Kompanija predstavila dve verzije modela sa podrškom za obradu milijardu slika i 400 miliona video zapisa, fokus na simulaciju realnog sveta
Američka tehnološka kompanija Nvidia predstavila je Cosmos 3, napredni open world model dizajniran za primenu u robotici, autonomnim vozilima i drugim sistemima koji funkcionišu u fizičkom okruženju. Model je treniran na čak 20 biliona (20.000 milijardi) tokena multimodalnih podataka, uključujući gotovo milijardu slika, 400 miliona stvarnih i sintetičkih video materijala, ambijentalni zvuk, tekst, kao i podatke o akcijama sakupljene od ljudi i robota.
Za razliku od klasičnih modela koji generišu slike ili video, Cosmos 3 omogućava generisanje i predviđanje akcija u fizičkim scenarijima, što omogućava naprednu simulaciju pokreta i interakcije mašina sa realnim okruženjem. Prema zvaničnim informacijama kompanije, ovaj model kombinuje vizuelno rezonovanje, generisanje sveta i predikciju akcija u jedinstvenom sistemu, omogućavajući razvoj specifičnih rešenja za robotiku, autonomnu vožnju i srodne oblasti.
Nvidia je odmah lansirala dve verzije modela. Cosmos 3 Super namenjen je aplikacijama koje zahtevaju visoku fizičku preciznost, kao što su obuka robota i autonomnih vozila, dok je Cosmos 3 Nano optimizovan za brzu inferencu i omogućava generisanje rezultata u delićima sekunde. Najavljena je i treća verzija, Cosmos 3 Edge, koja će moći da se izvršava lokalno na edge uređajima i trenutno je u fazi razvoja. Ova trostepena strategija deo je šireg plana kompanije da pokrije različite potrebe implementacije u industriji.
Kako je naveo Ming-Yu Liu, potpredsednik Nvidia Cosmos Lab-a, ključna razlika Cosmos 3 modela u odnosu na tradicionalne video-generacione sisteme jeste mogućnost autonomnog predviđanja i izvođenja akcija u realnom svetu. Ova karakteristika otvara nove mogućnosti za razvoj naprednih autonomnih sistema u robotici, transportu i odbrani.
Kompanija je naglasila da Cosmos 3 funkcioniše kao otvorena platforma za fizičku veštačku inteligenciju, te omogućava developerima da kreiraju modele prilagođene konkretnim zadacima i aplikacijama. Očekuje se da će ova inovacija značajno unaprediti mogućnosti simulacije i kontrole u industrijama koje zavise od preciznog modeliranja fizičkog okruženja.