NVIDIA Cosmos: Tăng cường AI vật lý bằng mô phỏng

Sự phát triển của các hệ thống AI vật lý, chẳng hạn như robot trên sàn nhà máy và xe tự hành trên đường phố, phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn, chất lượng cao để đào tạo. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế rất tốn kém, mất thời gian và thường chỉ giới hạn ở một số ít công ty công nghệ lớn. Cosmos của NVIDIA nền tảng giải quyết thách thức này bằng cách sử dụng các mô phỏng vật lý tiên tiến để tạo ra dữ liệu tổng hợp thực tế trên quy mô lớn. Điều này cho phép các kỹ sư đào tạo các mô hình AI mà không tốn kém và chậm trễ liên quan đến việc thu thập dữ liệu thực tế. Bài viết này thảo luận về cách Cosmos cải thiện khả năng truy cập vào dữ liệu đào tạo thiết yếu và đẩy nhanh quá trình phát triển AI an toàn, đáng tin cậy cho các ứng dụng thực tế.

Hiểu về AI vật lý

AI vật lý đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể nhận thức, hiểu và hành động trong thế giới vật lý. Không giống như AI truyền thống, có thể phân tích văn bản hoặc hình ảnh, AI vật lý phải xử lý các phức tạp của thế giới thực như các mối quan hệ không gian, lực vật lý và môi trường động. Ví dụ, một chiếc xe tự lái cần nhận dạng người đi bộ, dự đoán chuyển động của họ và điều chỉnh đường đi theo thời gian thực, đồng thời xem xét các yếu tố như thời tiết và điều kiện đường sá. Tương tự như vậy, một robot trong nhà kho phải điều hướng chướng ngại vật và thao tác các vật thể một cách chính xác.

Việc phát triển AI vật lý rất khó khăn vì nó đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện các mô hình trong nhiều tình huống thực tế đa dạng. Việc thu thập dữ liệu này, dù là hàng giờ quay phim lái xe hay trình diễn nhiệm vụ robot, đều có thể tốn kém và mất thời gian. Hơn nữa, việc thử nghiệm AI trong thế giới thực có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro, vì sai sót có thể dẫn đến tai nạn. NVIDIA Cosmos giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng mô phỏng dựa trên vật lý để tạo ra dữ liệu tổng hợp thực tế. Phương pháp này giúp đơn giản hóa và đẩy nhanh quá trình phát triển các hệ thống AI vật lý.

Mô hình nền tảng thế giới là gì?

Cốt lõi của NVIDIA Vũ trụ là một tập hợp các mô hình AI được gọi là thế giới mô hình nền tảng (WFM). Các mô hình AI này được thiết kế riêng để mô phỏng các môi trường ảo mô phỏng chặt chẽ thế giới vật lý. Bằng cách tạo ra các video hoặc kịch bản nhận thức vật lý, WFM mô phỏng cách các đối tượng tương tác dựa trên các mối quan hệ không gian và các định luật vật lý. Ví dụ, WFM có thể mô phỏng một chiếc ô tô đang lái trong cơn mưa rào, cho thấy nước ảnh hưởng đến lực kéo như thế nào hoặc đèn pha phản chiếu trên bề mặt ướt như thế nào.

WFM rất quan trọng đối với AI vật lý vì chúng cung cấp một không gian an toàn, có thể kiểm soát để đào tạo và thử nghiệm các hệ thống AI. Thay vì thu thập dữ liệu thực tế, các nhà phát triển có thể sử dụng WFM để tạo dữ liệu tổng hợp—mô phỏng thực tế về môi trường và tương tác. Cách tiếp cận này không chỉ giảm chi phí mà còn đẩy nhanh quá trình phát triển và cho phép thử nghiệm các tình huống phức tạp, hiếm gặp (chẳng hạn như tình huống giao thông bất thường) mà không có rủi ro liên quan đến thử nghiệm thực tế. WFM là các mô hình mục đích chung có thể được tinh chỉnh cho các ứng dụng cụ thể, tương tự như cách các mô hình ngôn ngữ lớn được điều chỉnh cho các tác vụ như dịch thuật hoặc chatbot.

Ra mắt NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos là một nền tảng được thiết kế để cho phép các nhà phát triển xây dựng và tùy chỉnh WFM cho các ứng dụng AI vật lý, đặc biệt là trong xe tự hành (AV) và robot. Cosmos tích hợp các mô hình tạo sinh tiên tiến, công cụ xử lý dữ liệu và các tính năng an toàn để phát triển các hệ thống AI tương tác với thế giới vật lý. Nền tảng này là mã nguồn mở, với các mô hình có sẵn theo giấy phép cho phép.

Các thành phần chính của nền tảng bao gồm:

• Mô hình nền tảng thế giới sáng tạo (WFM): Các mô hình được đào tạo trước để mô phỏng môi trường vật lý và tương tác.
• Công cụ phân tích mã thông báo nâng cao: Các công cụ nén và xử lý dữ liệu hiệu quả để đào tạo mô hình nhanh hơn.
• Đường ống xử lý dữ liệu tăng tốc: Một hệ thống xử lý các tập dữ liệu lớn, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng điện toán của NVIDIA.

Một điểm mới quan trọng của Cosmos là mô hình lý luận của nó cho AI vật lý. Mô hình này cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tạo và sửa đổi thế giới ảo. Họ có thể điều chỉnh mô phỏng theo nhu cầu cụ thể, chẳng hạn như kiểm tra khả năng nhặt đồ vật của robot hoặc đánh giá phản ứng của AV trước chướng ngại vật đột ngột.

