Технологические новшества NVIDIA: полный стек ИИ для продвинутой робототехники
NVIDIA сделала значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта, представив на SIGGRAPH 2025 комплексную платформу, включающую модели Cosmos, надежные библиотеки симуляций и продвинутую инфраструктуру. Эти инструменты способны revolutionize физические ИИ-приложения в робототехнике, автономных транспортных средствах и промышленной среде.
Cosmos World Foundation Models: Разум для роботов
Центральным элементом данного анонса является модель Cosmos Reason — это 7-миллиардная модель с языковой и визуальной интеграцией, предназначенная для робототехники и телесных агентов, которые занимаются реальными задачами. Ее ключевые возможности включают:
- Осознание памяти и физики: Cosmos Reason использует продвинутые функции памяти для пространственного и временного анализа, сочетая их с пониманием физических законов. Это позволяет роботам планировать действия в сложных условиях.
- Планировочные возможности: Модель обрабатывает структурированные видео и сенсорные данные, что позволяет определять оптимальные следующие шаги для агента. Она осуществляет как высокоуровневую интерпретацию команд, так и низкоуровневую генерацию действий, симулируя человеческую логику.
Модели Cosmos Transfer: Ускорение генерации синтетических данных
Модель Cosmos Transfer-2 ускоряет создание синтетических наборов данных из 3D-сцен симуляции, что значительно сокращает время и затраты на создание реалистичных данных для обучения роботов. Это особенно актуально для обучения с подкреплением и валидации моделей политики, где необходимо эффективно моделировать разнообразные сценарии.
Упрощенный вариант Transfer оптимизирует скорость, позволяя разработчикам быстрее создавать новые наборы данных.
Практическое применение
Семейство моделей Cosmos WFM включает три категории (Nano, Super, Ultra) с количеством параметров от 4 до 14 миллиардов. Эти модели могут быть адаптированы под различные уровни задержки, точности и случаи использования, включая потоковые данные в реальном времени и фотореалистичное рендеринг.
Библиотеки симуляции и рендеринга: Создание виртуальных миров для обучения
Платформа Omniverse от NVIDIA была значительно обновлена и включает:
- Библиотеки нейронной реконструкции: Инструменты, позволяющие разработчикам импортировать сенсорные данные и симулировать физический мир в 3D с реалистичными деталями.
- Интеграция с OpenUSD и CARLA Simulator: Новые инструменты конверсии и рендеринга упрощают поддержку сложных симуляционных рабочих процессов.
- SimReady Materials Library: Коллекция тысяч материалов, необходимых для создания реалистичных виртуальных сред, что повышает точность обучения и симуляции роботов.
- Isaac Sim 5.0.0: Это обновление симуляционного движка включает улучшенные модели актуаторов и расширенную поддержку Python и ROS.
Инфраструктура для рабочих процессов робототехники
Серверы RTX Pro Blackwell специально разработаны для задач разработки робототехники, предлагая унифицированную архитектуру для симуляции, обучения и вывода. Платформа DGX Cloud облегчает удаленное управление и масштабирование рабочих процессов физического ИИ, позволяя разрабатывать, обучать и разворачивать ИИ-агентов в облаке.
Принятие в индустрии и открытые инновации
Ведущие организации, такие как Amazon Devices, Agility Robotics, Figure AI, Uber и Boston Dynamics, уже тестируют модели Cosmos и инструменты Omniverse для генерации обучающих данных, создания цифровых двойников и ускорения внедрения робототехники в производственной и логистической сферах.
Модели Cosmos доступны через API NVIDIA и каталоги для разработчиков, поддерживающие как исследовательские, так и коммерческие приложения.
Новая эра физического ИИ
Вложение NVIDIA в физический ИИ показывает, как компания решает сложные задачи полного стека через умные модели, улучшенные симуляции и масштабируемую инфраструктуру. Набор моделей Cosmos, библиотеки Omniverse и серверы на базе Blackwell создают мост между виртуальным обучением и реальным внедрением, минимизируя затраты на дорогие процессы проб и ошибок, а также повышая автономию роботов и интеллектуальных агентов.
Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с технической статьей NVIDIA. Исследуйте нашу страницу GitHub для обучения, кода и блокнотов. Подписывайтесь на нашу рассылку для обновлений.
