NVIDIA Cosmos: सिमुलेशन के साथ भौतिक AI को सशक्त बनाना

भौतिक AI सिस्टम का विकास, जैसे कि फैक्ट्री फ़्लोर पर रोबोट और सड़कों पर स्वायत्त वाहन, प्रशिक्षण के लिए बड़े, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट पर बहुत अधिक निर्भर करता है। हालाँकि, वास्तविक दुनिया का डेटा एकत्र करना महंगा, समय लेने वाला और अक्सर कुछ प्रमुख तकनीकी कंपनियों तक ही सीमित होता है। NVIDIA का कॉसमॉस प्लेटफ़ॉर्म इस चुनौती का समाधान उन्नत भौतिकी सिमुलेशन का उपयोग करके यथार्थवादी सिंथेटिक डेटा को एक पैमाने पर उत्पन्न करके करता है। यह इंजीनियरों को वास्तविक दुनिया के डेटा को इकट्ठा करने से जुड़ी लागत और देरी के बिना AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। यह लेख चर्चा करता है कि कैसे कॉसमॉस आवश्यक प्रशिक्षण डेटा तक पहुँच में सुधार करता है और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षित, विश्वसनीय AI के विकास को गति देता है।

भौतिक एआई को समझना

शारीरिक ए.आई. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को संदर्भित करता है जो भौतिक दुनिया को देख, समझ और कार्य कर सकती है। पारंपरिक AI के विपरीत, जो पाठ या छवियों का विश्लेषण कर सकता है, भौतिक AI को स्थानिक संबंधों, भौतिक बलों और गतिशील वातावरण जैसी वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक स्व-चालित कार को पैदल चलने वालों को पहचानने, उनकी गतिविधियों की भविष्यवाणी करने और मौसम और सड़क की स्थिति जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए वास्तविक समय में अपना रास्ता समायोजित करने की आवश्यकता होती है। इसी तरह, एक गोदाम में एक रोबोट को बाधाओं को नेविगेट करना चाहिए और सटीकता के साथ वस्तुओं में हेरफेर करना चाहिए।

भौतिक एआई का विकास चुनौतीपूर्ण है क्योंकि इसमें विविध वास्तविक-विश्व परिदृश्यों पर मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। यह डेटा एकत्र करना, चाहे वह घंटों की ड्राइविंग फुटेज हो या रोबोटिक कार्य प्रदर्शन, समय लेने वाला और महंगा हो सकता है। इसके अलावा, वास्तविक दुनिया में एआई का परीक्षण जोखिम भरा हो सकता है, क्योंकि गलतियाँ दुर्घटनाओं का कारण बन सकती हैं। NVIDIA Cosmos यथार्थवादी सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए भौतिकी-आधारित सिमुलेशन का उपयोग करके इन चुनौतियों का समाधान करता है। यह दृष्टिकोण भौतिक एआई प्रणालियों के विकास को सरल और तेज़ बनाता है।

विश्व फाउंडेशन मॉडल क्या हैं?

के मूल में एनवीडिया कॉसमॉस दुनिया नामक एआई मॉडल का एक संग्रह है आधार मॉडल (डब्ल्यूएफएम)ये AI मॉडल खास तौर पर आभासी वातावरण का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो भौतिक दुनिया की बहुत अच्छी तरह से नकल करते हैं। भौतिकी-जागरूक वीडियो या परिदृश्य बनाकर, WFM स्थानिक संबंधों और भौतिक नियमों के आधार पर वस्तुओं के परस्पर क्रिया करने के तरीके का अनुकरण करते हैं। उदाहरण के लिए, एक WFM बारिश के तूफ़ान में कार चलाने का अनुकरण कर सकता है, यह दिखाते हुए कि पानी कर्षण को कैसे प्रभावित करता है या हेडलाइट्स गीली सतहों से कैसे परावर्तित होती हैं।

