Nvidia Isaac Lab-Arena и Cosmos: роботы, которые думают, а не тупо повторяют код

Представьте, что ваш робот не просто выполняет захардкоженную последовательность действий, а понимает, что делает. Видит красную чашку на столе, думает: "Нужно взять, но аккуратно, чтобы не разлить остатки кофе", и выполняет задание. Это не научная фантастика 2030 года. Это сегодняшний день с Nvidia Isaac Lab-Arena и семейством open-source моделей Cosmos.

Что за зверь такой — Isaac Lab-Arena?

Это не просто еще один симулятор. Это среда, где foundation модели для роботов (VLA — Vision-Language-Action) учатся взаимодействовать с физическим миром, прежде чем вы их поставите на реальное железо. Симуляция здесь — не просто визуализация. Это ускоренный полигон для обучения с подкреплением, сбор данных и тестирование поведения.

Cosmos Transfer 2.5, Predict 2.5, Reason 2: не один, а целый набор инструментов

Nvidia не стала делать одну монструозную модель на все случаи жизни. Вместо этого выпустила три специализированные, каждая решает свою задачу. Как швейцарский нож, только для роботов.

Transfer 2.5 — это ваш универсальный солдат. Научили робота поднимать кубик в симуляции? Эта модель поможет перенести навык на реальную руку с другими датчиками. Predict 2.5 играет в шахматы с физикой: "Если я толкну чашку вот так, она упадет со стола". Reason 2 — мозг операции. Разбирает сложные инструкции вроде "Прибери на кухне" на последовательность простых действий.

С чего начать? Первые 30 минут с Lab-Arena

1 Установка: готовьтесь к зависимостям

Тут все по-взрослому. Docker, NVIDIA Container Toolkit, кучка библиотек. Базовая установка через pip выглядит просто, но дьявол в деталях — версиях CUDA и драйверов.

# Официальный способ от Nvidia
pip install isaac-lab

# Но на практике чаще нужен Docker
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/isaac-sim:2025.1.0

2 Первая сцена: куб, робот, действие

Создайте простейшую сцену с манипулятором Franka и красным кубом. Код ниже загружает среду, добавляет робота и объект для взаимодействия.

import isaac.lab.arena as arena
from isaac.lab.arena import AssetBaseCfg

# Конфигурация сцены
scene_cfg = arena.SceneCfg()
scene_cfg.assets.append(
    AssetBaseCfg(
        prim_path="/World/Franka",
        asset_type="franka",
    )
)
scene_cfg.assets.append(
    AssetBaseCfg(
        prim_path="/World/RedCube",
        asset_type="cube",
        scale=(0.1, 0.1, 0.1),
        color=(1.0, 0.0, 0.0)
    )
)

# Создание сцены
scene = arena.Scene(scene_cfg)

3 Подключаем Cosmos модель с Hugging Face

Здесь начинается магия. Берем Cosmos Transfer 2.5 и заставляем ее управлять роботом. Модель уже предобучена на тысячах часов симуляции.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "nvidia/Cosmos-Transfer-2.5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Подготовка ввода: изображение + текстовая инструкция
def prepare_input(image_tensor, instruction):
    # image_tensor: тензор изображения с камеры робота
    # instruction: "pick up the red cube"
    visual_encoding = encode_vision(image_tensor)
    text_encoding = tokenizer(instruction, return_tensors="pt")
    return combine_encodings(visual_encoding, text_encoding)

# Генерация действий
def generate_action(observation, instruction):
    inputs = prepare_input(observation, instruction)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    action = decode_action(outputs[0])
    return action  # [x, y, z, grip_force]

Isaac GR00T N1.6: когда нужен гуманоид, а не манипулятор

Cosmos модели хороши для манипуляций с объектами. Но что если ваш робот должен ходить, открывать двери и сохранять равновесие? Тут в игру вступает Isaac GR00T — набор контроллеров и политик для гуманоидных роботов.

