NVIDIA Cosmos: Эмпаверинг Физического ИИ с Симуляциями

Разработка физических систем ИИ, таких как роботы на заводских площадках и автономные транспортные средства на улицах, сильно зависит от больших, высококачественных наборов данных для обучения. Однако сбор реальных данных является дорогим,耗时 и часто ограниченным для нескольких крупных технологических компаний. Платформа NVIDIA’s Cosmos (NVDA ) решает эту проблему, используя продвинутые физические симуляции для генерации реалистичных синтетических данных в масштабе. Это позволяет инженерам обучать модели ИИ без затрат и задержек, связанных с сбором реальных данных. В этой статье обсуждается, как Cosmos улучшает доступ к необходимым данным для обучения и ускоряет разработку безопасных, надежных систем ИИ для реальных приложений.

Понимание Физического ИИ

Физический ИИ относится к системам искусственного интеллекта, которые могут воспринимать, понимать и действовать в физическом мире. В отличие от традиционного ИИ, который может анализировать текст или изображения, физический ИИ должен иметь дело с реальными сложностями, такими как пространственные отношения, физические силы и динамические среды. Например, самоходный автомобиль должен распознавать пешеходов, предсказывать их движения и корректировать свой путь в реальном времени, учитывая факторы, такие как погода и состояние дорог. Аналогично, робот на складе должен ориентироваться в препятствиях и манипулировать объектами с точностью.

Разработка физического ИИ является сложной, поскольку она требует огромных объемов данных для обучения моделей на различных реальных сценариях. Сбор этих данных, будь то часы видеозаписей вождения или демонстрации робототехнических задач, может быть耗时 и дорогим. Кроме того, тестирование ИИ в реальном мире может быть рискованным, поскольку ошибки могут привести к авариям. NVIDIA Cosmos решает эти проблемы, используя физические симуляции для генерации реалистичных синтетических данных. Этот подход упрощает и ускоряет разработку физических систем ИИ.

Что Такие Мировые Фундаментальные Модели?

В основе NVIDIA Cosmos лежит коллекция моделей ИИ, называемых мировыми фундаментальными моделями (WFMs). Эти модели ИИ специально разработаны для симуляции виртуальных сред, которые тесно имитируют физический мир. Генерируя физически осведомленные видео или сценарии, WFM симулируют, как объекты взаимодействуют на основе пространственных отношений и физических законов. Например, WFM может симулировать автомобиль, едущий через грозу, показывая, как вода влияет на сцепление или как фары отражаются от мокрой поверхности.

WFMs являются важными для физического ИИ, поскольку они предоставляют безопасное, контролируемое пространство для обучения и тестирования систем ИИ. Вместо сбора реальных данных разработчики могут использовать WFM для генерации синтетических данных – реалистичных симуляций сред и взаимодействий. Этот подход не только снижает затраты, но и ускоряет процесс разработки и позволяет тестировать сложные, редкие сценарии (например, необычные ситуации с движением) без рисков, связанных с реальным тестированием. WFM являются общими моделями, которые можно дообучать для конкретных приложений, подобно тому, как крупные языковые модели адаптируются для задач, таких как перевод или чат-боты.

Представляем NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos – это платформа, предназначенная для того, чтобы позволить разработчикам создавать и настраивать WFM для приложений физического ИИ, особенно в автономных транспортных средствах (AV) и робототехнике. Cosmos интегрирует продвинутые генеративные модели, инструменты обработки данных и функции безопасности для разработки систем ИИ, которые взаимодействуют с физическим миром. Платформа является открытым исходным кодом, с моделями, доступными под разрешительными лицензиями.

Ключевые компоненты платформы включают:

• Генеративные Мировые Фундаментальные Модели (WFMs): Предобученные модели, которые симулируют физические среды и взаимодействия.
• Продвинутые Токенизаторы: Инструменты, которые эффективно сжимают и обрабатывают данные для более быстрого обучения моделей.
• Ускоренная Пipeline Обработки Данных: Система для обработки больших наборов данных, работающая на основе вычислительной инфраструктуры NVIDIA.

Ключевая новизна Cosmos заключается в ее модели рассуждения для физического ИИ. Эта модель предоставляет разработчикам возможность создавать и изменять виртуальные миры. Они могут адаптировать симуляции к конкретным потребностям, таким как тестирование способности робота брать объекты или оценка реакции AV на внезапное препятствие.