Các tính năng chính của NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos cung cấp nhiều thành phần khác nhau để giải quyết những thách thức cụ thể trong phát triển AI vật lý:

• Cosmos Transfer WFM: Các mô hình này lấy đầu vào video có cấu trúc, chẳng hạn như bản đồ phân đoạn, bản đồ độ sâu hoặc quét lidar và tạo ra đầu ra video có thể kiểm soát, chân thực. Khả năng này đặc biệt hữu ích để tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo AI nhận thức, chẳng hạn như các hệ thống giúp AV xác định vật thể hoặc robot nhận dạng môi trường xung quanh.
• Cosmos dự đoán WFM: Các mô hình Cosmos Predict tạo ra các trạng thái thế giới ảo dựa trên các đầu vào đa phương thức, bao gồm văn bản, hình ảnh và video. Chúng có thể dự đoán các kịch bản trong tương lai, chẳng hạn như cách một cảnh có thể phát triển theo thời gian và hỗ trợ tạo nhiều khung hình cho các chuỗi phức tạp. Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh các mô hình này bằng cách sử dụng bộ dữ liệu AI vật lý của NVIDIA để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của họ, chẳng hạn như dự đoán chuyển động của người đi bộ hoặc hành động của rô-bốt.
• Lý do vũ trụ WFM: Mô hình Cosmos Reason là một WFM có thể tùy chỉnh hoàn toàn với nhận thức không gian-thời gian. Khả năng lý luận của nó cho phép nó hiểu cả các mối quan hệ không gian và cách chúng thay đổi theo thời gian. Mô hình sử dụng lý luận chuỗi suy nghĩ để phân tích dữ liệu video và dự đoán kết quả, chẳng hạn như liệu một người có bước vào vạch kẻ đường dành cho người đi bộ hay một chiếc hộp có rơi khỏi kệ không.

Ứng dụng và trường hợp sử dụng

NVIDIA Cosmos đã có tác động đáng kể đến ngành công nghiệp, với một số công ty hàng đầu áp dụng nền tảng này cho các dự án AI vật lý của họ. Những người áp dụng sớm này nhấn mạnh tính linh hoạt và tác động thực tế của Cosmos trên nhiều lĩnh vực khác nhau:

• 1X:Sử dụng Cosmos cho robot tiên tiến để cải thiện khả năng phát triển robot điều khiển bằng AI.
• Người máy nhanh nhẹn:Mở rộng quan hệ đối tác với NVIDIA để sử dụng Cosmos cho hệ thống robot hình người.
• Hình AI:Sử dụng Cosmos để phát triển robot hình người, tập trung vào AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
• báo trước:Áp dụng Cosmos vào mô phỏng xe tự hành để tạo ra nhiều tình huống thử nghiệm khác nhau.
• Kỹ năng AI:Sử dụng Cosmos để phát triển các giải pháp dựa trên AI cho nhiều ứng dụng khác nhau.
• Uber: Tích hợp Cosmos vào quá trình phát triển xe tự hành để cải thiện dữ liệu đào tạo cho các hệ thống tự lái.
• ôxa:Sử dụng Cosmos để tăng tốc tự động hóa di động công nghiệp.
• Vết mổ ảo: Khám phá Cosmos về robot phẫu thuật để cải thiện độ chính xác trong chăm sóc sức khỏe.

Các trường hợp sử dụng này chứng minh Cosmos có thể đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau, từ giao thông vận tải đến chăm sóc sức khỏe, bằng cách cung cấp dữ liệu tổng hợp để đào tạo các hệ thống AI vật lý này.

Hàm ý trong tương lai

Việc ra mắt NVIDIA Cosmos rất quan trọng đối với sự phát triển của các hệ thống AI vật lý. Bằng cách cung cấp một nền tảng mã nguồn mở với các công cụ và mô hình mạnh mẽ, NVIDIA đang giúp phát triển AI vật lý dễ tiếp cận hơn với nhiều nhà phát triển và tổ chức hơn. Điều này có thể dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong một số lĩnh vực.

Trong vận tải tự động, dữ liệu đào tạo và mô phỏng nâng cao có thể dẫn đến những chiếc xe tự lái an toàn và đáng tin cậy hơn. Trong ngành robot, sự phát triển nhanh hơn của những con robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp có thể biến đổi các ngành công nghiệp như sản xuất, hậu cần và chăm sóc sức khỏe. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, các công nghệ như robot phẫu thuật, như Virtual Incision đã khám phá, có thể cải thiện độ chính xác và kết quả của các thủ thuật y tế.

Lời kết

NVIDIA Cosmos đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển AI vật lý. Nền tảng này cho phép các nhà phát triển tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao bằng cách cung cấp các mô hình nền tảng thế giới (WFM) được đào tạo trước dựa trên vật lý để tạo ra các mô phỏng thực tế. Với quyền truy cập nguồn mở, các tính năng tiên tiến và các biện pháp bảo vệ đạo đức, Cosmos đang cho phép phát triển AI nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nền tảng này đã thúc đẩy những tiến bộ lớn trong các ngành công nghiệp như giao thông vận tải, robot và chăm sóc sức khỏe, bằng cách cung cấp dữ liệu tổng hợp để xây dựng các hệ thống thông minh tương tác với thế giới vật lý.