Nvidia представила платформу Cosmos для моделирования физического мира

Nvidia представила платформу Cosmos для моделирования физического мира

На выставке CES 2025 компания Nvidia анонсировала платформу Cosmos, представляющую собой прорыв в области моделирования физического мира с использованием искусственного интеллекта. Cosmos предназначена для разработки и обучения ИИ-систем, способных взаимодействовать с реальной средой. Основанная на обширной базе данных, Cosmos обучалась на 20 миллионах часов видеосодержания, что позволило ей учесть движение объектов, людей и геометрические взаимодействия, включая законы физики, такие как гравитация и трение.

Платформа не только создает синтетические данные для тренировки и тестирования ИИ, но и обеспечивает высокоточные физические симуляции, интегрируясь с NVIDIA Omniverse. Это открывает новые горизонты для автономных транспортных средств, робототехники и даже для разработки виртуальных миров. Также важным аспектом является возможность генерации данных для специализированных сценариев, включая редкие или экстремальные ситуации. Таким образом, Cosmos задает новый стандарт в обучении и оптимизации различных систем, активно влияя на дальнейшее развитие технологий и их внедрение в повседневную жизнь.

Особенности платформы Cosmos

Платформа Cosmos от Nvidia выделяется своей фундаментальной моделью физического мира, обученной на обширном объеме данных о физической динамике. Она охватывает движения объектов и людей, взаимодействия в пространстве и основные физические законы. Эта основа позволяет Cosmos вести физически точные симуляции, интегрируясь с NVIDIA Omniverse для создания цифровых двойников, что значительно увеличивает реалистичность процессов моделирования.

Еще одной ключевой особенностью является способность Cosmos к синтетической генерации данных, что позволяет создавать большие объемы необходимой информации для обучения систем ИИ. Это особенно полезно для разработки редких или экстремальных сценариев, таких как аварийные ситуации, которые могут возникать в реальной жизни.

Поддержка мультисенсорных данных, включая информацию с камер, LiDAR и радаров, дает возможность обучать ИИ-на основе разнообразных источников данных, что делает систему более адаптивной и масштабируемой. Таким образом, Cosmos предоставляет мощный инструмент для обучения и оптимизации робототехники, автономных систем и создания впечатляющих виртуальных миров.

Фундаментальная модель физического мира

Cosmos представляет собой уникальную фундаментальную модель, фокусирующуюся на физической динамике, что позволяет ей обучаться и взаимодействовать с окружающим миром с высокой точностью. Обучение модели осуществляется на обширном наборе данных, который учитывает движения объектов и людей, а также их пространственные взаимодействия, что является основой для создания более натурального и реального опыта в робототехнике и автономных системах. Важным аспектом является глубокое понимание физических законов, включая гравитацию, трение и инерцию, что позволяет моделировать различные сценарии, такие как движения на дорогах или взаимодействия в окружающей среде.

Это разнообразие данных и их высокоточный анализ создает возможности для разработки более эффективных алгоритмов обучения, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям реального мира. Таким образом, Cosmos не только обучает модели, но и способствует созданию симуляций, которые помогают исследовать и тестировать поведение систем в реальных и экстремальных ситуациях, повышая их надежность и безопасность.

Синтетическая генерация данных

Платформа Cosmos активно использует синтетическую генерацию данных для создания массивов информации, необходимых для обучения систем искусственного интеллекта. Этот подход позволяет не только моделировать реальные сценарии, но и воспроизводить редкие или экстремальные ситуации, которые сложно смоделировать в реальной жизни. Благодаря способности Cosmos генерировать данные, основанные на обширных знаниях в области физической динамики, исследователи могут тестировать AI-модели на различных условиях, включая изменения в освещении, погодных условиях или взаимодействии объектов. Это существенно ускоряет процесс обучения, так как позволяет избежать длительных этапов сбора и аннотирования данных из реального мира. В результате, синтетически созданные данные могут способствовать более эффективному обучению и тестированию роботов и автономных систем в контролируемых условиях, что приводит к созданию более надежных и устойчивых технологий.

Физически точные симуляции

Cosmos и NVIDIA Omniverse образуют мощную связку для создания физически точных симуляций. Одним из важнейших аспектов платформы является возможность моделирования различных условий окружающей среды, включая освещение и погодные факторы, что позволяет разработать точные цифровые двойники реальных объектов. Эти цифровые копии не только воспроизводят физические характеристики предметов, но и иллюстрируют их поведение в различных сценариях. Например, в процессе симуляции можно рассматривать, как автомобиль реагирует на изменение погодных условий или как робот взаимодействует с объектами при разных уровнях освещения.

Благодаря этому, разработчики могут тестировать и улучшать свою продукцию, не прибегая к физическим прототипам, что значительно экономит время и ресурсы. Это открывает новые горизонты для таких областей, как автономные системы, робототехника, а также промышленная автоматизация, где внедрение точных симуляций позволяет оптимизировать процессы и повышать безопасность.

