NVIDIA Cosmos: Khuyến khích Trí tuệ nhân tạo Vật lý với Mô phỏng

Việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo 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 thế giới thực là tốn kém, mất thời gian và thường bị giới hạn ở một số công ty công nghệ lớn. Nền tảng NVIDIA’s Cosmos (NVDA ) giải quyết thách thức này bằng cách sử dụng 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 trí tuệ nhân tạo mà không cần chi phí và độ trễ liên quan đến việc thu thập dữ liệu thế giới thực. Bài viết này thảo luận về cách Cosmos cải thiện việc tiếp cận dữ liệu đào tạo thiết yếu và tăng tốc việc phát triển trí tuệ nhân tạo an toàn, đáng tin cậy cho các ứng dụng thế giới thực.

Hiểu về Trí tuệ nhân tạo Vật lý

Trí tuệ nhân tạo 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 trí tuệ nhân tạo truyền thống, có thể phân tích văn bản hoặc hình ảnh, trí tuệ nhân tạo vật lý phải đối mặt với các phức tạp của thế giới thực như mối quan hệ không gian, lực vật lý và môi trường động. Ví dụ, một chiếc xe tự hành cần nhận ra người đi bộ, dự đoán chuyển động của họ và điều chỉnh đường đi trong thời gian thực, đồng thời xem xét các yếu tố như thời tiết và điều kiện đường xá. Tương tự, một robot trong một nhà kho phải điều hướng chướng ngại vật và thao tác các vật thể với độ chính xác.
Việc phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý là một thách thức vì nó đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để đào tạo các mô hình trên các kịch bản thế giới thực đa dạng. Việc thu thập dữ liệu này, cho dù là giờ quay phim lái xe hay các bản demo nhiệm vụ robot, có thể mất thời gian và tốn kém. Hơn nữa, việc thử nghiệm trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực có thể rủi ro, vì sai lầm có thể dẫn đến tai nạn. Nền tảng NVIDIA Cosmos giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng mô phỏng vật lý để tạo ra dữ liệu tổng hợp thực tế. Cách tiếp cận này đơn giản hóa và tăng tốc việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý.

World Foundation Models là gì?

Tại trung tâm của NVIDIA Cosmos là một tập hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo được gọi là mô hình nền tảng thế giới (WFMs). Những mô hình trí tuệ nhân tạo này được thiết kế đặc biệt để mô phỏng các môi trường ảo mà gần giống với thế giới vật lý. Bằng cách tạo ra các video hoặc kịch bản có ý thức về vật lý, WFMs mô phỏng cách các vật thể tương tác dựa trên mối quan hệ không gian và luật vật lý. Ví dụ, một WFM có thể mô phỏng một chiếc xe đang lái qua một cơn bão, cho thấy cách nước ảnh hưởng đến độ bám đường hoặc cách đèn pha phản chiếu trên bề mặt ướt.
WFMs rất quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo vật lý vì chúng cung cấp một không gian an toàn, có thể kiểm soát để đào tạo và thử nghiệm các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Thay vì thu thập dữ liệu thế giới thực, các nhà phát triển có thể sử dụng WFMs để tạo ra 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 tăng tốc quá trình phát triển và cho phép thử nghiệm các kịch bản phức tạp, hiếm gặp (như tình huống giao thông bất thường) mà không có rủi ro liên quan đến thử nghiệm thế giới thực. WFMs là các mô hình đa năng 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 nhiệm vụ như dịch thuật hoặc trò chuyện.

Giới thiệu NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos là một nền tảng được thiết kế để cho phép các nhà phát triển xây dựng và tùy chỉnh WFMs cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo vật lý, đặc biệt là trong các phương tiện tự hành (AVs) và robot. Cosmos tích hợp các mô hình tạo ra tiên tiến, công cụ xử lý dữ liệu và tính năng an toàn để phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo tương tác với thế giới vật lý. Nền tảng này là mã nguồn mở, với các mô hình có sẵn dưới các giấy phép permissive.
Các thành phần chính của nền tảng bao gồm:

• Mô hình nền tảng thế giới tạo ra (WFMs): Các mô hình đã được đào tạo trước để mô phỏng các môi trường vật lý và tương tác.
• Công cụ phân tích token tiên tiến: Các công cụ phân tích và xử lý dữ liệu hiệu quả để đào tạo mô hình nhanh hơn.
• Đường ống xử lý dữ liệu tăng tốc: Hệ thống xử lý các tập dữ liệu lớn, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng tính toán của NVIDIA.

