NVIDIA Cosmos. Ֆիզիկական արհեստական ​​բանականության հզորացում սիմուլյացիաների միջոցով

Ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի, ինչպիսիք են գործարանային հարկերում ռոբոտները և փողոցներում ինքնավար տրանսպորտային միջոցները, զարգացումը մեծապես կախված է ուսուցման համար նախատեսված մեծ, բարձրորակ տվյալների հավաքածուներից: Այնուամենայնիվ, իրական աշխարհի տվյալների հավաքագրումը թանկ է, ժամանակատար և հաճախ սահմանափակվում է մի քանի խոշոր տեխնոլոգիական ընկերություններով: NVIDIA-ի Cosmos-ը Հարթակը լուծում է այս խնդիրը՝ օգտագործելով առաջադեմ ֆիզիկայի սիմուլյացիաներ՝ մասշտաբային իրատեսական սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար: Սա թույլ է տալիս ինժեներներին մարզել արհեստական ​​բանականության մոդելներ՝ առանց իրական աշխարհի տվյալների հավաքագրման հետ կապված ծախսերի և ուշացումների: Այս հոդվածը քննարկում է, թե ինչպես է Cosmos-ը բարելավում անհրաժեշտ մարզման տվյալներին հասանելիությունը և արագացնում իրական աշխարհի կիրառությունների համար անվտանգ, հուսալի արհեստական ​​բանականության մշակումը:

Ֆիզիկական արհեստական ​​բանականության ըմբռնումը

Ֆիզիկական AI վերաբերում է արհեստական ​​բանականության համակարգերին, որոնք կարող են ընկալել, հասկանալ և գործել ֆիզիկական աշխարհում: Ի տարբերություն ավանդական արհեստական ​​բանականության, որը կարող է վերլուծել տեքստ կամ պատկերներ, ֆիզիկական արհեստական ​​բանականությունը պետք է զբաղվի իրական աշխարհի բարդություններով, ինչպիսիք են տարածական հարաբերությունները, ֆիզիկական ուժերը և դինամիկ միջավայրերը: Օրինակ, ինքնավար մեքենան պետք է ճանաչի հետիոտներին, կանխատեսի նրանց շարժումները և ճշգրտի իր ուղին իրական ժամանակում՝ հաշվի առնելով եղանակային և ճանապարհային պայմանները: Նմանապես, պահեստում գտնվող ռոբոտը պետք է կողմնորոշվի խոչընդոտների միջով և ճշգրտությամբ մանիպուլացնի առարկաները:

Ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի մշակումը մարտահրավեր է, քանի որ այն պահանջում է հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ մոդելները իրական աշխարհի տարբեր սցենարներում մարզելու համար: Այս տվյալների հավաքագրումը, լինի դա ժամերով վարման կադրեր, թե ռոբոտային առաջադրանքների ցուցադրություններ, կարող է ժամանակատար և թանկ լինել: Ավելին, արհեստական ​​ինտելեկտի փորձարկումը իրական աշխարհում կարող է ռիսկային լինել, քանի որ սխալները կարող են հանգեցնել վթարների: NVIDIA Cosmos-ը լուծում է այս մարտահրավերները՝ օգտագործելով ֆիզիկայի վրա հիմնված սիմուլյացիաներ՝ իրատեսական սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար: Այս մոտեցումը պարզեցնում և արագացնում է ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի մշակումը:

Որո՞նք են Համաշխարհային հիմնադրամի մոդելները։

-Ի հիմքում NVIDIA Cosmos արհեստական ​​բանականության մոդելների հավաքածու է, որը կոչվում է աշխարհ հիմնադրամի մոդելներ (WFM)Այս արհեստական ​​բանականության մոդելները հատուկ նախագծված են ֆիզիկական աշխարհը սերտորեն ընդօրինակող վիրտուալ միջավայրեր մոդելավորելու համար: Ֆիզիկայի վերաբերյալ տեսանյութեր կամ սցենարներ ստեղծելով՝ WFM-ները մոդելավորում են, թե ինչպես են օբյեկտները փոխազդում տարածական հարաբերությունների և ֆիզիկական օրենքների հիման վրա: Օրինակ, WFM-ը կարող է մոդելավորել անձրևի միջով անցնող մեքենան՝ ցույց տալով, թե ինչպես է ջուրը ազդում կպչունության վրա կամ ինչպես են լուսարձակները անդրադարձնում թաց մակերեսներից:

WFM-ները կարևոր են ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի համար, քանի որ դրանք ապահովում են անվտանգ, կառավարելի տարածք արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերը մարզելու և փորձարկելու համար: Իրական աշխարհի տվյալներ հավաքելու փոխարեն, մշակողները կարող են օգտագործել WFM-ները սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար՝ միջավայրերի և փոխազդեցությունների իրատեսական սիմուլյացիաներ: Այս մոտեցումը ոչ միայն նվազեցնում է ծախսերը, այլև արագացնում է մշակման գործընթացը և թույլ է տալիս փորձարկել բարդ, հազվագյուտ սցենարներ (օրինակ՝ անսովոր երթևեկության իրավիճակներ)՝ առանց իրական աշխարհի փորձարկման հետ կապված ռիսկերի: WFM-ները ընդհանուր նշանակության մոդելներ են, որոնք կարող են ճշգրտվել որոշակի կիրառությունների համար, նման այն բանին, թե ինչպես են մեծ լեզվական մոդելները հարմարեցվում թարգմանություն կամ չաթբոտերի նման առաջադրանքների համար:

NVIDIA Cosmos-ի ներկայացումը

NVIDIA Cosmos-ը հարթակ է, որը նախատեսված է մշակողներին հնարավորություն տալու կառուցել և հարմարեցնել WFM-ներ ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառությունների համար, մասնավորապես՝ ինքնավար տրանսպորտային միջոցներում (ԱՎ) և ռոբոտաշինության մեջ: Cosmos-ը ինտեգրում է առաջադեմ գեներատիվ մոդելներ, տվյալների մշակման գործիքներ և անվտանգության առանձնահատկություններ՝ ֆիզիկական աշխարհի հետ փոխազդող արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգեր մշակելու համար: Հարթակը բաց կոդով է, մոդելները հասանելի են թույլատրելի լիցենզիաներով:

Հարթակի հիմնական բաղադրիչները ներառում են.

• Գեներատիվ աշխարհի հիմնադրամի մոդելներ (ԳՎՄ): Նախապես պատրաստված մոդելներ, որոնք մոդելավորում են ֆիզիկական միջավայրերը և փոխազդեցությունները։
• Ընդլայնված տոկենիզատորներ՝ Գործիքներ, որոնք արդյունավետորեն սեղմում և մշակում են տվյալները՝ մոդելի ավելի արագ ուսուցման համար։
• Արագացված տվյալների մշակման խողովակաշար. NVIDIA-ի հաշվողական ենթակառուցվածքի վրա հիմնված մեծ տվյալների հավաքածուների մշակման համակարգ։

Cosmos-ի հիմնական նորույթը ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի համար դրա դատողական մոդելն է: Այս մոդելը մշակողներին հնարավորություն է տալիս ստեղծել և փոփոխել վիրտուալ աշխարհներ: Նրանք կարող են հարմարեցնել սիմուլյացիաները կոնկրետ կարիքներին, ինչպիսիք են՝ ստուգել ռոբոտի առարկաներ վերցնելու ունակությունը կամ գնահատել ավիացիայի արձագանքը հանկարծակի խոչընդոտի:

NVIDIA Cosmos-ի հիմնական առանձնահատկությունները

NVIDIA Cosmos-ը տրամադրում է տարբեր բաղադրիչներ ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի մշակման ոլորտում առկա որոշակի մարտահրավերները լուծելու համար.

• Cosmos Transfer WFM-ներ՝ Այս մոդելները ընդունում են կառուցվածքային տեսաազդանշաններ, ինչպիսիք են սեգմենտացիոն քարտեզները, խորության քարտեզները կամ լիդար սկանավորումները, և ստեղծում են կառավարելի, ֆոտոռեալիստական ​​տեսաազդանշաններ: Այս հնարավորությունը հատկապես օգտակար է սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար՝ ընկալման արհեստական ​​բանականությունը մարզելու համար, ինչպիսիք են համակարգերը, որոնք օգնում են ավտոմոբիլային տեխնիկային նույնականացնել առարկաները կամ ռոբոտներին ճանաչել դրանց շրջակայքը:
• Cosmos-ը կանխատեսում է WFM-ներ. Cosmos Predict մոդելները ստեղծում են վիրտուալ աշխարհի վիճակներ՝ հիմնվելով բազմամոդալ մուտքային տվյալների վրա, ներառյալ տեքստը, պատկերները և տեսանյութը: Դրանք կարող են կանխատեսել ապագա սցենարները, օրինակ՝ թե ինչպես կարող է տեսարանը զարգանալ ժամանակի ընթացքում, և աջակցել բազմա-կադրերի ստեղծմանը բարդ հաջորդականությունների համար: Մշակողները կարող են հարմարեցնել այս մոդելները՝ օգտագործելով NVIDIA-ի ֆիզիկական արհեստական ​​բանականության տվյալների բազան՝ իրենց կոնկրետ կարիքները բավարարելու համար, ինչպիսիք են հետիոտների շարժումների կամ ռոբոտային գործողությունների կանխատեսումը:
• Cosmos Reason WFM: Cosmos Reason մոդելը լիովին կարգավորելի WFM է՝ տարածաժամանակային գիտակցությամբ: Դրա դատողականության ունակությունը թույլ է տալիս հասկանալ ինչպես տարածական հարաբերությունները, այնպես էլ դրանց ժամանակի ընթացքում փոփոխությունները: Մոդելը օգտագործում է մտքերի շղթայական դատողություն՝ տեսանյութերը վերլուծելու և արդյունքները կանխատեսելու համար, օրինակ՝ արդյոք մարդը կմտնի հետիոտնային անցում, թե՞ արկղը կընկնի դարակից:

Դիմումներ և օգտագործման դեպքեր

NVIDIA Cosmos-ը արդեն իսկ զգալի ազդեցություն ունի ոլորտի վրա, մի շարք առաջատար ընկերություններ օգտագործում են այս հարթակը իրենց ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի նախագծերի համար: Այս վաղ շրջանի ընկերությունները ընդգծում են Cosmos-ի բազմակողմանիությունը և գործնական ազդեցությունը տարբեր ոլորտներում.