Поддержка мультисенсорных данных

Платформа Cosmos от Nvidia предлагает уникальную возможность создания и генерации данных, которые могут использоваться для различных типов сенсоров, таких как камеры, LiDAR и радары. Это позволяет достигать высокой степени точности и реалистичности при моделировании физических процессов и сценариев взаимодействия с окружающим миром. Используя эти сенсоры, Cosmos может собирать информацию о пространственных взаимодействиях и динамике объектов, что является критически важным для развития автономных систем и робототехники.

Генерация мультисенсорных данных обеспечит обучение моделей ИИ в условиях, приближенных к реальным. Например, роботы смогут более эффективно взаимодействовать с людьми и объектами в различных ситуациях, что в свою очередь повысит их безопасность и точность. Благодаря интеграции с другими технологиями, такими как NVIDIA Omniverse, Cosmos становится мощным инструментом для создания комплексных симуляций и анализа данных, что в конечном итоге ведет к улучшению производительности систем и инновациям в различных отраслях.

Применение платформы Cosmos

Платформа Cosmos открывает широкий спектр применений в различных областях, где требуется интеграция искусственного интеллекта с физическим миром. Одним из ключевых направлений является робототехника: Cosmos позволяет обучать роботов выполнять сложные операции, такие как сбор и манипуляция объектами. Это особенно актуально для производственных процессов, где требуется высокая точность и эффективность.

Внедрение технологии цифровых двойников обеспечивает создание реалистичных симуляций, что позволяет тестировать и оптимизировать движения роботов в условиях, близких к реальным, без риска повреждения оборудования. Кроме того, Cosmos активно используется для развертывания автономных систем, например, в автомобилях, где искусственный интеллект должен адаптироваться к постоянно меняющимся дорожным условиям.

Также платформа находит применение в создании виртуальной реальности, что позволяет разрабатывать 3D-сценарии для кино и игр, предоставляя творцам инструменты для тестирования и экспериментирования с новыми концепциями. В рамках концепции умного города Cosmos может использоваться для анализа и оптимизации трафика, улучшая инфраструктуру и качество жизни граждан.

Обучение и тестирование моделей для робототехники

Платформа Cosmos предоставляет революционные возможности для обучения роботов различным действиям, что существенно ускоряет процесс разработки и внедрения автоматизированных систем. Она позволяет симулировать реальные сценарии взаимодействия с окружающей средой, что является ключевым элементом в обучении робототехники. Например, роботы могут быть обучены собирать предметы с изменяющимися условиями, такими как различные размеры, формы и материалы объектов, с которыми им предстоит взаимодействовать.

С помощью физических симуляций Cosmos учит роботов манипулировать объектами с учетом законов физики, таких как гравитация и трение, что делает поведение роботов более естественным и предсказуемым. Навигация в пространстве также получает новый уровень точности благодаря интеграции с мультисенсорными данными, которые учитывают различные аспекты окружающего мира — от освещения до погодных условий.

В результате, платформа открывает новые горизонты для создания высокоэффективных решений в области автоматизации, обеспечивая надежное обучение и тестирование моделей, что в свою очередь способствует более безопасной и эффективной работе в производственных процессах и других сферах.

Оптимизация работы автономных систем

Платформа Cosmos от Nvidia значительно упрощает процесс обучения моделей для автономных автомобилей. Одной из её ключевых функций является создание разнообразных дорожных сценариев, в которых учитываются различные погодные условия, время суток и даже потенциальные экстренные ситуации. Это позволяет разработчикам тестировать алгоритмы в различных средах, близких к реальным, без необходимости выхода на настоящие дороги. С помощью синтетически созданных данных автомобили могут тренироваться на сложных кривых, дождливой или снежной погоде и в условиях низкой видимости, что критически важно для гарантии безопасности на дороге. Оснащенные такими моделями, автономные транспортные средства становятся более отзывчивыми и адаптивными, что в конечном итоге приводит к более безопасному и эффективному передвижению. Cosmos обеспечивает глубокую интеграцию физики, что делает данные более реалистичными и полезными для обучения.

Промышленная автоматизация

С помощью платформы Cosmos компании Nvidia предприятия могут создавать цифровые двойники, которые представляют собой точные виртуальные копии физических объектов и процессов. Эти цифровые модели позволяют не только визуализировать текущие операции, но и тестировать различные сценарии без риска для реальных систем. Например, при маршрутизации складских роботов Cosmos может сымитировать движение грузов внутри хранилища, оптимизируя маршруты и минимизируя время простоя.

Подобная система управления потоками грузов значительно повышает эффективность логистики. Учтя активные и пассивные факторы, цифровые двойники могут предсказать и решить узкие места в процессе до их возникновения. В результате компании получают возможность не просто реагировать на изменяющиеся условия, но и проактивно их учитывать, что в свою очередь ведет к снижению затрат и увеличению производительности. С помощью таких реалистичных симуляций предприятия могут уверенно внедрять автоматизацию, улучшая качество и скорость обработки заказов.

