Развитие физических систем искусственного интеллекта, таких как промышленные роботы и автономные транспортные средства, во многом зависит от наличия обширных и качественных наборов данных для обучения. Однако сбор данных из реального мира требует значительных затрат, занимает много времени и часто доступен лишь крупным технологическим компаниям. Платформа NVIDIA Cosmos 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 со сбором реальных данных. Рассмотрим, как Cosmos улучшает доступ к необходимым тренировочным данным и ускоряет разработку безопасного, надежного ИИ для применения в реальном мире.
Что такое физический искусственный интеллект
Физический ИИ относится к системам искусственного интеллекта, способным воспринимать, понимать и действовать в физическом мире. В отличие от традиционного ИИ, который может анализировать текст или изображения, физический ИИ должен справляться с реальными сложностями, включая пространственные отношения, физические силы и динамичные среды. Например, беспилотному автомобилю необходимо распознавать пешеходов, прогнозировать их движения и корректировать свой путь в реальном времени, учитывая факторы вроде погоды и состояния дороги. Аналогично, робот на складе должен обходить препятствия и манипулировать предметами с высокой точностью.
Разработка физического ИИ сопряжена с трудностями, поскольку требует огромных объемов данных для обучения моделей на разнообразных сценариях реального мира. Сбор этих данных, будь то часы видеозаписей вождения или демонстрации робототехнических задач, может быть длительным и дорогостоящим процессом. Более того, тестирование ИИ в реальном мире может быть рискованным, так как ошибки могут привести к несчастным случаям. NVIDIA Cosmos решает эти проблемы, используя основанные на физике симуляции для генерации реалистичных синтетических данных, что значительно упрощает и ускоряет разработку систем физического ИИ.
Что такое фундаментальные модели мира (WFM)
В основе NVIDIA Cosmos лежит коллекция моделей ИИ, называемых фундаментальными моделями мира (World Foundation Models, WFM). Эти модели специально разработаны для симуляции виртуальных сред, которые точно имитируют физический мир. Генерируя видео или сценарии с учетом физических законов, WFM симулируют взаимодействие объектов на основе пространственных отношений и физических законов. Например, WFM может симулировать автомобиль, движущийся сквозь ливень, показывая, как вода влияет на сцепление с дорогой или как фары отражаются от мокрых поверхностей.
WFM имеют решающее значение для физического ИИ, поскольку обеспечивают безопасное, контролируемое пространство для обучения и тестирования систем ИИ. Вместо сбора данных из реального мира разработчики могут использовать WFM для генерации синтетических данных — реалистичных симуляций сред и взаимодействий. Такой подход не только снижает затраты, но и ускоряет процесс разработки, а также позволяет тестировать сложные, редкие сценарии (например, необычные дорожные ситуации) без рисков, связанных с тестированием в реальном мире. WFM — это модели общего назначения, которые могут быть настроены для конкретных приложений, аналогично тому, как AI агенты адаптируются для задач вроде перевода или чат-ботов.
Представление NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos — это платформа, разработанная 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, взаимодействующих с физическим миром. Платформа имеет открытый исходный код, а модели доступны по открытым лицензиям.
Ключевые компоненты платформы включают:
- Генеративные фундаментальные модели мира (WFM): предварительно обученные модели, которые симулируют физические среды и взаимодействия.
- Продвинутые токенизаторы: инструменты, которые эффективно сжимают и обрабатывают данные для более быстрого обучения моделей.
- Ускоренный конвейер обработки данных: система для обработки больших наборов данных, работающая на вычислительной инфраструктуре NVIDIA.
Ключевой особенностью Cosmos является её модель рассуждений для физического ИИ. Эта модель предоставляет разработчикам возможность создавать и изменять виртуальные миры. Они могут адаптировать симуляции под конкретные потребности, например, тестировать способность робота поднимать предметы или оценивать реакцию автономного транспортного средства на внезапное препятствие.
Ключевые возможности NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos предоставляет различные компоненты для решения специфических задач в разработке физического ИИ:
Cosmos Transfer WFMs
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 систем восприятия ИИ, таких как системы, помогающие автономным транспортным средствам идентифицировать объекты или роботам распознавать окружающую среду.
Cosmos Predict WFMs
Модели Cosmos Predict генерируют состояния виртуального мира на основе мультимодальных входных данных, включая текст, изображения и видео. Они могут предсказывать будущие сценарии, например, как может развиваться сцена со временем, и поддерживают многокадровую генерацию для сложных последовательностей. Разработчики могут настраивать эти модели, используя набор данных физического ИИ NVIDIA, в соответствии со своими конкретными потребностями, такими как прогнозирование движения пешеходов или действий робота.
Cosmos Reason WFM
Модель Cosmos Reason — это полностью настраиваемая WFM с пространственно-временным восприятием. Её способность к рассуждениям позволяет понимать как пространственные отношения, так и их изменения во времени. Модель использует цепочку рассуждений для анализа видеоданных и прогнозирования результатов, например, выйдет ли человек на пешеходный переход или упадет ли коробка с полки.
Применение и использование
NVIDIA Cosmos уже оказывает значительное влияние на индустрию, причем несколько ведущих компаний внедряют платформу для своих проектов физического ИИ. Эти компании демонстрируют универсальность и практическое влияние Cosmos в различных секторах:
- 1X: Использует Cosmos для продвинутой робототехники, улучшая свою способность разрабатывать роботов с ИИ.
- Agility Robotics: Расширяет партнерство с NVIDIA для использования Cosmos в гуманоидных робототехнических системах.
- Figure AI: Применяет Cosmos для развития гуманоидной робототехники, фокусируясь на ИИ, который может выполнять сложные задачи.
- Foretellix: Применяет Cosmos в симуляции автономных транспортных средств для генерации широкого спектра тестовых сценариев.
- Uber: Интегрирует Cosmos в разработку автономных транспортных средств для улучшения тренировочных данных для систем беспилотного вождения.
- Virtual Incision: Исследует Cosmos для хирургической робототехники для повышения точности в здравоохранении.
Эти случаи использования демонстрируют, как Cosmos может удовлетворить широкий спектр потребностей, от транспорта до здравоохранения, предоставляя синтетические данные для обучения этих систем физического ИИ.
Будущие перспективы
Запуск NVIDIA Cosmos имеет важное значение для развития систем физического ИИ. Предлагая платформу с открытым исходным кодом 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 тренировочные данные и симуляции могут привести к созданию более безопасных и надежных беспилотных автомобилей. В робототехнике более быстрая разработка роботов, способных выполнять сложные задачи, может трансформировать такие отрасли, как производство, логистика и здравоохранение. В здравоохранении технологии, такие как хирургическая робототехника, исследуемая Virtual Incision, могут улучшить точность и результаты медицинских процедур.
Заключение
NVIDIA Cosmos играет важную роль в развитии физического ИИ. Эта платформа позволяет разработчикам генерировать высококачественные синтетические данные, предоставляя предварительно обученные, основанные на физике фундаментальные модели мира (WFM) для создания реалистичных симуляций. Благодаря открытому доступу к исходному коду, передовым функциям и этическим гарантиям Cosmos обеспечивает более быструю и эффективную разработку ИИ. Платформа уже стимулирует значительные достижения в таких отраслях, как транспорт, робототехника и здравоохранение, предоставляя синтетические данные для создания интеллектуальных систем, взаимодействующих с физическим миром. Если вы хотите разобраться в разработке собственных AI агентов и создать умного ассистента, наш курс поможет вам освоить необходимые навыки.