WFM भौतिक AI के लिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए एक सुरक्षित, नियंत्रणीय स्थान प्रदान करते हैं। वास्तविक दुनिया के डेटा को इकट्ठा करने के बजाय, डेवलपर्स सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए WFM का उपयोग कर सकते हैं - वातावरण और इंटरैक्शन के यथार्थवादी सिमुलेशन। यह दृष्टिकोण न केवल लागत को कम करता है बल्कि विकास प्रक्रिया को भी तेज करता है और वास्तविक दुनिया के परीक्षण से जुड़े जोखिमों के बिना जटिल, दुर्लभ परिदृश्यों (जैसे असामान्य ट्रैफ़िक स्थितियों) का परीक्षण करने की अनुमति देता है। WFM सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल हैं जिन्हें विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए ठीक किया जा सकता है, इसी तरह बड़े भाषा मॉडल को अनुवाद या चैटबॉट जैसे कार्यों के लिए अनुकूलित किया जाता है।

NVIDIA कॉसमॉस का अनावरण

NVIDIA Cosmos एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जिसे डेवलपर्स को भौतिक AI अनुप्रयोगों, विशेष रूप से स्वायत्त वाहनों (AVs) और रोबोटिक्स के लिए WFM बनाने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कॉसमॉस उन्नत जनरेटिव मॉडल, डेटा प्रोसेसिंग टूल और सुरक्षा सुविधाओं को एकीकृत करता है ताकि भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करने वाले AI सिस्टम विकसित किए जा सकें। प्लेटफ़ॉर्म ओपन सोर्स है, जिसमें मॉडल अनुमेय लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं।

मंच के प्रमुख घटकों में शामिल हैं:

• जनरेटिव वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल (डब्ल्यूएफएम): पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल जो भौतिक वातावरण और अंतःक्रियाओं का अनुकरण करते हैं।
• उन्नत टोकनाइज़र: ऐसे उपकरण जो तेजी से मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा को कुशलतापूर्वक संपीड़ित और संसाधित करते हैं।
• त्वरित डाटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन: बड़े डेटासेट को संभालने के लिए एक प्रणाली, जो NVIDIA के कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे द्वारा संचालित है।

कॉसमॉस की एक प्रमुख नवीनता भौतिक एआई के लिए इसका तर्क मॉडल है। यह मॉडल डेवलपर्स को आभासी दुनिया बनाने और संशोधित करने की क्षमता प्रदान करता है। वे विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सिमुलेशन तैयार कर सकते हैं, जैसे कि रोबोट की वस्तुओं को उठाने की क्षमता का परीक्षण करना या अचानक बाधा के प्रति एवी की प्रतिक्रिया का आकलन करना।

NVIDIA कॉसमॉस की मुख्य विशेषताएं

NVIDIA Cosmos भौतिक AI विकास में विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करने के लिए विभिन्न घटक प्रदान करता है:

• कॉस्मॉस ट्रांसफर WFMs: ये मॉडल संरचित वीडियो इनपुट लेते हैं, जैसे सेगमेंटेशन मैप, डेप्थ मैप या लिडार स्कैन, और नियंत्रणीय, फोटोरीलिस्टिक वीडियो आउटपुट उत्पन्न करते हैं। यह क्षमता विशेष रूप से धारणा एआई को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा बनाने के लिए उपयोगी है, जैसे कि सिस्टम जो एवी को वस्तुओं की पहचान करने या रोबोट को अपने आस-पास की चीजों को पहचानने में मदद करते हैं।
• कॉसमॉस WFMs की भविष्यवाणी: कॉसमॉस प्रेडिक्ट मॉडल मल्टीमॉडल इनपुट के आधार पर वर्चुअल वर्ल्ड स्टेट्स जेनरेट करते हैं, जिसमें टेक्स्ट, इमेज और वीडियो शामिल हैं। वे भविष्य के परिदृश्यों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जैसे कि समय के साथ कोई दृश्य कैसे विकसित हो सकता है, और जटिल अनुक्रमों के लिए मल्टी-फ़्रेम जेनरेशन का समर्थन करते हैं। डेवलपर्स अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए NVIDIA के भौतिक AI डेटासेट का उपयोग करके इन मॉडलों को अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे कि पैदल चलने वालों की हरकतों या रोबोटिक क्रियाओं की भविष्यवाणी करना।
• कॉस्मोस रीज़न WFM: कॉसमॉस रीज़न मॉडल एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य WFM है जिसमें स्थानिक-समय संबंधी जागरूकता है। इसकी तर्क क्षमता इसे स्थानिक संबंधों और समय के साथ उनके परिवर्तन दोनों को समझने में सक्षम बनाती है। मॉडल वीडियो डेटा का विश्लेषण करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग का उपयोग करता है, जैसे कि कोई व्यक्ति क्रॉसवॉक में कदम रखेगा या कोई बॉक्स शेल्फ से गिर जाएगा।

