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NVIDIA、合成データ向けにCosmosモデルを強化

Generatived

25/10/31 0:00

NVIDIAは、Cosmosオープンワールド基盤モデルのアップデートを発表しました。これにより、物理AIモデルのテストと検証のための合成データ生成機能が強化されます。このアップデートはNVIDIA OmniverseライブラリとCosmosを活用し、開発者が大規模な合成データを作成できるようになります。Cosmos Predict 2.5は、Text2World、Image2World、Video2Worldを単一のアーキテクチャに統合し、様々な入力から一貫性があり制御可能なマルチカメラビデオワールドを容易に作成できます。

Cosmos Transfer 2.5は、ワールド間転送のためのよりコンパクトで効率的なソリューションを提供し、開発者はシミュレーションシナリオに新しい環境条件を導入できます。このツールは、以前のバージョンよりも大幅に小型化され、パフォーマンスと精度が向上しています。これらの基盤モデルは、NVIDIA Isaac Simフレームワーク内の合成データパイプラインに統合することで、シミュレーションと現実のギャップを埋めるフォトリアリスティックなビデオを作成できます。

ロボティクスとAIの最前線に立つ企業は、すでにこれらのテクノロジーを活用して物理AIの開発を加速させています。 Skild AIはCosmos Transferを活用し、ロボットポリシーのテストに新たなバリエーションを追加してデータを強化しています。一方、Serve RoboticsはNVIDIA Isaac Simからの合成データを用いて自律型ロボット群を訓練し、10万回以上の食事配達を完了しています。Serveのロボットは膨大なデータを収集し、モデルをさらに改良しています。

Lightwheelは、シミュレーションで訓練されたロボットが実世界のアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮できるように、合成データを使用している企業のもう一つの例です。一方、データサイエンティストのSantiago Villaは、Omniverseライブラリと合成データを活用し、岩石検出を改善することで採掘業務を強化し、大幅なコスト削減を実現しています。FS Studioは物流業界のリーダー企業と提携し、合成データセットを用いてAI駆動型荷物検出を改良することで、精度とシステムパフォーマンスの向上を実現しました。

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