NVIDIA Cosmos: Potenciando la IA física con simulaciones

El desarrollo de sistemas físicos de IA, como robots en fábricas y vehículos autónomos en las calles, depende en gran medida de grandes conjuntos de datos de alta calidad para su entrenamiento. Sin embargo, recopilar datos reales es costoso, requiere mucho tiempo y, a menudo, está limitado a unas pocas grandes empresas tecnológicas. Cosmos de NVIDIA La plataforma aborda este desafío mediante simulaciones físicas avanzadas para generar datos sintéticos realistas a escala. Esto permite a los ingenieros entrenar modelos de IA sin el coste ni la demora asociados a la recopilación de datos reales. Este artículo analiza cómo Cosmos mejora el acceso a datos de entrenamiento esenciales y acelera el desarrollo de una IA segura y fiable para aplicaciones reales.

Comprensión de la IA física

IA física Se refiere a los sistemas de inteligencia artificial capaces de percibir, comprender y actuar en el mundo físico. A diferencia de la IA tradicional, que puede analizar texto o imágenes, la IA física debe gestionar las complejidades del mundo real, como las relaciones espaciales, las fuerzas físicas y los entornos dinámicos. Por ejemplo, un coche autónomo necesita reconocer a los peatones, predecir sus movimientos y ajustar su trayectoria en tiempo real, considerando factores como el clima y las condiciones de la carretera. De igual manera, un robot en un almacén debe sortear obstáculos y manipular objetos con precisión.

Desarrollar IA física es un desafío, ya que requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos en diversos escenarios del mundo real. Recopilar estos datos, ya sean horas de grabaciones de conducción o demostraciones de tareas robóticas, puede ser una tarea larga y costosa. Además, probar la IA en el mundo real puede ser arriesgado, ya que los errores podrían provocar accidentes. NVIDIA Cosmos aborda estos desafíos mediante simulaciones basadas en la física para generar datos sintéticos realistas. Este enfoque simplifica y acelera el desarrollo de sistemas de IA física.

¿Qué son los modelos de la Fundación Mundial?

En el Centro de Cosmos de NVIDIA es una colección de modelos de IA llamados mundo modelos de base (WFM)Estos modelos de IA están diseñados específicamente para simular entornos virtuales que imitan fielmente el mundo físico. Al generar videos o escenarios con base en la física, los WFM simulan la interacción de los objetos según las relaciones espaciales y las leyes físicas. Por ejemplo, un WFM podría simular un coche conduciendo bajo una tormenta, mostrando cómo el agua afecta la tracción o cómo los faros se reflejan en superficies mojadas.

Los WFM son cruciales para la IA física, ya que proporcionan un espacio seguro y controlable para entrenar y probar sistemas de IA. En lugar de recopilar datos reales, los desarrolladores pueden usar WFM para generar datos sintéticos: simulaciones realistas de entornos e interacciones. Este enfoque no solo reduce costos, sino que también acelera el proceso de desarrollo y permite probar escenarios complejos y poco comunes (como situaciones de tráfico inusuales) sin los riesgos asociados a las pruebas en el mundo real. Los WFM son modelos de propósito general que pueden ajustarse para aplicaciones específicas, de forma similar a cómo se adaptan los grandes modelos lingüísticos para tareas como la traducción o los chatbots.

Presentación de NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos es una plataforma diseñada para que los desarrolladores puedan crear y personalizar WFM para aplicaciones de IA física, especialmente en vehículos autónomos (VA) y robótica. Cosmos integra modelos generativos avanzados, herramientas de procesamiento de datos y funciones de seguridad para desarrollar sistemas de IA que interactúan con el mundo físico. La plataforma es de código abierto y sus modelos están disponibles bajo licencias permisivas.

Los componentes clave de la plataforma incluyen:

• Modelos de Fundación Mundial Generativo (WFMs): Modelos preentrenados que simulan entornos físicos e interacciones.
• Tokenizadores avanzados: Herramientas que comprimen y procesan datos de manera eficiente para un entrenamiento de modelos más rápido.
• Canal de procesamiento de datos acelerado: Un sistema para gestionar grandes conjuntos de datos, impulsado por la infraestructura informática de NVIDIA.

Una novedad clave de Cosmos es su modelo de razonamiento para la IA física. Este modelo permite a los desarrolladores crear y modificar mundos virtuales. Pueden adaptar las simulaciones a necesidades específicas, como probar la capacidad de un robot para recoger objetos o evaluar la respuesta de un vehículo autónomo ante un obstáculo repentino.

