Le KAIST et NVIDIA lancent un centre conjoint de recherche en physique appliquée à l’IA

KAIST et NVIDIA ont annoncé le 26 la création d’un centre de recherche conjoint visant à développer des modèles d’intelligence artificielle capables de comprendre et de prédire les mouvements humains. La Human Physical AI NVAITC (Human Physical AI NVAITC) combinera les données de mouvement humain de KAIST et la technologie de contrôle de la démarche accumulées grâce aux recherches en robotique portable, avec la technologie de calcul IA de NVIDIA et son réseau mondial de recherche. Le centre fonctionnera sur la base du Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center de KAIST, avec le professeur Kong Kyung-chul (robotique portable) et le professeur Kim Jung (bio-robotique) en tant que co-directeurs.

KAIST et NVIDIA créent un centre de recherche sur l’IA de la mobilité humaine

KAIST a annoncé le 26 la création de la Human Physical AI NVAITC, en collaboration avec NVIDIA, pour mener des recherches conjointes dans le domaine de la Physical AI. Le centre fonctionne sur la base du Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center de KAIST. Le professeur Kong Kyung-chul, issu du domaine de la robotique portable, et le professeur Kim Jung, issu du domaine de la bio-robotique, assurent la co-direction.

Les deux institutions prévoient de combiner les données de mouvement humain de KAIST et les technologies de contrôle de la démarche et des mouvements accumulées grâce aux recherches en robotique portable avec la technologie de calcul IA de NVIDIA et son réseau mondial de recherche.

Le centre se concentre sur le développement de modèles « foundation » du mouvement humain

L’objectif principal de la phase 1 est de construire un « modèle foundation du mouvement humain ». Le modèle foundation du mouvement humain est un modèle d’IA générative qui apprend à partir d’ensembles de données massifs de mouvements humains afin de comprendre et de prédire divers mouvements humains, et de générer de nouveaux mouvements.

Les chercheurs prévoient de permettre aux robots portés et aux humanoïdes d’identifier plus précisément les intentions et les mouvements de l’utilisateur, puis d’y répondre de manière naturelle grâce à ce modèle. Charles Chung, Senior Manager du NVIDIA AI Technology Center, participera côté NVIDIA afin d’apporter des conseils techniques et un soutien au développement. Des programmes de recherche et d’éducation utilisant les plateformes NVIDIA Omniverse et des jumeaux numériques seront également mis en œuvre.

Les opérations conjointes incluent des programmes étudiants et des revues semestrielles

Les deux institutions mettront en place un comité de pilotage chargé d’examiner tous les six mois les objectifs et les résultats de la recherche, et d’organiser un symposium international annuel. Un programme d’ambassadeurs étudiants sera lancé : il sélectionnera 5 à 10 étudiants de KAIST pour donner des conférences, bénéficier d’un mentorat d’experts de NVIDIA et mener des projets conjoints.

Le président de KAIST, Bae Chung-sik, a déclaré : « Nous mettrons en œuvre une Physical AI qui comprend et aide les humains de manière plus efficace en combinant la recherche centrée sur l’humain de KAIST avec l’infrastructure IA de NVIDIA. Nous la développerons en un pôle qui mènera la recherche mondiale en Physical AI et dans l’industrie. »

FAQ

Qu’est-ce que la Human Physical AI NVAITC établie par KAIST et NVIDIA ?
La Human Physical AI NVAITC est un centre de recherche conjoint annoncé le 26 par KAIST et NVIDIA pour développer des modèles d’IA capables de comprendre et de prédire les mouvements humains. Le centre fonctionne sur la base du Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center de KAIST, avec le professeur Kong Kyung-chul et le professeur Kim Jung en tant que co-directeurs.

Quel est l’objectif de recherche de la phase 1 du centre ?
L’objectif central de la phase 1 est de construire un « modèle foundation du mouvement humain ». Ce modèle d’IA générative apprend à partir d’ensembles de données massifs de mouvements humains afin de comprendre et de prédire divers mouvements humains et de générer de nouveaux mouvements, permettant ainsi aux robots portés et aux humanoïdes d’identifier plus précisément les intentions et les mouvements de l’utilisateur.