A medida que los robots asumen tareas más complejas, los métodos de programación tradicionales se vuelven insuficientes. El aprendizaje por refuerzo (RL) es una técnica de aprendizaje automático diseñada para abordar este desafío mediante la programación del comportamiento del robot. Con RL en simulación, los robots pueden entrenar en cualquier entorno virtual por ensayo y error, perfeccionando sus habilidades de control, planificación de rutas, manipulación y más.

El modelo RL es recompensado por las acciones deseadas, por lo que se adapta y mejora constantemente. Esto ayuda a los robots a desarrollar habilidades motoras gruesas y finas sofisticadas necesarias para las tareas de automatización del mundo real, como agarrar nuevos objetos, caminar cuadrúpedo y aprender habilidades de manipulación complejas.

Al refinar continuamente las políticas de control basadas en recompensas y analizar sus acciones, RL también puede ayudar a los robots a adaptarse a nuevas situaciones y desafíos imprevistos, haciéndolos más adaptables a las tareas del mundo real.

El entrenamiento tradicional basado en CPU para el RL de robots puede ser costoso, a menudo requiere miles de núcleos para tareas complejas que aumentan los costos de las aplicaciones de robots. Las GPU de NVIDIA abordan este desafío con sus capacidades de procesamiento paralelo, lo que acelera significativamente el procesamiento de datos sensoriales en entornos de aprendizaje por refuerzo habilitados para la percepción. Esto mejora significativamente las capacidades de los robots para aprender, adaptarse y realizar tareas complejas en entornos dinámicos.

Las plataformas de cómputo de NVIDIA, incluidas herramientas como Isaac Lab, aprovechan la potencia de la GPU tanto para simulaciones físicas como para cálculos de recompensas dentro del pipeline de RL. Esto elimina los cuellos de botella y agiliza el proceso, lo que facilita una transición más fluida de la simulación a la implementación en el mundo real.