NVIDIA Cosmos: Opolnomočenje fizične umetne inteligence s simulacijami

Razvoj fizičnih sistemov umetne inteligence, kot so roboti v tovarnah in avtonomna vozila na ulicah, se za učenje močno zanaša na velike, visokokakovostne nabore podatkov. Vendar pa je zbiranje podatkov iz resničnega sveta drago, dolgotrajno in pogosto omejeno na nekaj večjih tehnoloških podjetij. NVIDIA-in Cosmos Platforma se s tem izzivom spopada z uporabo naprednih fizikalnih simulacij za ustvarjanje realističnih sintetičnih podatkov v velikem obsegu. To inženirjem omogoča učenje modelov umetne inteligence brez stroškov in zamud, povezanih z zbiranjem podatkov iz resničnega sveta. Ta članek obravnava, kako Cosmos izboljšuje dostop do bistvenih podatkov za učenje in pospešuje razvoj varne in zanesljive umetne inteligence za aplikacije v resničnem svetu.

Razumevanje fizične umetne inteligence

Fizični AI se nanaša na sisteme umetne inteligence, ki lahko zaznavajo, razumejo in delujejo znotraj fizičnega sveta. Za razliko od tradicionalne umetne inteligence, ki lahko analizira besedilo ali slike, se mora fizična umetna inteligenca spopadati s kompleksnostmi resničnega sveta, kot so prostorski odnosi, fizične sile in dinamična okolja. Na primer, avtonomni avtomobil mora prepoznati pešce, napovedati njihovo gibanje in prilagajati svojo pot v realnem času, pri čemer mora upoštevati dejavnike, kot so vremenske razmere in cestne razmere. Podobno mora robot v skladišču premikati ovire in natančno manipulirati s predmeti.

Razvoj fizične umetne inteligence je zahteven, saj zahteva ogromne količine podatkov za učenje modelov v različnih scenarijih iz resničnega sveta. Zbiranje teh podatkov, pa naj gre za ure posnetkov vožnje ali demonstracije robotskih nalog, je lahko zamudno in drago. Poleg tega je testiranje umetne inteligence v resničnem svetu lahko tvegano, saj lahko napake povzročijo nesreče. NVIDIA Cosmos se s temi izzivi spopada z uporabo simulacij, ki temeljijo na fiziki, za ustvarjanje realističnih sintetičnih podatkov. Ta pristop poenostavlja in pospešuje razvoj fizičnih sistemov umetne inteligence.

Kaj so modeli svetovnih fundacij?

V jedru NVIDIA Cosmos je zbirka modelov umetne inteligence, imenovana svet modeli temeljev (WFM)Ti modeli umetne inteligence so posebej zasnovani za simulacijo virtualnih okolij, ki natančno posnemajo fizični svet. Z ustvarjanjem videoposnetkov ali scenarijev, ki upoštevajo fiziko, modeli delovanja na podlagi prostorskih odnosov in fizikalnih zakonov simulirajo interakcijo predmetov. Model delovanja na podlagi umetne inteligence bi na primer lahko simuliral vožnjo avtomobila skozi naliv in prikazal, kako voda vpliva na oprijem ali kako se žarometi odbijajo od mokrih površin.

Modeli WFM so ključni za fizično umetno inteligenco, saj zagotavljajo varen in nadzorovan prostor za učenje in testiranje sistemov umetne inteligence. Namesto zbiranja podatkov iz resničnega sveta lahko razvijalci uporabijo modele WFM za ustvarjanje sintetičnih podatkov – realističnih simulacij okolij in interakcij. Ta pristop ne le zmanjša stroške, temveč tudi pospeši proces razvoja in omogoča testiranje kompleksnih, redkih scenarijev (kot so nenavadne prometne situacije) brez tveganj, povezanih s testiranjem v resničnem svetu. Modeli WFM so splošni modeli, ki jih je mogoče natančno nastaviti za specifične aplikacije, podobno kot so modeli velikih jezikov prilagojeni za naloge, kot so prevajanje ali klepetalni roboti.

Predstavitev NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos je platforma, zasnovana tako, da razvijalcem omogoča gradnjo in prilagajanje modelov za upravljanje delovnih procesov (WFM) za fizične aplikacije umetne inteligence, zlasti v avtonomnih vozilih (AV) in robotiki. Cosmos združuje napredne generativne modele, orodja za obdelavo podatkov in varnostne funkcije za razvoj sistemov umetne inteligence, ki delujejo s fizičnim svetom. Platforma je odprtokodna, modeli pa so na voljo pod permisivnimi licencami.

Ključne komponente platforme vključujejo:

• Generativni modeli svetovnih temeljev (WFM): Predhodno naučeni modeli, ki simulirajo fizična okolja in interakcije.
• Napredni tokenizatorji: Orodja, ki učinkovito stiskajo in obdelujejo podatke za hitrejše učenje modelov.
• Pospešeni cevovod za obdelavo podatkov: Sistem za obdelavo velikih naborov podatkov, ki ga poganja računalniška infrastruktura NVIDIA.

Ključna novost podjetja Cosmos je njegov model sklepanja za fizično umetno inteligenco. Ta model razvijalcem omogoča ustvarjanje in spreminjanje virtualnih svetov. Simulacije lahko prilagodijo specifičnim potrebam, kot je testiranje sposobnosti robota za dvigovanje predmetov ali ocenjevanje odziva avtonomnega vozila na nenadno oviro.