Создание миров для виртуальной реальности

Платформа Cosmos открывает новые горизонты для создания виртуальных миров, предоставляя разработчикам мощные инструменты для обучения систем искусственного интеллекта и генерации контента. С ее помощью пользователи могут создавать детализированные 3D-сценарии, которые находят применение в киноиндустрии, игровой разработке и даже в образовательных тренажерах. Возможности платформы позволяют симулировать различные среды, включая сложное взаимодействие объектов, освещения и погодных условий, что делает виртуальные миры максимально приближенными к реальности.

С помощью синтетической генерации данных разработчики могут создавать уникальные сценарии, которые в реальной жизни могут быть редкими или трудновоспроизводимыми. Таким образом, Cosmos не только ускоряет процесс обучения ИИ, но и способствует развитию инновационных проектов, которые могут значительно улучшить взаимодействие человека с виртуальной реальностью. В результате появляются новые возможности для создания интерактивного контента и обучения пользователей в безопасной и контролируемой среде.

Реализация физически обоснованных моделей

Платформа Cosmos от Nvidia открывает новые горизонты для создания физически обоснованных моделей, что имеет большое значение для различных технологий, включая космонавтику. Основное преимущество этой платформы заключается в способности интегрировать законы физики – такие как гравитация, трение и инерция – в модели, что делает симуляции более реалистичными и точными. Это особенно важно при проектировании космических аппаратов или технологий, которые должны функционировать в сложных и экстремальных условиях, например, на поверхности других планет.

С помощью синтетических данных и физически точных симуляций Cosmos способен воспроизводить сценарии, которые не всегда возможно протестировать в реальной жизни. Платформа позволяет ученым и инженерам разрабатывать новые решения, заданные физическими ограничениями, и обеспечивает гибкость в тестировании различных гипотез. Таким образом, реализация физически обоснованных моделей в Cosmos не только ускоряет процессы разработки, но и повышает уровень безопасности и эффективности новых технологий.

Концепция умного города

Платформа Cosmos от Nvidia играет ключевую роль в создании концепции умного города, где технологии управления движением и мониторинга городской инфраструктуры становятся основными элементами для повышения качества жизни. Используя данные с камер и сенсоров, Cosmos анализирует потоки пешеходов и транспортных средств, что позволяет более эффективно управлять уличным движением. Например, данные в реальном времени могут использоваться для регулирования светофоров, что уменьшает пробки и сокращает время в пути. Кроме того, благодаря физически точным симуляциям можно моделировать различные сценарии, включая непредвиденные ситуации и изменения в транспортных потоках из-за проведения мероприятий или аварий. Это создаёт возможность оптимизации инфраструктуры, что в конечном итоге ведёт к снижению экологического воздействия и повышению безопасности в городах. Разработка таких технологий с помощью Cosmos формирует эффективную экосистему, способную адаптироваться к потребностям современного общества.

Платформа Isaac GR00T

Платформа Isaac GR00T представляет собой значительный шаг вперед в области создания синтетических наборов движений роботов. Основное отличие этой системы заключается в интеграции виртуальной реальности, позволяющей оператору выполнять действия в VR-гарнитуре. Это не только делает процесс управления более интуитивным, но и позволяет разбивать выполненные движения на фазы, что значительно упрощает анализ и последующую оптимизацию движений.

Процесс создания движений происходит с использованием небольших образцов действий оператора, на основе которых генерируются разнообразные альтернативные варианты. Такой подход обеспечивает большую гибкость и адаптивность роботизированных систем, позволяя им быстрее обучаться и эффективно выполнять задачи в промышленной среде. В конечном итоге, Isaac GR00T является важной частью платформы Cosmos и способствует развитию более совершенных, безопасных и надежных решений для автоматизации различных процессов.

Три типа компьютеров для роботизированных систем

С переходом к новым направлениям в разработке технологий, Nvidia вводит концепцию трех типов компьютеров, специально адаптированных для роботизированных систем. Первый из них, обучающий компьютер (DGX), предназначен для создания и тренировки моделей искусственного интеллекта. Он обеспечивает мощные вычислительные ресурсы для обработки огромных объемов информации и развития алгоритмов машинного обучения, на которых базируются следующее поколение автономных систем и человекоподобных роботов.

Второй тип, встроенный компьютер (AGX), интегрируется непосредственно в роботы, автономные транспортные средства или промышленные системы. Эти устройства обеспечивают необходимую вычислительную мощность для выполнения реальных задач в режиме реального времени, что является критически важным для взаимодействия с физическим миром и адаптации к изменяющимся условиям.

Третий элемент концепции — цифровой двойник — служит для симуляции, тестирования и генерации данных. Это виртуальная среда, в которой разработчики могут экспериментировать, проверять сценарии и оптимизировать поведение роботов до их реализации в реальном мире. В совокупности эти три типа компьютеров формируют основу для будущего робототехники и автономных систем, позволяя Nvidia развивать инновации, направленные на улучшение взаимодействия технологий с окружающей средой.