El desarrollo de sistemas de IA físicos, como robots en pisos de fábrica y vehículos autónomos en las calles, depende en gran medida de conjuntos de datos grandes y de alta calidad para capacitación. Sin embargo, la recopilación de datos del mundo actual es costoso, requiere mucho tiempo y, a menudo, se limita a algunas compañías tecnológicas importantes. Cosmos de Nvidia La plataforma aborda este desafío mediante el uso de simulaciones de física avanzada para generar datos sintéticos realistas en una escala. Esto permite a los ingenieros entrenar modelos de IA sin el costo y el retraso asociados con la recopilación de datos del mundo actual. Este artículo analiza cómo Cosmos mejora el acceso a datos de capacitación esenciales y acelera el desarrollo de IA segura y confiable para aplicaciones del mundo actual.
Comprender la IA física
IA física se refiere a sistemas de inteligencia synthetic que pueden percibir, comprender y actuar dentro del mundo físico. A diferencia de la IA tradicional, que podría analizar texto o imágenes, la IA física debe lidiar con las complejidades del mundo actual como las relaciones espaciales, las fuerzas físicas y los entornos dinámicos. Por ejemplo, un automóvil autónomo necesita reconocer a los peatones, predecir sus movimientos y ajustar su camino en tiempo actual, mientras se considera factores como el clima y las condiciones de la carretera. Del mismo modo, un robotic en un almacén debe navegar obstáculos y manipular objetos con precisión.
El desarrollo de la IA física es un desafío porque requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos en diversos escenarios del mundo actual. La recopilación de estos datos, ya sean horas de imágenes de conducción o demostraciones de tareas robóticas, puede llevar mucho tiempo y costoso. Además, probar la IA en el mundo actual puede ser arriesgado, ya que los errores podrían conducir a accidentes. Nvidia Cosmos aborda estos desafíos mediante el uso de simulaciones basadas en la física para generar datos sintéticos realistas. Este enfoque simplifica y acelera el desarrollo de sistemas de IA físicos.
¿Qué son los modelos de la Fundación Mundial?
En el centro de Nvidia cosmos es una colección de modelos de IA llamado mundo Modelos de base (WFM). Estos modelos de IA están diseñados específicamente para simular entornos virtuales que imitan de cerca el mundo físico. Al generar movies o escenarios conscientes de la física, los WFM simulan cómo los objetos interactúan en función de las relaciones espaciales y las leyes físicas. Por ejemplo, un WFM podría simular un automóvil que conduce a través de una tormenta de lluvia, mostrando cómo el agua afecta la tracción o cómo se reflejan los faros delanteros.
Los WFM son cruciales para la IA física porque proporcionan un espacio seguro y controlable para entrenar y probar sistemas de IA. En lugar de recopilar datos del mundo actual, los desarrolladores pueden usar WFM para generar datos sintéticos: simulaciones realistas de entornos e interacciones. Este enfoque no solo scale back los costos, sino que también acelera el proceso de desarrollo y permite probar escenarios complejos y raros (como situaciones de tráfico inusuales) sin los riesgos asociados con las pruebas del mundo actual. Los WFM son modelos de uso basic que pueden ajustarse para aplicaciones específicas, comparable a la forma en que se adaptan los modelos de idiomas grandes para tareas como la traducción o los chatbots.
Revelando nvidia cosmos
Nvidia Cosmos es una plataforma diseñada para permitir a los desarrolladores construir y personalizar WFM para aplicaciones físicas de IA, particularmente en vehículos autónomos (AV) y robótica. Cosmos integra modelos generativos avanzados, herramientas de procesamiento de datos y características de seguridad para desarrollar sistemas de IA que interactúen con el mundo físico. La plataforma es de código abierto, con modelos disponibles bajo licencias permisivas.
Los componentes clave de la plataforma incluyen:
- Generativo Modelos de la Fundación Mundial (WFM): Modelos previamente capacitados que simulan entornos e interacciones físicas.
- Tokenizers avanzados: Herramientas que compriman y procesan eficientemente los datos para una capacitación de modelos más rápida.
- Canalización de procesamiento de datos acelerado: Un sistema para manejar grandes conjuntos de datos, alimentado por la infraestructura informática de NVIDIA.
Una novedad clave de Cosmos es su modelo de razonamiento para la IA física. Este modelo proporciona a los desarrolladores la capacidad de crear y modificar mundos virtuales. Pueden adaptar simulaciones a necesidades específicas, como probar la capacidad de un robotic para recoger objetos o evaluar la respuesta de un AV a un obstáculo repentino.