Ključne značilnosti NVIDIA Cosmosa

NVIDIA Cosmos ponuja različne komponente za reševanje specifičnih izzivov pri razvoju fizične umetne inteligence:

• Cosmos Transfer WFM-ji: Ti modeli sprejemajo strukturirane video vhodne podatke, kot so segmentacijski zemljevidi, globinski zemljevidi ali lidarski posnetki, in ustvarjajo nadzorovane, fotorealistične video izhode. Ta zmogljivost je še posebej uporabna za ustvarjanje sintetičnih podatkov za učenje zaznavne umetne inteligence, kot so sistemi, ki pomagajo avtonomnim vozilom prepoznati predmete ali robotom prepoznati svojo okolico.
• Cosmos Predict WFMs: Modeli Cosmos Predict ustvarjajo stanja virtualnega sveta na podlagi večmodalnih vhodnih podatkov, vključno z besedilom, slikami in videoposnetki. Lahko napovedujejo prihodnje scenarije, na primer, kako se bo prizor sčasoma razvijal, in podpirajo generiranje več sličic za kompleksna zaporedja. Razvijalci lahko te modele prilagodijo z uporabo nabora podatkov o fizični umetni inteligenci NVIDIA, da ustrezajo njihovim specifičnim potrebam, kot je napovedovanje gibanja pešcev ali robotskih dejanj.
• Cosmos Reason WFM: Model Cosmos Reason je popolnoma prilagodljiv WFM s prostorsko-časovnim zavedanjem. Njegova sposobnost sklepanja mu omogoča razumevanje prostorskih odnosov in njihovega spreminjanja skozi čas. Model uporablja sklepanje po verigi misli za analizo video podatkov in napovedovanje rezultatov, na primer ali bo oseba stopila na prehod za pešce ali ali bo škatla padla s police.

Aplikacije in primeri uporabe

NVIDIA Cosmos že ima pomemben vpliv na panogo, saj je več vodilnih podjetij platformo sprejelo za svoje projekte fizične umetne inteligence. Ti zgodnji uporabniki poudarjajo vsestranskost in praktični vpliv Cosmosa v različnih sektorjih:

• 1XUporaba Cosmosa za napredno robotiko za izboljšanje njihove sposobnosti razvoja robotov, ki jih poganja umetna inteligenca.
• Agilnostna robotikaŠiritev partnerstva z družbo NVIDIA za uporabo platforme Cosmos za humanoidne robotske sisteme.
• Slika AIUporaba Cosmosa za napredek humanoidne robotike, s poudarkom na umetni inteligenci, ki lahko opravlja kompleksne naloge.
• ForetellixUporaba programa Cosmos v simulaciji avtonomnih vozil za ustvarjanje širokega nabora testnih scenarijev.
• Skild AIUporaba Cosmosa za razvoj rešitev, ki jih poganja umetna inteligenca, za različne aplikacije.
• UberIntegracija Cosmosa v njihov razvoj avtonomnih vozil za izboljšanje podatkov za učenje sistemov za samovozečo vožnjo.
• OxaUporaba Cosmosa za pospešitev avtomatizacije industrijske mobilnosti.
• Virtualni rezRaziskovanje vesolja za kirurško robotiko za izboljšanje natančnosti v zdravstvu.

Ti primeri uporabe prikazujejo, kako lahko Cosmos zadovolji širok spekter potreb, od prevoza do zdravstva, z zagotavljanjem sintetičnih podatkov za usposabljanje teh fizičnih sistemov umetne inteligence.

Posledice prihodnosti

Izstrelitev NVIDIA Cosmos je pomembna za razvoj fizičnih sistemov umetne inteligence. Z odprtokodno platformo z zmogljivimi orodji in modeli NVIDIA omogoča dostop do razvoja fizične umetne inteligence širšemu krogu razvijalcev in organizacij. To bi lahko privedlo do pomembnega napredka na več področjih.

Na področju avtonomnega prevoza bi lahko izboljšani podatki o usposabljanju in simulacije privedli do varnejših in zanesljivejših avtomobilov brez voznika. V robotiki bi lahko hitrejši razvoj robotov, ki so sposobni opravljati kompleksne naloge, preoblikoval panoge, kot so proizvodnja, logistika in zdravstvo. V zdravstvu bi lahko tehnologije, kot je kirurška robotika, kot jo raziskuje Virtual Incision, izboljšale natančnost in rezultate medicinskih posegov.

Bottom Line

NVIDIA Cosmos igra ključno vlogo pri razvoju fizične umetne inteligence. Ta platforma razvijalcem omogoča ustvarjanje visokokakovostnih sintetičnih podatkov z zagotavljanjem vnaprej naučenih, na fiziki temelječih modelov svetovnih temeljev (WFM) za ustvarjanje realističnih simulacij. Z odprtokodno dostopnostjo, naprednimi funkcijami in etičnimi varovali Cosmos omogoča hitrejši in učinkovitejši razvoj umetne inteligence. Platforma že spodbuja velik napredek v panogah, kot so promet, robotika in zdravstvo, saj zagotavlja sintetične podatke za gradnjo inteligentnih sistemov, ki delujejo s fizičnim svetom.