NVIDIA Cosmos: Революция в обучении физического ИИ с помощью передовых симуляций

Проблемы развития физического ИИ

Физические ИИ-системы, включая роботов на производстве и автономные автомобили, требуют больших объемов качественных данных для обучения. Сбор реальных данных часто дорогой, медленный и доступен лишь немногим крупным компаниям, что ограничивает развитие.

Как NVIDIA Cosmos решает проблему данных

Платформа NVIDIA Cosmos использует передовые физические симуляции для масштабного создания реалистичных синтетических данных. Это позволяет инженерам обучать модели ИИ быстрее и дешевле, обходя затраты и задержки, связанные со сбором реальных данных.

Что такое физический ИИ

Физический ИИ — это системы, которые воспринимают и взаимодействуют с физическим миром, учитывая пространственные отношения, физические силы и динамические условия. Например, автономный автомобиль должен распознавать пешеходов, прогнозировать их движения и адаптироваться к погоде и дорожным условиям. Аналогично, робот на складе должен точно обходить препятствия и манипулировать объектами.

Основные модели мира (World Foundation Models, WFMs)

В основе Cosmos лежат WFMs — AI-модели, создающие виртуальные среды с реалистичной физикой. Они моделируют взаимодействия объектов, например, автомобиль в дождь с учетом сцепления и отражений света. WFMs обеспечивают безопасную и контролируемую среду для обучения и тестирования физического ИИ, создавая синтетические данные, которые снижают затраты, ускоряют разработку и позволяют тестировать редкие или рискованные сценарии без опасности. WFMs можно адаптировать под конкретные задачи, как крупные языковые модели.

Компоненты NVIDIA Cosmos

• Генеративные WFMs: Предобученные модели для симуляции физической среды.
• Передовые токенизаторы: Инструменты для эффективного сжатия и обработки данных.
• Ускоренный конвейер обработки данных: Система для работы с большими объемами данных на базе инфраструктуры NVIDIA.

В Cosmos также есть модель рассуждений, позволяющая создавать и настраивать виртуальные миры для конкретных задач, например, проверки способности робота поднимать объекты или реакции автомобиля на неожиданное препятствие.

Основные возможности Cosmos

• Cosmos Transfer WFMs: Преобразуют структурированные видео (сегментация, глубина, лидар) в управляемые фотореалистичные видео для обучения систем восприятия.
• Cosmos Predict WFMs: Создают прогнозы будущих состояний виртуального мира на основе текста, изображений и видео, поддерживая сложные последовательности.
• Cosmos Reason WFM: Настраиваемая модель с пространственно-временным пониманием, использующая цепочку рассуждений для анализа и прогнозирования событий.

Применение в индустрии

Платформа уже широко используется:

• 1X и Agility Robotics создают гуманоидных роботов.
• Figure AI занимается сложными робототехническими задачами.
• Foretellix и Uber применяют Cosmos для моделирования сценариев автономных автомобилей.
• Oxa ускоряет автоматизацию промышленной мобильности.
• Virtual Incision исследует применение в хирургической робототехнике.

Влияние и перспективы

Открытый доступ к мощным инструментам и моделям Cosmos позволит ускорить инновации в автономном транспорте, робототехнике и медицине. Синтетические данные помогут создавать более безопасные автомобили, эффективных роботов и точные хирургические технологии.

NVIDIA Cosmos меняет подход к развитию физического ИИ, обеспечивая быстрое, экономичное и безопасное обучение через передовые симуляции.