Một tính năng mới của Cosmos là mô hình suy luận cho trí tuệ nhân tạo vật lý. Mô hình này cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tạo và sửa đổi các thế giới ảo. Họ có thể tùy chỉnh mô phỏng để đáp ứng nhu cầu cụ thể, chẳng hạn như kiểm tra khả năng của robot trong việc nhặt các vật thể hoặc đánh giá phản ứng của một phương tiện tự hành với một chướng ngại vật bất ngờ.

Các Tính năng Chính của NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos cung cấp các thành phần để giải quyết các thách thức cụ thể trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý:

• Cosmos Transfer WFMs: Những 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 photorealistic có thể kiểm soát. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho việc tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo trí tuệ nhân tạo nhận thức, chẳng hạn như hệ thống giúp các phương tiện tự hành nhận dạng vật thể hoặc robot nhận ra môi trường xung quanh.
• Cosmos Predict WFMs: Các mô hình Cosmos Predict tạo ra trạng thái thế giới ảo dựa trên đầu vào đa phương tiện, 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 tiến triển theo thời gian, và hỗ trợ tạo khung hình đa khung cho các chuỗi phức tạp. Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh các mô hình này bằng cách sử dụng tập dữ liệu trí tuệ nhân tạo vật lý của NVIDIA để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ, chẳng hạn như dự đoán chuyển động của người đi bộ hoặc hành động của robot.
• Cosmos Reason WFM: Mô hình Cosmos Reason là một WFM có thể tùy chỉnh hoàn toàn với nhận thức không gian và thời gian. Khả năng suy luận của nó cho phép nó hiểu cả mối quan hệ không gian và cách chúng thay đổi theo thời gian. Mô hình sử dụng suy luận theo chuỗi để phân tích dữ liệu video và dự đoán kết quả, chẳng hạn như liệu một người sẽ bước vào một điểm giao cắt hay một hộp sẽ rơi khỏi một kệ.

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 trí tuệ nhân tạo vật lý của họ. Những người áp dụng sớm này nhấn mạnh sự đa năng và tác động thực tế của Cosmos trên nhiều lĩnh vực:

• 1X: Sử dụng Cosmos cho robot tiên tiến để cải thiện khả năng phát triển robot được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo.
• Agility Robotics: Mở rộng quan hệ đối tác với NVIDIA để sử dụng Cosmos cho hệ thống robot giống người.
• Figure AI: Sử dụng Cosmos để phát triển robot giống người, tập trung vào trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
• Foretellix: Áp dụng Cosmos trong mô phỏng phương tiện tự hành để tạo ra một loạt các kịch bản kiểm tra.
• Skild AI: Sử dụng Cosmos để phát triển các giải pháp được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng khác nhau.
• Uber: Tích hợp Cosmos vào việc phát triển phương tiện tự hành để cải thiện dữ liệu đào tạo cho hệ thống tự lái.
• Oxa: Sử dụng Cosmos để tăng tốc tự động hóa di chuyển công nghiệp.
• Virtual Incision: Khám phá Cosmos cho robot phẫu thuật để cải thiện độ chính xác trong chăm sóc sức khỏe.

Những trường hợp sử dụng này chứng minh cách Cosmos có thể đáp ứng một loạt các nhu cầu, từ vận tải đến chăm sóc sức khỏe, bằng cách cung cấp dữ liệu tổng hợp để đào tạo các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý.

Các Ý nghĩa Tương lai

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

Trong vận tải tự hành, dữ liệu đào tạo và mô phỏng được cải thiện có thể dẫn đến xe tự hành an toàn và đáng tin cậy hơn. Trong lĩnh vực robot, việc phát triển nhanh hơn của các robot có thể 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 chăm sóc sức khỏe, các công nghệ như robot phẫu thuật, được Virtual Incision khám phá, có thể cải thiện độ chính xác và kết quả của các thủ tục y tế.

Kết luận

NVIDIA Cosmos đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo 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 đã được đào tạo trước để tạo ra các mô phỏng thực tế. Với khả năng truy cập mã nguồn mở, tính năng tiên tiến và các biện pháp an toàn đạo đức, Cosmos đang cho phép phát triển trí tuệ nhân tạo nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nền tảng này đã đang thúc đẩy những tiến bộ lớn trong các ngành công nghiệp như 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.