Características principales de NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos proporciona varios componentes para abordar desafíos específicos en el desarrollo de IA física:

• Transferencia de Cosmos WFM: Estos modelos toman entradas de video estructuradas, como mapas de segmentación, mapas de profundidad o escaneos lidar, y generan salidas de video controlables y fotorrealistas. Esta capacidad es particularmente útil para crear datos sintéticos para entrenar la IA de percepción, como los sistemas que ayudan a los vehículos autónomos a identificar objetos o a los robots a reconocer su entorno.
• Cosmos Predice WFMs: Los modelos Cosmos Predict generan estados del mundo virtual basados ​​en entradas multimodales, como texto, imágenes y vídeo. Pueden predecir escenarios futuros, como la posible evolución de una escena con el tiempo, y permiten la generación de múltiples fotogramas para secuencias complejas. Los desarrolladores pueden personalizar estos modelos utilizando el conjunto de datos de IA física de NVIDIA para satisfacer sus necesidades específicas, como la predicción de movimientos peatonales o acciones robóticas.
• Razón del cosmos WFM: El modelo Cosmos Reason es un modelo de modelado de flujo (WFM) totalmente personalizable con conciencia espacio-temporal. Su capacidad de razonamiento le permite comprender tanto las relaciones espaciales como su evolución a lo largo del tiempo. El modelo utiliza el razonamiento en cadena de pensamiento para analizar datos de vídeo y predecir resultados, como si una persona cruzará un paso de peatones o si una caja se caerá de un estante.

Aplicaciones y casos de uso

NVIDIA Cosmos ya está teniendo un impacto significativo en la industria, con varias empresas líderes adoptando la plataforma para sus proyectos de IA física. Estos pioneros destacan la versatilidad y el impacto práctico de Cosmos en diversos sectores:

• 1X:Uso de Cosmos en robótica avanzada para mejorar su capacidad de desarrollar robots controlados por IA.
• Robótica de agilidad:Amplian su asociación con NVIDIA para utilizar Cosmos en sistemas robóticos humanoides.
• Figura IA:Utilizando Cosmos para avanzar en la robótica humanoide, centrándose en la IA que puede realizar tareas complejas.
• Foretellix:Aplicación de Cosmos en la simulación de vehículos autónomos para generar una amplia gama de escenarios de prueba.
• Habilidad IA:Usando Cosmos para desarrollar soluciones impulsadas por IA para diversas aplicaciones.
• Uber:Integración de Cosmos en el desarrollo de sus vehículos autónomos para mejorar los datos de entrenamiento para los sistemas de conducción autónoma.
• Oxa:Usando Cosmos para acelerar la automatización de la movilidad industrial.
• Incisión virtual:Explorando Cosmos para la robótica quirúrgica para mejorar la precisión en la atención médica.

Estos casos de uso demuestran cómo Cosmos puede satisfacer una amplia gama de necesidades, desde el transporte hasta la atención médica, al proporcionar datos sintéticos para entrenar estos sistemas de IA físicos.

Implicaciones futuras

El lanzamiento de NVIDIA Cosmos es importante para el desarrollo de sistemas de IA física. Al ofrecer una plataforma de código abierto con potentes herramientas y modelos, NVIDIA facilita el desarrollo de IA física a una gama más amplia de desarrolladores y organizaciones. Esto podría generar avances significativos en diversas áreas.

En el transporte autónomo, la mejora de los datos de entrenamiento y las simulaciones podría dar lugar a vehículos autónomos más seguros y fiables. En robótica, el desarrollo más rápido de robots capaces de realizar tareas complejas podría transformar sectores como la fabricación, la logística y la sanidad. En el ámbito sanitario, tecnologías como la robótica quirúrgica, explorada por Virtual Incision, podrían mejorar la precisión y los resultados de los procedimientos médicos.

Lo más importante es...

NVIDIA Cosmos desempeña un papel fundamental en el desarrollo de la IA física. Esta plataforma permite a los desarrolladores generar datos sintéticos de alta calidad mediante modelos de fundamentos del mundo (WFM) preentrenados y basados ​​en la física para crear simulaciones realistas. Gracias a su acceso de código abierto, funciones avanzadas y garantías éticas, Cosmos permite un desarrollo de IA más rápido y eficiente. La plataforma ya impulsa importantes avances en sectores como el transporte, la robótica y la salud, al proporcionar datos sintéticos para construir sistemas inteligentes que interactúan con el mundo físico.