Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

NVIDIA のミンユー・リウは最近、物理 AI システムの発展におけるワールド ファンデーション モデル (WFM) の重要性を強調しました。NVIDIA AI Podcast で、 IEEEフェローのリウは、WFM は物理環境をシミュレートできる能力があり、ロボットや自律走行車などのインテリジェント システムの開発に不可欠であることを強調しました。これらのモデルは、テキストや画像から詳細なビデオを作成し、シーンがどのように変化するかを予測して、意思決定プロセスを支援します。

同社は CES トレード ショーで、物理的な AI アプリケーションの作成をスピードアップする生成 WFM を提供するプラットフォームである NVIDIA Cosmos を発表しました。NVIDIA Cosmos はオープンでアクセスしやすいように設計されており、事前トレーニング済みのモデルとビデオ圧縮用のトークナイザーを備えています。Liu 氏は、このオープン プラットフォームは、開発者に大規模モデルの構築に必要なツールを提供し、モデルのトレーニングと微調整、または特定の要件を満たすカスタム モデルの作成を柔軟に行えると述べています。

WFM はさまざまな分野で AI ワークフローを改善する予定で、自動運転車やヒューマノイド ロボット業界は大きな利益を得ると見込まれています。これらのモデルは多様で困難な環境をシミュレートし、AI エージェントが適切に動作することを保証します。自動運転車の場合、これは安全性と効率性を高めるためにシミュレートされた気象条件と交通条件でテストすることを意味します。ロボット工学では、WFM はロボットが展開される前にさまざまなシナリオでロボットのパフォーマンスを検証します。

NVIDIA はさまざまな企業と連携して、物理 AI 開発の課題に取り組み、システムを強化しています。Liu 氏は、WFM は現在有益ではあるものの、最大限の効果を得るには、その有用性を高め、物理 AI システムに効果的に統合する必要があると認識しています。関心のある方は、Ming-Yu Liu 氏とのポッドキャスト全編を聴くか、CES イベントで NVIDIA Cosmos と生成 AI についてさらに詳しく調べることができます。