Une avancée majeure en intelligence artificielle vient de voir le jour. Genesis, un moteur de simulation physique open-source capable de créer des mondes dynamiques en 4D pour entraîner des robots et développer des applications d’IA. Conçue par une équipe internationale de chercheurs, cette technologie révolutionnaire promet de rendre l’entraînement robotique jusqu’à 430 000 fois plus rapide que dans le monde réel.
Qu’est-ce que l’IA Genesis ?
Genesis est un moteur de simulation open-source basé sur l’intelligence artificielle, spécifiquement conçu pour générer des environnements virtuels réalistes où les robots peuvent s’entraîner efficacement. Contrairement à d’autres simulateurs, Genesis repose sur un cadre unifié intégrant plusieurs solveurs physiques, permettant ainsi de simuler des phénomènes complexes, qu’il s’agisse de la manipulation d’objets, du déplacement de robots quadrupèdes ou de matériaux liquides.
Développé en Python, Genesis se distingue par sa vitesse de calcul exceptionnelle. Par exemple, il peut entraîner une politique de locomotion robotique sur une carte graphique Nvidia RTX4090 en seulement 26 secondes. Une autre de ses particularités réside dans sa capacité à générer des environnements virtuels à partir de simples descriptions textuelles, grâce à une intégration de modèles vision-langage (VLM).
En plus de sa rapidité, Genesis offre une compatibilité multiplateforme et une précision de simulation remarquable, grâce à son moteur de rendu basé sur le ray tracing. Ce dernier garantit des interactions physiques fidèles, essentielles pour l’entraînement des robots dans des environnements variés.
Existe-t-il des solutions similaires ?
Bien que Genesis marque une avancée considérable, il existe d’autres solutions de simulation, notamment Isaac Gym de Nvidia et MJX, qui exploitent également le calcul GPU pour accélérer les entraînements robotiques. Cependant, ces plateformes sont souvent limitées par leur architecture et leur complexité d’utilisation. Contrairement à Genesis, elles utilisent généralement des langages comme C++ ou CUDA pour leurs calculs de base, ce qui complique l’accès pour les chercheurs moins expérimentés.
En termes de vitesse, Genesis surpasse ses concurrents. Par exemple, Isaac Gym peut gérer des milliers de simulations parallèles, mais Genesis va bien au-delà, avec la capacité de faire tourner jusqu’à 100 000 copies simultanément. Cela signifie que les réseaux neuronaux destinés à piloter des robots peuvent bénéficier d’un apprentissage équivalent à des décennies d’entraînement en quelques heures seulement.
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Source : genesis-embodied-ai.github.io
