توسعه سیستم های هوش مصنوعی فیزیکی ، مانند روبات ها در کف کارخانه و وسایل نقلیه خودمختار در خیابان ها ، به شدت به مجموعه داده های بزرگ و با کیفیت بالا برای آموزش متکی است. با این حال ، جمع آوری داده های دنیای واقعی پرهزینه ، وقت گیر است و اغلب به چند شرکت بزرگ فناوری محدود می شود. کیهان Nvidia پلتفرم با استفاده از شبیه سازی های پیشرفته فیزیک برای تولید داده های مصنوعی واقع گرایانه در مقیاس ، این چالش را برطرف می کند. این امر مهندسان را قادر می سازد تا مدل های هوش مصنوعی را بدون هزینه و تأخیر در جمع آوری داده های دنیای واقعی آموزش دهند. در این مقاله به بررسی چگونگی بهبود COSTOS دسترسی به داده های آموزش ضروری و تسریع در توسعه هوش مصنوعی ایمن و قابل اعتماد برای برنامه های دنیای واقعی می پردازیم.
درک هوش مصنوعی فیزیکی
هوش مصنوعی فیزیکی اشاره به سیستم های هوش مصنوعی است که می توانند در دنیای فیزیکی درک ، درک و عمل کنند. بر خلاف هوش مصنوعی سنتی ، که ممکن است متن یا تصاویر را تحلیل کند ، هوش مصنوعی فیزیکی باید با پیچیدگی های دنیای واقعی مانند روابط مکانی ، نیروهای فیزیکی و محیط های پویا مقابله کند. به عنوان مثال ، یک ماشین خودران باید عابران پیاده را بشناسد ، حرکات آنها را پیش بینی کند و مسیر خود را در زمان واقعی تنظیم کند ، در حالی که عواملی مانند آب و هوا و شرایط جاده را در نظر می گیرد. به همین ترتیب ، یک روبات در یک انبار باید موانع را طی کرده و اشیاء را با دقت دستکاری کند.
توسعه هوش مصنوعی فیزیکی چالش برانگیز است زیرا برای آموزش مدل ها بر روی سناریوهای متنوع در دنیای واقعی ، به مقادیر زیادی از داده ها نیاز دارد. جمع آوری این داده ها ، خواه ساعت ها فیلمبرداری فیلم و یا تظاهرات کار روباتیک ، می تواند وقت گیر و گران باشد. علاوه بر این ، آزمایش هوش مصنوعی در دنیای واقعی می تواند خطرناک باشد ، زیرا اشتباهات می تواند منجر به تصادفات شود. Nvidia Cosmos با استفاده از شبیه سازی های مبتنی بر فیزیک برای تولید داده های مصنوعی واقع گرایانه به این چالش ها می پردازد. این رویکرد توسعه سیستم های AI فیزیکی را ساده و تسریع می کند.
مدل های بنیاد جهانی چیست؟
در هسته Nvidia Cosmos مجموعه ای از مدل های هوش مصنوعی به نام جهان است مدل های بنیاد (WFMS)بشر این مدل های هوش مصنوعی به طور خاص برای شبیه سازی محیط های مجازی که از نزدیک دنیای فیزیکی را تقلید می کنند ، طراحی شده اند. WFM با تولید فیلم ها یا سناریوهای آگاه فیزیک ، نحوه تعامل اشیاء بر اساس روابط مکانی و قوانین فیزیکی را شبیه سازی می کند. به عنوان مثال ، WFM می تواند یک اتومبیل را که از طریق طوفان باران رانندگی می کند شبیه سازی کند و نشان می دهد که چگونه آب بر کشش تأثیر می گذارد یا اینکه چگونه چراغهای جلو سطوح مرطوب را منعکس می کنند.
WFM ها برای هوش مصنوعی فیزیکی بسیار مهم هستند زیرا فضای ایمن و قابل کنترل برای آموزش و آزمایش سیستم های هوش مصنوعی را فراهم می کنند. به جای جمع آوری داده های دنیای واقعی ، توسعه دهندگان می توانند از WFMS برای تولید داده های مصنوعی استفاده کنند-شبیه سازی های واقعی از محیط ها و تعامل. این رویکرد نه تنها هزینه ها را کاهش می دهد بلکه روند توسعه را تسریع می کند و امکان آزمایش سناریوهای پیچیده و نادر (مانند موقعیت های غیر معمول ترافیک) را بدون خطرات مرتبط با آزمایش در دنیای واقعی فراهم می کند. WFM ها مدل های هدف کلی هستند که می توانند برای برنامه های خاص تنظیم شوند ، مشابه اینکه مدل های بزرگ زبان برای کارهایی مانند ترجمه یا چت بابات سازگار هستند.
رونمایی از کیهان Nvidia
NVIDIA COSTOS بستر طراحی شده برای توسعه و تنظیم WFMS برای برنامه های کاربردی AI فیزیکی ، به ویژه در وسایل نقلیه خودمختار (AVS) و روباتیک است. COSTOS مدلهای تولیدی پیشرفته ، ابزارهای پردازش داده ها و ویژگی های ایمنی را برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی که با دنیای فیزیکی تعامل دارند ، ادغام می کند. این پلتفرم منبع باز است و مدل های موجود در مجوزهای مجاز در دسترس است.
مؤلفه های اصلی سیستم عامل عبارتند از:
- مدل های بنیاد جهانی تولید (WFMS): مدل های از قبل آموزش دیده که محیط های فیزیکی و تعامل را شبیه سازی می کنند.
- نشانه های پیشرفته: ابزارهایی که به طور مؤثر داده ها را برای آموزش سریعتر مدل پردازش و پردازش می کنند.
- خط لوله پردازش داده شتاب: سیستمی برای رسیدگی به مجموعه داده های بزرگ ، با استفاده از زیرساخت های محاسباتی NVIDIA.
یک تازگی مهم Cosmos الگوی استدلال آن برای هوش مصنوعی فیزیکی است. این مدل امکان ایجاد و اصلاح دنیاهای مجازی را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. آنها می توانند شبیه سازی ها را به نیازهای خاص ، مانند آزمایش توانایی ربات در انتخاب اشیاء یا ارزیابی پاسخ AV به یک مانع ناگهانی ، متناسب کنند.
ویژگی های کلیدی Nvidia Cosmos
NVIDIA COSTOS مؤلفه های مختلفی را برای پرداختن به چالش های خاص در توسعه هوش مصنوعی فیزیکی فراهم می کند:
- کیهان انتقال WFMS: این مدل ها از ورودی های ویدیویی ساختاری مانند نقشه های تقسیم بندی ، نقشه های عمق یا اسکن های LIDAR استفاده می کنند و خروجی های ویدیویی قابل کنترل و عکسبرداری را تولید می کنند. این توانایی به ویژه برای ایجاد داده های مصنوعی برای آموزش ادراک هوش مصنوعی مفید است ، مانند سیستم هایی که به AV ها کمک می کنند تا اشیاء یا روبات ها را شناسایی کنند و محیط اطراف خود را تشخیص دهند.
- کیهان پیش بینی WFMS: COSTOS پیش بینی مدل های جهان مجازی را بر اساس ورودی های چند حالته از جمله متن ، تصاویر و فیلم تولید می کند. آنها می توانند سناریوهای آینده را پیش بینی کنند ، مانند اینکه چگونه یک صحنه با گذشت زمان تکامل می یابد و از تولید چند فریم برای توالی های پیچیده پشتیبانی می کند. توسعه دهندگان می توانند این مدل ها را با استفاده از مجموعه داده های فیزیکی NVIDIA برای پاسخگویی به نیازهای خاص خود ، مانند پیش بینی حرکات عابر پیاده یا اقدامات روباتیک ، سفارشی کنند.
- کیهان دلیل WFM: مدل Cosmos Reason یک WFM کاملاً قابل تنظیم با آگاهی مکانی و مکانی است. توانایی استدلال آن باعث می شود تا روابط مکانی و نحوه تغییر آنها در طول زمان را درک کند. این مدل از استدلال زنجیره ای برای تجزیه و تحلیل داده های ویدئویی و پیش بینی نتایج استفاده می کند ، مانند اینکه آیا شخص به یک چهارراه قدم می زند یا یک جعبه از قفسه سقوط می کند.
برنامه ها و موارد استفاده
NVIDIA COSTOS در حال حاضر تأثیر بسزایی در صنعت دارد و چندین شرکت پیشرو این بستر را برای پروژه های هوش مصنوعی فیزیکی خود اتخاذ می کنند. این پذیرندگان اولیه ، تطبیق پذیری و تأثیر عملی کیهان را در بخش های مختلف برجسته می کنند:
- 1 برابر: استفاده از کیهان برای روباتیک پیشرفته برای بهبود توانایی آنها در توسعه روبات های AI محور.
- روباتیک چابکی: گسترش مشارکت آنها با Nvidia برای استفاده از کیهان برای سیستم های روباتیک انسانی.
- شکل AI: با استفاده از کیهان برای پیشبرد روباتیک های انسانی ، با تمرکز بر هوش مصنوعی که می تواند کارهای پیچیده ای را انجام دهد.
- پیش بینی: استفاده از کیهان در شبیه سازی وسیله نقلیه خودمختار برای تولید طیف گسترده ای از سناریوهای آزمایش.
- AI Skild: استفاده از COSTOS برای تهیه راه حل های AI محور برای برنامه های مختلف.
- باکره: ادغام کیهان در توسعه وسایل نقلیه خودمختار آنها برای بهبود داده های آموزش برای سیستم های خودران.
- گوزن: با استفاده از COSMOS برای تسریع در اتوماسیون تحرک صنعتی.
- برش مجازی: کاوش کیهان برای روباتیک های جراحی برای بهبود دقت در مراقبت های بهداشتی.
این موارد استفاده نشان می دهد که چگونه کیهان می تواند با ارائه داده های مصنوعی برای آموزش این سیستم های هوش مصنوعی فیزیکی ، از حمل و نقل گرفته تا مراقبت های بهداشتی ، طیف گسترده ای از نیازها را برآورده کند.
پیامدهای آینده
راه اندازی Nvidia Cosmos برای توسعه سیستم های AI فیزیکی مهم است. NVIDIA با ارائه یک بستر منبع باز با ابزارها و مدل های قدرتمند ، توسعه AI فیزیکی را برای طیف گسترده تری از توسعه دهندگان و سازمان ها در دسترس قرار می دهد. این می تواند منجر به پیشرفت های چشمگیر در چندین زمینه شود.
در حمل و نقل خودمختار ، داده های آموزشی پیشرفته و شبیه سازی می تواند منجر به اتومبیل های خودران امن تر و مطمئن تر شود. در روباتیک ، توسعه سریعتر روبات ها که قادر به انجام کارهای پیچیده هستند می توانند صنایعی مانند تولید ، تدارکات و مراقبت های بهداشتی را تغییر دهند. در مراقبت های بهداشتی ، فناوری هایی مانند رباتیک جراحی ، همانطور که توسط برش مجازی مورد بررسی قرار گرفته است ، می تواند دقت و نتایج روشهای پزشکی را بهبود بخشد.
خط پایین
Nvidia Cosmos نقش مهمی در رشد هوش مصنوعی فیزیکی دارد. این پلتفرم به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا با ارائه مدل های بنیاد جهانی از پیش آموزش ، مبتنی بر فیزیک (WFM) برای ایجاد شبیه سازی های واقع بینانه ، داده های مصنوعی با کیفیت بالا تولید کنند. Cosmos با دسترسی به منبع باز ، ویژگی های پیشرفته و حفاظت های اخلاقی ، توسعه سریعتر و کارآمدتر هوش مصنوعی را قادر می سازد. این پلتفرم در حال حاضر با ارائه داده های مصنوعی برای ساختن سیستم های هوشمند که با دنیای فیزیکی تعامل دارند ، پیشرفت های عمده ای در صنایع مانند حمل و نقل ، روباتیک و مراقبت های بهداشتی انجام می دهد.
