NVIDIA Cosmos: Rewolucja w rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji
Tworzenie fizycznych systemów AI, takich jak roboty na halach fabrycznych czy autonomiczne pojazdy, wymaga ogromnych zbiorów danych do trenowania modeli. Jednak zbieranie danych z rzeczywistego świata jest kosztowne, czasochłonne i często zdominowane przez nieliczne firmy technologiczne. Platforma Cosmos od NVIDIA rozwiązuje ten problem, wykorzystując zaawansowane symulacje fizyczne do generowania realistycznych danych syntetycznych na masową skalę. Dzięki temu inżynierowie mogą szkolić modele AI bez konieczności zbierania danych w rzeczywistym świecie, co przyspiesza rozwój bezpiecznych i niezawodnych rozwiązań. W tym artykule omawiamy, jak Cosmos ułatwia dostęp do kluczowych danych treningowych i przyspiesza tworzenie AI dla realnych zastosowań.
Czym jest fizyczna sztuczna inteligencja?
Fizyczna AI to systemy sztucznej inteligencji, które potrafią postrzegać, rozumieć i działać w fizycznym świecie. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, która może analizować tekst czy obrazy, fizyczna AI musi radzić sobie z rzeczywistymi wyzwaniami, takimi jak relacje przestrzenne, siły fizyczne i dynamiczne środowiska. Przykładowo, samochód autonomiczny musi rozpoznawać pieszych, przewidywać ich ruchy i dostosowywać trasę w czasie rzeczywistym, uwzględniając warunki pogodowe czy stan nawierzchni. Podobnie robot w magazynie musi omijać przeszkody i precyzyjnie manipulować przedmiotami.
Rozwój fizycznej AI jest trudny, ponieważ wymaga ogromnych ilości danych do trenowania modeli w różnych scenariuszach. Zbieranie tych danych, czy to godzin nagrań z jazdy, czy demonstracji zadań robotycznych, jest kosztowne i czasochłonne. Ponadto testowanie AI w rzeczywistym świecie może być ryzykowne, ponieważ błędy mogą prowadzić do wypadków. NVIDIA Cosmos rozwiązuje te problemy, wykorzystując symulacje oparte na fizyce do generowania realistycznych danych syntetycznych. To podejście upraszcza i przyspiesza rozwój systemów fizycznej AI.
Modele Fundamentowe Świata (WFMs) – co to jest?
Sercem NVIDIA Cosmos są modele AI zwane World Foundation Models (WFMs). Są one specjalnie zaprojektowane do symulowania wirtualnych środowisk, które wiernie odzwierciedlają świat fizyczny. Generując filmy lub scenariusze uwzględniające prawa fizyki, WFMs symulują interakcje obiektów w przestrzeni. Na przykład, taki model może zasymulować jazdę samochodu podczas ulewy, pokazując wpływ wody na przyczepność lub odbicia świateł na mokrej nawierzchni.
WFMs są kluczowe dla fizycznej AI, ponieważ zapewniają bezpieczne, kontrolowane środowisko do trenowania i testowania systemów. Zamiast zbierać dane z rzeczywistego świata, programiści mogą użyć WFMs do generowania danych syntetycznych – realistycznych symulacji środowisk i interakcji. To podejście nie tylko obniża koszty, ale też przyspiesza rozwój i umożliwia testowanie rzadkich lub skomplikowanych scenariuszy (np. nietypowych sytuacji drogowych) bez ryzyka związanego z testami w rzeczywistości. WFMs to modele ogólnego przeznaczenia, które można dostosować do konkretnych zastosowań, podobnie jak duże modele językowe dostosowuje się do tłumaczeń czy chatbotów.
Poznajmy NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos to platforma umożliwiająca programistom tworzenie i dostosowywanie WFMs dla zastosowań fizycznej AI, szczególnie w autonomicznych pojazdach (AV) i robotyce. Cosmos łączy zaawansowane modele generatywne, narzędzia do przetwarzania danych i funkcje bezpieczeństwa, aby tworzyć systemy AI działające w fizycznym świecie. Platforma jest open source, a modele dostępne są na liberalnych licencjach.
Kluczowe elementy platformy to:
- Generatywne Modele Fundamentowe Świata (WFMs): Wstępnie wytrenowane modele symulujące środowiska fizyczne i interakcje.
- Zaawansowane Tokenizery: Narzędzia efektywnie kompresujące i przetwarzające dane, aby przyspieszyć trenowanie modeli.
- Przyspieszony Pipeline Przetwarzania Danych: System do obsługi dużych zbiorów danych, wykorzystujący infrastrukturę obliczeniową NVIDIA.
