu Tổng Hợp Tự động với NVIDIA NeMo Agent Toolkit
Bài viết trình bày một quy trình đa tác nhân sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh để tự động tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, đẩy nhanh quá trình huấn luyện và triển khai robot. Quy trình này sử dụng các công nghệ:
– **NVIDIA NeMo Agent toolkit**
– **NVIDIA Omniverse**
– **OpenUSD**
– **NVIDIA Cosmos**
– **NVIDIA NIM microservices**
### Ví dụ Thực tế: Huấn luyện Robot trong Môi trường Kho Hàng
Các nhà phát triển thường gặp khó khăn khi mô phỏng các tình huống phức tạp trong môi trường như kho hàng. Các mô phỏng có sẵn thường thiếu vật cản và độ đa dạng cần thiết để kiểm tra thuật toán dẫn đường.
#### Cách Khắc phục:
Sử dụng một prompt đơn giản bằng ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống có thể tự động:
1. **Mở cảnh gốc** từ thư mục /usd/Scene_Blox
2. **Tạo đường đi ban đầu** cho robot từ điểm (-18.222, -17.081) đến (-18.904, -26.693)
3. **Tìm kiếm tài sản phù hợp** như thùng hàng, xe đẩy…
4. **Đặt các vật cản vào cảnh**
5. **Tạo lại đường đi mới** để tránh các vật cản
6. **Ghi lại video** robot di chuyển
7. **Nâng cấp video thành cảnh siêu thực** giống kho hàng thực tế với ánh sáng tự nhiên, sàn bê tông bóng, kệ hàng cao, băng chuyền…
#### Các Tác nhân AI Tham gia:
– **Tác nhân Lập kế hoạch (Planning Agent):** Hiểu mục tiêu người dùng và chia nhỏ thành các bước.
– **Tác nhân Tăng cường độ chân thực (Realism Agent):** Dùng Cosmos Transfer để nâng cấp hình ảnh.
– **Tác nhân Lý luận (Reasoning Agent):** Đánh giá chất lượng video đầu ra.
– **Tác nhân Trợ lý (Helper Agent):** Xử lý các công việc lặp lại như load cảnh, ghi hình…
Toàn bộ quy trình được điều phối bởi **Agent Toolkit**, cho phép theo dõi hiệu năng, chi phí và gợi ý tối ưu.
### Kiến trúc Kỹ thuật
**Các phần mở rộng trong Omniverse:**
– omni.ai.aiq.sdg: Phân tích prompt, hiểu cảnh, chỉnh sửa và quay video
– omni.ai.langchain.agent.headless: Hỗ trợ chạy hoàn toàn tự động, không cần giao diện đồ họa (phù hợp triển khai trên đám mây)
**Hệ thống chia thành 2 phần:**
1. **Hệ thống định nghĩa kịch bản:**
– Tạo prompt tự động dựa theo mẫu
– Quản lý và gửi prompt đến hệ thống video
2. **Hệ thống tổng hợp video:**
– Tải cảnh nền USD
– Chạy tác nhân để sửa cảnh, thêm vật thể, tạo hoạt ảnh
– Quay và nâng cấp video
– Lưu video vào máy chủ và trả về liên kết
**Mục tiêu thiết kế:**
– **Mở rộng quy mô:** Từ tạo dữ liệu thủ công sang tự động hàng loạt
– **Hiệu quả:** Không cần chuyên môn 3D sâu, chỉ cần mô tả bằng văn bản
– **Đa dạng hóa dữ liệu:** Tăng độ bao phủ cho các thuật toán học máy
– **Tính mô-đun:** Dễ mở rộng thêm tác nhân, tài sản hoặc dịch vụ
### Bước Tiếp theo
Tiềm năng của AI vật lý phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Hệ thống đa tác nhân như trên là một bước tiến mạnh mẽ trong việc tự động hóa quy trình này.
—
#BinhDanHocAI #AI #NTC #NVIDIA #PHYSICAL_AI
—