अनुप्रयोग और उपयोग के मामले

NVIDIA Cosmos का उद्योग पर पहले से ही महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ रहा है, कई अग्रणी कंपनियाँ अपने भौतिक AI प्रोजेक्ट के लिए इस प्लेटफ़ॉर्म को अपना रही हैं। ये शुरुआती अपनाने वाले विभिन्न क्षेत्रों में Cosmos की बहुमुखी प्रतिभा और व्यावहारिक प्रभाव को उजागर करते हैं:

• 1Xउन्नत रोबोटिक्स के लिए कॉस्मोस का उपयोग करके एआई-संचालित रोबोट विकसित करने की अपनी क्षमता में सुधार करना।
• चपलता रोबोटिक्स: मानव रोबोट प्रणालियों के लिए कॉसमॉस का उपयोग करने हेतु NVIDIA के साथ अपनी साझेदारी का विस्तार करना।
• चित्रा एआई: मानव सदृश रोबोटिक्स को आगे बढ़ाने के लिए कॉसमॉस का उपयोग करना, तथा जटिल कार्यों को करने में सक्षम एआई पर ध्यान केंद्रित करना।
• फोरटेलिक्सपरीक्षण परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए स्वायत्त वाहन सिमुलेशन में कॉस्मोस का अनुप्रयोग।
• कौशल ए.आईविभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एआई-संचालित समाधान विकसित करने के लिए कॉसमॉस का उपयोग करना।
• Uberस्व-चालित प्रणालियों के लिए प्रशिक्षण डेटा में सुधार करने के लिए कॉस्मोस को अपने स्वायत्त वाहन विकास में एकीकृत करना।
• ऑक्साऔद्योगिक गतिशीलता स्वचालन में तेजी लाने के लिए कॉस्मोस का उपयोग करना।
• आभासी चीरास्वास्थ्य सेवा में परिशुद्धता में सुधार के लिए सर्जिकल रोबोटिक्स के लिए कॉसमॉस की खोज।

ये प्रयोग मामले दर्शाते हैं कि किस प्रकार कॉस्मोस इन भौतिक एआई प्रणालियों के प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा प्रदान करके परिवहन से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक की व्यापक आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है।

भविष्य के निहितार्थ

NVIDIA Cosmos का लॉन्च फिजिकल AI सिस्टम के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। शक्तिशाली उपकरणों और मॉडलों के साथ एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म की पेशकश करके, NVIDIA फिजिकल AI विकास को डेवलपर्स और संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बना रहा है। इससे कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति हो सकती है।

स्वायत्त परिवहन में, उन्नत प्रशिक्षण डेटा और सिमुलेशन से सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय स्व-चालित कारें बन सकती हैं। रोबोटिक्स में, जटिल कार्य करने में सक्षम रोबोटों का तेज़ विकास विनिर्माण, रसद और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों को बदल सकता है। स्वास्थ्य सेवा में, सर्जिकल रोबोटिक्स जैसी तकनीकें, जैसा कि वर्चुअल इंसिजन द्वारा खोजा गया है, चिकित्सा प्रक्रियाओं की सटीकता और परिणामों में सुधार कर सकती हैं।

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NVIDIA Cosmos भौतिक AI के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स को यथार्थवादी सिमुलेशन बनाने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित, भौतिकी-आधारित विश्व आधार मॉडल (WFM) प्रदान करके उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देता है। अपने ओपन-सोर्स एक्सेस, उन्नत सुविधाओं और नैतिक सुरक्षा उपायों के साथ, Cosmos तेज़, अधिक कुशल AI विकास को सक्षम कर रहा है। यह प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करने वाले बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा प्रदान करके परिवहन, रोबोटिक्स और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में प्रमुख प्रगति को आगे बढ़ा रहा है।