Características clave de Nvidia Cosmos
Nvidia Cosmos proporciona varios componentes para abordar desafíos específicos en el desarrollo físico de IA:
- Cosmos Switch WFM: Estos modelos toman entradas de video estructuradas, como mapas de segmentación, mapas de profundidad o escaneos LiDAR, y generan salidas de video fotorrealistas controlables. Esta capacidad es particularmente útil para crear datos sintéticos para entrenar la IA de percepción, como los sistemas que ayudan a los AV a identificar objetos o robots a reconocer su entorno.
- Cosmos predice WFM: Cosmos predice que los modelos generan estados virtuales del mundo basados en entradas multimodales, incluidos textos, imágenes y video. Pueden predecir escenarios futuros, como cómo una escena podría evolucionar con el tiempo y apoyar la generación de múltiples cuadros para secuencias complejas. Los desarrolladores pueden personalizar estos modelos utilizando el conjunto de datos de IA físicos de NVIDIA para satisfacer sus necesidades específicas, como predecir movimientos peatonales o acciones robóticas.
- Cosmos Razón WFM: El modelo de la razón Cosmos es un WFM totalmente personalizable con conciencia espacio -temporal. Su capacidad de razonamiento le permite comprender tanto las relaciones espaciales como cómo cambian con el tiempo. El modelo utiliza el razonamiento de la cadena de pensamiento para analizar los datos de video y predecir los resultados, como si una persona entrará en un cruce de peatones, o una caja se caerá de un estante.
Aplicaciones y casos de uso
Nvidia Cosmos ya está teniendo un impacto significativo en la industria, y varias compañías líderes adoptan la plataforma para sus proyectos físicos de IA. Estos primeros usuarios destacan la versatilidad y el impacto práctico del cosmos en varios sectores:
- 1x: Uso de Cosmos para robótica avanzada para mejorar su capacidad para desarrollar robots impulsados por la IA.
- Robótica de agilidad: Ampliar su asociación con Nvidia para utilizar el cosmos para los sistemas robóticos humanoides.
- Figura AI: Utilizando el cosmos para avanzar en la robótica humanoide, centrándose en la IA que puede realizar tareas complejas.
- Atetellix: Aplicación del cosmos en la simulación de vehículos autónomos para generar una amplia gama de escenarios de prueba.
- Skild ai: Uso del cosmos para desarrollar soluciones impulsadas por IA para diversas aplicaciones.
- Súper: Integrar Cosmos en su desarrollo de vehículos autónomos para mejorar los datos de capacitación para los sistemas de conducción autónoma.
- Oxa: Uso del cosmos para acelerar la automatización de la movilidad industrial.
- Incisión digital: Explorando el cosmos para la robótica quirúrgica para mejorar la precisión en la atención médica.
Estos casos de uso demuestran cómo el cosmos puede satisfacer una amplia gama de necesidades, desde el transporte hasta la atención médica, al proporcionar datos sintéticos para capacitar a estos sistemas físicos de IA.
Implicaciones futuras
El lanzamiento de Nvidia Cosmos es importante para el desarrollo de sistemas físicos de IA. Al ofrecer una plataforma de código abierto con herramientas y modelos poderosos, NVIDIA está haciendo que el desarrollo físico de IA sea accesible para una gama más amplia de desarrolladores y organizaciones. Esto podría conducir a avances significativos en varias áreas.
En el transporte autónomo, los datos de entrenamiento y las simulaciones mejoradas podrían conducir a autos autónomos más seguros y confiables. En robótica, el desarrollo más rápido de los robots capaces de realizar tareas complejas podría transformar industrias como la fabricación, la logística y la atención médica. En la atención médica, las tecnologías como la robótica quirúrgica, según lo explorado por la incisión digital, podrían mejorar la precisión y los resultados de los procedimientos médicos.
El resultado last
Nvidia Cosmos juega un papel important en el desarrollo de la IA física. Esta plataforma permite a los desarrolladores generar datos sintéticos de alta calidad al proporcionar modelos de Fundación Mundial (WFM) basados en física previamente capacitados para crear simulaciones realistas. Con su acceso de código abierto, características avanzadas y salvaguardas éticas, Cosmos permite un desarrollo de IA más rápido y eficiente. La plataforma ya está impulsando los principales avances en industrias como el transporte, la robótica y la atención médica, al proporcionar datos sintéticos para construir sistemas inteligentes que interactúen con el mundo físico.
