El expansión de sistemas de IA físicos, como robots en pisos de manufactura y vehículos autónomos en las calles, depende en gran medida de conjuntos de datos grandes y de suscripción calidad para capacitación. Sin retención, la colección de datos del mundo auténtico es costoso, requiere mucho tiempo y, a menudo, se limita a algunas compañías tecnológicas importantes. La plataforma Cosmos de NVIDIA aborda este desafío mediante el uso de simulaciones de física destacamento para suscitar datos sintéticos realistas en una escalera. Esto permite a los ingenieros entrenar modelos de IA sin el costo y el retraso asociados con la colección de datos del mundo auténtico. Este artículo analiza cómo Cosmos alivio el camino a datos de capacitación esenciales y acelera el expansión de IA segura y confiable para aplicaciones del mundo auténtico.
Comprender la IA física
La IA física se refiere a los sistemas de inteligencia sintético que pueden percibir, comprender y realizar adentro del mundo físico. A diferencia de la IA tradicional, que podría analizar texto o imágenes, la IA física debe torear con las complejidades del mundo auténtico como las relaciones espaciales, las fuerzas físicas y los entornos dinámicos. Por ejemplo, un automóvil autónomo necesita confesar a los peatones, predecir sus movimientos y ajustar su camino en tiempo auténtico, mientras se considera factores como el clima y las condiciones de la carretera. Del mismo modo, un androide en un almacén debe navegar obstáculos y manipular objetos con precisión.
El expansión de la IA física es un desafío porque requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos en diversos escenarios del mundo auténtico. La colección de estos datos, ya sean horas de imágenes de conducción o demostraciones de tareas robóticas, puede padecer mucho tiempo y costoso. Adicionalmente, probar la IA en el mundo auténtico 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 suscitar datos sintéticos realistas. Este enfoque simplifica y acelera el expansión de sistemas de IA físicos.
¿Qué son los modelos de la Fundación Mundial?
En el núcleo de Nvidia Cosmos hay una colección de modelos de IA llamado World Foundation Models (WFMS). Estos modelos de IA están diseñados específicamente para aparentar entornos virtuales que imitan de cerca el mundo físico. Al suscitar videos 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 aparentar un automóvil que conduce a través de una tormenta de copia, 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 empleo de compilar datos del mundo auténtico, los desarrolladores pueden usar WFM para suscitar datos sintéticos: simulaciones realistas de entornos e interacciones. Este enfoque no solo reduce los costos, sino que asimismo acelera el proceso de expansión y permite probar escenarios complejos y raros (como situaciones de tráfico inusuales) sin los riesgos asociados con las pruebas del mundo auténtico. Los WFM son modelos de uso común que pueden ajustarse para aplicaciones específicas, similar 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 destapado, con modelos disponibles bajo licencias permisivas.
Los componentes esencia 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 esencia de Cosmos es su maniquí de razonamiento para la IA física. Este maniquí proporciona a los desarrolladores la capacidad de crear y modificar mundos virtuales. Pueden adaptar simulaciones a evacuación específicas, como probar la capacidad de un androide para coger objetos o evaluar la respuesta de un AV a un obstáculo repentino.
Características esencia de Nvidia Cosmos
Nvidia Cosmos proporciona varios componentes para afrontar desafíos específicos en el expansión físico de IA:
- Cosmos Transfer WFM: Estos modelos toman entradas de video estructuradas, como mapas de segmentación, mapas de profundidad o escaneos LiDAR, y generan horizontes 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 confesar 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 decorado podría transformarse con el tiempo y apoyar la reproducción 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 evacuación específicas, como predecir movimientos peatonales o acciones robóticas.
- Cosmos Razón WFM: El maniquí 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 maniquí utiliza el razonamiento de la sujeción 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 destacamento 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 suscitar una amplia variedad de escenarios de prueba.
- Skild ai: Uso del cosmos para desarrollar soluciones impulsadas por IA para diversas aplicaciones.
- Súper: Integrar Cosmos en su expansión 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 posible: 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 variedad de evacuación, desde el transporte hasta la atención médica, al proporcionar datos sintéticos para capacitar a estos sistemas físicos de IA.
Implicaciones futuras
El emanación de Nvidia Cosmos es importante para el expansión de sistemas físicos de IA. Al ofrecer una plataforma de código destapado con herramientas y modelos poderosos, NVIDIA está haciendo que el expansión físico de IA sea accesible para una variedad 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 expansión más rápido de los robots capaces de realizar tareas complejas podría variar industrias como la fabricación, la abastecimiento y la atención médica. En la atención médica, las tecnologías como la robótica quirúrgica, según lo explorado por la incisión posible, podrían mejorar la precisión y los resultados de los procedimientos médicos.
El resultado final
Nvidia Cosmos juega un papel dinámico en el expansión de la IA física. Esta plataforma permite a los desarrolladores suscitar datos sintéticos de suscripción calidad al proporcionar modelos de Fundación Mundial (WFM) basados en física previamente capacitados para crear simulaciones realistas. Con su camino de código destapado, características avanzadas y salvaguardas éticas, Cosmos permite un expansión de IA más rápido y efectivo. 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.
