Model GR00T 2 od Nvidii uczy robota zadania z pięciu pokazów i trafia w 95 proc. przypadków

Nowy model robotyczny Nvidia, GR00T 2, zaprojektowano tak, by uczył się pracy manualnej na podstawie kilku demonstracji, zamiast przechodzić długotrwały trening. Wystarczy pokazać mu zadanie raz, a w testach Nvidia wykona je poprawnie w większości przypadków. Po kilku kolejnych pokazach pomyłki zdarzają się rzadko. To ważne, bo nauka nowego zadania przez ramię robota zwykle wymagała wielokrotnego zdalnego prowadzenia go przez kolejne ruchy — a to właśnie spowalnia i podnosi koszty wdrażania robotów do pracy.

Nvidia określa GR00T 2 mianem modelu działania w otwartym świecie. To rodzaj AI, który analizuje scenę, przewiduje, jak zmienią ją jego ruchy, a następnie działa. Model korzysta ze światowych modeli Cosmos od Nvidia i został wytrenowany na mieszance nagrań z robotów oraz materiałów wideo z udziałem ludzi. Wśród nich znajduje się biblioteka nagrań z perspektywy pierwszej osoby, pokazujących ludzi używających rąk; Nvidia udostępniła ją jako oprogramowanie open source.

Podane wyniki pochodzą z oceny 50 zadań manipulacyjnych przeprowadzonej przez Nvidia. Bez demonstracji konkretnego zadania GR00T 2 wykonał przynajmniej raz 40 z 50 zadań. Przy jednej demonstracji każdego zadania średnia skuteczność wyniosła 71%, a po pięciu wzrosła do 95%. Nvidia twierdzi, że model może obserwować człowieka wykonującego daną czynność, a następnie przenieść tę umiejętność na robota o innej budowie — bez nagrań z udziałem robotów. Agenci AI mogą też wywoływać model za pośrednictwem API, łączyć umiejętności w sekwencje i odzyskiwać sprawność działania, gdy któryś z etapów się nie powiedzie.

Niektóre z deklarowanych możliwości modelu są już sprawdzane przez pierwszych użytkowników. Tajwański Foxconn wykorzystuje GR00T 2 do automatyzacji fabryki produkującej serwery, Siemens ocenia go w różnych zastosowaniach przemysłowych, a Nexuni testuje go przy obsłudze prania. MicroAGI dodatkowo wytrenowało model metodą uczenia przez wzmacnianie, by robotyczne ramię mogło wymieniać kable Ethernet.

Wraz z modelem Nvidia udostępniła Isaac Lab 3.0 — otwartą platformę, której badacze używają do trenowania robotów w symulacji, zanim powierzą im rzeczywisty sprzęt. Ściślejsza integracja z Newton, otwartym silnikiem fizycznym, pozwala symulować wiotkie materiały, takie jak kable i tkaniny, a także dłonie robotyczne z wieloma stawami. W jednym z testów porównawczych manipulowania przedmiotami dłonią Nvidia zmierzyła nawet 2,5-krotnie większą przepustowość treningu niż w poprzedniej wersji Isaac Lab 2.3. W praktyce oznacza to więcej prób treningowych w tym samym czasie obliczeń.

Warto pamiętać o ograniczeniach. Wskaźniki skuteczności pochodzą z pomiarów Nvidia, a wykonanie zadania „przynajmniej raz” to zupełnie co innego niż wykonywanie go przez cały dzień na linii produkcyjnej. Deklarowane przez Nvidia miejsca w pierwszej trójce rankingów robotycznych, takich jak RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo i MolmoSpaces, również dotyczą przede wszystkim symulacji. Nvidia opisuje model jako otwarty, ale w chwili pisania tego tekstu jego wagi nie pojawiły się na stronach firmy w serwisach GitHub ani Hugging Face; najnowszą wersją dostępną do pobrania pozostaje tam GR00T N1.7. Nie ma też niczego do kupienia dla konsumentów. To zestaw narzędzi dla producentów robotów i laboratoriów, a nie robot do domu.

Poza laboratoriami badawczymi zmiany będą widoczne stopniowo — w robotach magazynowych, fabrycznych i usługowych, które będą wymagały mniej ręcznego nadzoru, zanim zostaną dopuszczone do pracy. Ponieważ narzędzia udostępniono jako oprogramowanie open source i opublikowano w internecie, mogą z nich korzystać laboratoria i startupy z całego świata: od koreańskich partnerów Nvidia, takich jak RLWRLD, po uniwersytety w Europie i Ameryce Łacińskiej.

Nvidia zaprezentowała GR00T 2 i Isaac Lab 3.0 9 listopada 2026 roku podczas Conference on Robot Learning w Austin w Teksasie. W tym samym czasie udostępniono wersję deweloperską Isaac Lab-Arena 0.4, narzędzia do testowania polityk sterowania robotami w tysiącach wariantów, a także dwa nowe, otwarte testy porównawcze — DexBench i VABAR — stworzone do pomiaru tego, jak dobrze roboty radzą sobie z zadaniami przemysłowymi. Nvidia nie podała daty udostępnienia wag GR00T 2 na publicznych stronach z plikami do pobrania.

Tagi: nvidia, robotyka, roboty humanoidalne, Foxconn, GR00T 2, Isaac Lab