• 1XՕգտագործելով Cosmos-ը առաջադեմ ռոբոտաշինության համար՝ արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող ռոբոտներ մշակելու իրենց կարողությունները բարելավելու համար։
• Արագաշարժ ռոբոտաշինությունընդլայնում են իրենց գործընկերությունը NVIDIA-ի հետ՝ Cosmos-ը մարդանման ռոբոտային համակարգերի համար օգտագործելու համար։
• Նկար AICosmos-ի օգտագործումը մարդանման ռոբոտաշինության զարգացման համար՝ կենտրոնանալով բարդ առաջադրանքներ կատարելու կարողությամբ օժտված արհեստական ​​բանականության վրա։
• ՖորետելիքսCosmos-ի կիրառումը ինքնավար տրանսպորտային միջոցների սիմուլյացիայի մեջ՝ փորձարկման լայն տեսականի սցենարներ ստեղծելու համար։
• Հմտություն AICosmos-ի օգտագործումը՝ տարբեր կիրառությունների համար արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված լուծումներ մշակելու համար։
• UberCosmos-ի ինտեգրումը իրենց ինքնավար մեքենաների մշակման գործընթացում՝ ինքնավար համակարգերի մարզման տվյալները բարելավելու համար։
• ՕքսաCosmos-ի օգտագործումը արդյունաբերական շարժունակության ավտոմատացումը արագացնելու համար։
• Վիրտուալ կտրվածք«Կոսմոսի» ուսումնասիրությունը վիրաբուժական ռոբոտաշինության համար՝ առողջապահության ոլորտում ճշգրտությունը բարելավելու համար։

Այս օգտագործման դեպքերը ցույց են տալիս, թե ինչպես Cosmos-ը կարող է բավարարել բազմազան կարիքներ՝ տրանսպորտից մինչև առողջապահություն, տրամադրելով սինթետիկ տվյալներ այս ֆիզիկական արհեստական ​​բանականության համակարգերի մարզման համար։

Ապագա հետևանքներ

NVIDIA Cosmos-ի թողարկումը կարևոր է ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի զարգացման համար: Առաջարկելով բաց կոդով հարթակ՝ հզոր գործիքներով և մոդելներով, NVIDIA-ն ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի մշակումը հասանելի է դարձնում մշակողների և կազմակերպությունների ավելի լայն շրջանակի համար: Սա կարող է հանգեցնել զգալի առաջընթացի մի շարք ոլորտներում:

Ինքնավար տրանսպորտում բարելավված մարզման տվյալները և սիմուլյացիաները կարող են հանգեցնել ավելի անվտանգ և ավելի հուսալի ինքնավար մեքենաների ստեղծմանը: Ռոբոտաշինության մեջ բարդ խնդիրներ կատարելու ունակ ռոբոտների ավելի արագ զարգացումը կարող է վերափոխել այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են արտադրությունը, լոգիստիկան և առողջապահությունը: Առողջապահության ոլորտում վիրաբուժական ռոբոտաշինության նման տեխնոլոգիաները, ինչպես ուսումնասիրվել է Virtual Incision-ի կողմից, կարող են բարելավել բժշկական ընթացակարգերի ճշգրտությունը և արդյունքները:

The Bottom Line

NVIDIA Cosmos-ը կարևոր դեր է խաղում ֆիզիկական արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման գործում: Այս հարթակը թույլ է տալիս մշակողներին ստեղծել բարձրորակ սինթետիկ տվյալներ՝ տրամադրելով նախապես պատրաստված, ֆիզիկայի վրա հիմնված աշխարհի հիմքի մոդելներ (WFM)՝ իրատեսական սիմուլյացիաներ ստեղծելու համար: Իր բաց կոդով մուտքի, առաջադեմ գործառույթների և էթիկական երաշխիքների շնորհիվ Cosmos-ը հնարավորություն է տալիս ավելի արագ և արդյունավետ արհեստական ​​ինտելեկտի մշակման: Հարթակն արդեն իսկ մեծ առաջընթաց է գրանցում այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են տրանսպորտը, ռոբոտաշինությունը և առողջապահությունը՝ տրամադրելով սինթետիկ տվյալներ ֆիզիկական աշխարհի հետ փոխազդող ինտելեկտուալ համակարգեր կառուցելու համար: