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NVIDIA は、次世代の AI 駆動型ロボットや自律走行車に不可欠な世界基盤モデル (WFM) の開発を強化するために設計されたプラットフォームである Cosmos を発表しました。Cosmos WFM は、多様性と代表性を兼ね備えた合成データを生成する上で極めて重要であり、現実世界のデータセットを収集する際の課題に対処します。これらのモデルは、トレーニング後の基盤として機能し、ドメイン固有の物理 AI モデルの作成を可能にします。

プラットフォームの主要コンポーネントである Cosmos Transfer は、セグメンテーション マップや LiDAR スキャンなどの構造化された入力から、忠実度の高い世界のシーンを生成するのに優れています。このモデルは、一貫性を確保するために ControlNet アーキテクチャを採用し、きめ細かなシーン構成のために時空間制御マップを活用します。これにより、レイアウトとモーションを正確に制御したフォトリアリスティックなビデオ シーケンスを生成でき、これは AI エージェントのトレーニングに不可欠です。

開発者は、OpenUSD 上に構築された NVIDIA Omniverse を活用して、現実世界の環境の正確な 3D シミュレーションを作成できます。これらのシミュレーションを Cosmos Transfer と併用すると、AI エージェントがシミュレーションから現実世界の展開まで一般化できるようにする高品質のトレーニング データセットを作成できます。このワークフローは、トレーニング データの生成を加速し、AI システムの効果的な一般化を保証するように設計されています。

Cosmos Transfer は、合成操作モーション生成のためのリアルな照明とテクスチャを提供することで、ロボット開発においても重要な役割を果たします。Cosmos Transfer は、知覚 AI と特殊なロボット モデルのモデル トレーニングをサポートし、シミュレーションから現実へのスムーズな移行を保証します。Cosmos Transfer の使用に関心のある方は、 Hugging Faceでモデルを入手できます。また、さまざまなポリシー モデルへの推論とポスト トレーニングを実行するための詳細な手順がGitHubで提供されています。