Ключевые Функции NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos предоставляет различные компоненты для решения конкретных задач в разработке физического ИИ:

• Cosmos Transfer WFM: Эти модели принимают структурированные видеовходы, такие как карты сегментации, карты глубины или сканы лидара, и генерируют контролируемые, фотореалистичные видеовыходы. Эта возможность особенно полезна для создания синтетических данных для обучения перцептивному ИИ, таким как системы, которые помогают AV распознавать объекты или роботам распознавать их окружение.
• Cosmos Predict WFM: Модели Cosmos Predict генерируют виртуальные состояния мира на основе многомодальных входов, включая текст, изображения и видео. Они могут предсказывать будущие сценарии, такие как то, как сцена может измениться со временем, и поддерживают многокадровую генерацию для сложных последовательностей. Разработчики могут настраивать эти модели, используя набор данных физического ИИ от NVIDIA, для удовлетворения своих конкретных потребностей, таких как предсказание движений пешеходов или робототехнических действий.
• Cosmos Reason WFM: Модель Cosmos Reason является полностью настраиваемой WFM с пространственно-временным осознанием. Ее способность рассуждения позволяет ей понимать как пространственные отношения, так и то, как они меняются со временем. Модель использует цепочечное рассуждение для анализа видеоданных и предсказания результатов, таких как то, будет ли человек шагать в зебру или упадет ли коробка с полки.

Применения и Случаи Использования

NVIDIA Cosmos уже оказывает значительное влияние на отрасль, и несколько ведущих компаний принимают эту платформу для своих проектов физического ИИ. Эти ранние принятые случаи подчеркивают универсальность и практическое влияние Cosmos в различных секторах:

• 1X: Использует Cosmos для продвинутой робототехники, чтобы улучшить свою способность разрабатывать ИИ-управляемых роботов.
• Agility Robotics: Расширяет свое партнерство с NVIDIA, чтобы использовать Cosmos для гуманоидных робототехнических систем.
• Figure AI: Использует Cosmos для продвижения гуманоидной робототехники, фокусируясь на ИИ, который может выполнять сложные задачи.
• Foretellix: Применяет Cosmos в симуляции автономных транспортных средств для генерации широкого спектра тестовых сценариев.
• Skild AI: Использует Cosmos для разработки ИИ-управляемых решений для различных приложений.
• Uber: Интегрирует Cosmos в разработку автономных транспортных средств для улучшения данных для обучения самоходных систем.
• Oxa: Использует Cosmos для ускорения промышленной мобильности.
• Virtual Incision: Изучает Cosmos для робототехники в хирургии для улучшения точности в здравоохранении.

Эти случаи использования демонстрируют, как Cosmos может удовлетворять широкий спектр потребностей, от транспорта до здравоохранения, предоставляя синтетические данные для обучения этих физических систем ИИ.

Будущие Последствия

Запуск NVIDIA Cosmos важен для разработки физических систем ИИ. Предоставляя открытую платформу с мощными инструментами и моделями, NVIDIA делает разработку физического ИИ доступной для более широкого круга разработчиков и организаций. Это может привести к значительным достижениям в нескольких областях.

В автономном транспорте улучшенные данные для обучения и симуляции могут привести к более безопасным и надежным самоходным автомобилям. В робототехнике более быстрая разработка роботов, способных выполнять сложные задачи, может преобразовать отрасли, такие как производство, логистика и здравоохранение. В здравоохранении технологии, такие как робототехника в хирургии, исследуемые Virtual Incision, могут улучшить точность и результаты медицинских процедур.

Итог

NVIDIA Cosmos играет важную роль в разработке физического ИИ. Эта платформа позволяет разработчикам генерировать высококачественные синтетические данные, предоставляя предобученные, физически осведомленные мировые фундаментальные модели (WFMs) для создания реалистичных симуляций. С открытым доступом, продвинутыми функциями и этическими мерами безопасности, Cosmos позволяет ускорить и сделать более эффективной разработку ИИ. Платформа уже стимулирует значительные достижения в отраслях, таких как транспорт, робототехника и здравоохранение, предоставляя синтетические данные для построения интеллектуальных систем, которые взаимодействуют с физическим миром.