GR00T не заменяет Cosmos, а дополняет. Cosmos Reason 2 планирует задачу "принеси бутылку воды из холодильника", а GR00T управляет ногами и туловищем, чтобы дойти до холодильника, не упав.

# Пример интеграции GR00T с Lab-Arena
from isaac.lab.arena.robots import GR00TCfg

# Конфигурация гуманоидного робота
gr00t_cfg = GR00TCfg(
    prim_path="/World/GR00T_Robot",
    body_type="humanoid",
    control_frequency=50,  # Гц
    enable_balance_control=True
)

# Добавление в сцену
scene.add_robot(gr00t_cfg)

Самое интересное в GR00T — это единый API для разных роботов. Один код будет работать и на Boston Dynamics Atlas, и на Unitree H1, и на вашем самодельном гуманоиде (если у него правильная кинематика).

А что с альтернативами? Есть ли жизнь вне Nvidia?

Есть, но она разная. Вот что у нас есть в 2025 году:

• PhysicalAgent — подход, который заставляет VLA-модели управлять роботами без тонкой настройки. Берете готовую модель вроде GPT-4V и через API даете команды. Дешевле, но менее точно.
• Самописные решения на базе World Models — если верите, что мировые модели сделают LLM устаревшими. Сложнее, но потенциально мощнее.
• Open-source аналоги — RT-2 от Google, OpenVLA от Meta. Хороши, но требуют больше работы для интеграции с симулятором.

Главное преимущество стека Nvidia — цельность. Lab-Arena + Cosmos + GR00T + Isaac Sim работают как единая система. Не нужно склеивать костылями пять разных библиотек.

Железо: на чем это все гонять?

Cosmos Transfer 2.5 с ее 7.5B параметрами — не маленькая модель. Для комфортной работы нужна серьезная видеокарта.

• Минимум: RTX 4090 (24GB). Хватит для инференса одной модели.
• Рекомендуется: RTX 6000 Ada (48GB) или две RTX 4090. Для параллельного запуска симуляции и нескольких моделей.
• Для серьезных исследований: сервер с H100/H200. Особенно если планируете дообучать модели.

Если выбираете между разными платформами, посмотрите сравнение GB10, RTX и Mac Studio. Для робототехники с CUDA-ускорением выбор обычно сводится к Nvidia.

Кому этот стек подойдет (а кому — нет)

Берите Isaac Lab-Arena и Cosmos, если:

• Разрабатываете робота с ИИ-мозгом, а не с простым скриптом
• Хотите использовать готовые foundation модели, а не обучать с нуля
• Работаете с манипуляторами или гуманоидными роботами
• Готовы разбираться с Docker и зависимостями
• Имеете доступ к GPU с 24+ GB памяти

Посмотрите в сторону альтернатив, если:

• Нужен простой робот для одной конкретной задачи (например, сортировка деталей)
• Нет мощного GPU или хотите работать на CPU
• Предпочитаете Python-библиотеки без тяжелых симуляторов
• Работаете с дронами или другими нестандартными платформами

Мой прогноз: куда это все движется

Nvidia явно строит экосистему. Сначала дали нам Jetson для железа, потом Isaac Sim для симуляции, теперь — Lab-Arena и Cosmos модели для ИИ. Следующий шаг — облачный сервис, где вы будете арендовать виртуальных роботов для обучения моделей.

Через год-два появятся модели размером поменьше (1-3B параметров), которые будут работать на бортовом компьютере робота вроде Jetson Orin. И тогда ваш домашний робот сможет не только принести пиво, но и понять, что вы хотите именно светлое, а не темное, посмотрев на этикетку в холодильнике.

Пока крупные игроки вроде OpenAI строят грандиозные планы на триллион долларов, Nvidia методично захватывает нишу физического ИИ. И судя по тому, как быстро они выпустили Rubin после Blackwell, темп только нарастет.

Совет напоследок: начните с Cosmos Reason 2 (2B параметров). Она проще в освоении, требует меньше памяти, но дает представление о том, как foundation модели думают о физическом мире. А потом уже переходите к тяжелой артиллерии.