Innowacyjność Cosmos polega na jego modelu wnioskowania dla fizycznej AI. Daje on programistom możliwość tworzenia i modyfikowania wirtualnych światów. Mogą oni dostosowywać symulacje do konkretnych potrzeb, np. testować zdolność robota do podnoszenia przedmiotów lub reakcję autonomicznego pojazdu na niespodziewaną przeszkodę.
Najważniejsze funkcje NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos oferuje różne komponenty, które rozwiązują kluczowe wyzwania w rozwoju fizycznej AI:
- Cosmos Transfer WFMs: Te modele przyjmują strukturalne dane wejściowe, takie jak mapy segmentacji, mapy głębi czy skany lidarowe, i generują kontrolowane, fotorealistyczne filmy. Ta funkcja jest szczególnie przydatna do tworzenia syntetycznych danych do trenowania AI percepcji, np. systemów pomagających AV identyfikować obiekty lub robotom rozpoznawać otoczenie.
- Cosmos Predict WFMs: Modele te generują stany wirtualnego świata na podstawie danych wielomodalnych, takich jak tekst, obrazy i filmy. Mogą przewidywać przyszłe scenariusze, np. jak scena może ewoluować w czasie, i obsługują generowanie wielu klatek dla skomplikowanych sekwencji. Programiści mogą dostosować te modele za pomocą zbioru danych fizycznej AI od NVIDIA, np. do przewidywania ruchów pieszych czy działań robotów.
- Cosmos Reason WFM: Ten model to w pełni konfigurowalny WFM ze świadomością przestrzenno-czasową. Jego zdolność wnioskowania pozwala mu rozumieć relacje przestrzenne i ich zmiany w czasie. Model wykorzystuje łańcuchowe rozumowanie do analizy danych wideo i przewidywania wyników, np. czy pieszy wejdzie na przejście lub czy pudełko spadnie z półki.
Zastosowania i przykłady użycia
NVIDIA Cosmos już teraz ma znaczący wpływ na branżę, a wiele wiodących firm wykorzystuje tę platformę w swoich projektach związanych z fizyczną AI. Oto kilka przykładów zastosowań w różnych sektorach:
- 1X: Wykorzystuje Cosmos w zaawansowanej robotyce, aby usprawnić rozwój robotów napędzanych AI.
- Agility Robotics: Rozszerza współpracę z NVIDIA, stosując Cosmos w systemach humanoidalnych robotów.
- Figure AI: Używa Cosmos do rozwoju humanoidalnej robotyki, skupiając się na AI wykonującej złożone zadania.
- Foretellix: Stosuje Cosmos w symulacjach autonomicznych pojazdów, generując różnorodne scenariusze testowe.
- Skild AI: Wykorzystuje Cosmos do tworzenia rozwiązań AI dla różnych zastosowań.
- Uber: Integruje Cosmos w rozwoju autonomicznych pojazdów, aby poprawić dane treningowe dla systemów samojezdnych.
- Oxa: Używa Cosmos do przyspieszenia automatyzacji mobilności przemysłowej.
- Virtual Incision: Testuje Cosmos w robotyce chirurgicznej, aby zwiększyć precyzję w medycynie.
Te przykłady pokazują, jak Cosmos może zaspokoić różne potrzeby – od transportu po opiekę zdrowotną – dostarczając syntetyczne dane do trenowania systemów fizycznej AI.
Przyszłe implikacje
Wprowadzenie NVIDIA Cosmos ma ogromne znaczenie dla rozwoju fizycznej AI. Dzięki otwartej platformie z potężnymi narzędziami i modelami, NVIDIA umożliwia szerszemu gronu programistów i organizacji tworzenie zaawansowanych rozwiązań. To może prowadzić do przełomów w wielu dziedzinach.
W autonomicznym transporcie lepsze dane treningowe i symulacje mogą przyczynić się do bezpieczniejszych i bardziej niezawodnych samochodów samojezdnych. W robotyce szybszy rozwój robotów zdolnych do skomplikowanych zadań może zrewolucjonizować przemysł, logistykę i medycynę. W ochronie zdrowia technologie takie jak robotyka chirurgiczna, testowana przez Virtual Incision, mogą poprawić precyzję i skuteczność procedur medycznych.
Podsumowanie
NVIDIA Cosmos odgrywa kluczową rolę w rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji. Platforma umożliwia generowanie wysokiej jakości danych syntetycznych, dostarczając wstępnie wytrenowane modele fundamentowe świata (WFMs) do tworzenia realistycznych symulacji. Dzięki otwartemu dostępowi, zaawansowanym funkcjom i zabezpieczeniom etycznym, Cosmos przyspiesza i usprawnia rozwój AI. Platforma już teraz napędza postępy w takich branżach jak transport, robotyka i medycyna, dostarczając syntetyczne dane do budowy inteligentnych systemów działających w fizycznym świecie.