Nvidia stellt neue Cosmos-Weltmodelle sowie Infrastruktur für Robotik und physikalische Anwendungen vor

Nvidia hat am Montag eine Reihe neuer KI-Weltmodelle, Bibliotheken und anderer Infrastrukturen für Robotikentwickler vorgestellt. Am bemerkenswertesten ist Cosmos Reason, ein 7-Milliarden-Parameter-Vision-Language-Modell für physikalische KI-Anwendungen und Roboter.

Zu den bestehenden Cosmos-Weltmodellen gesellen sich außerdem Cosmos Transfer-2, das die Generierung synthetischer Daten aus 3D-Simulationsszenen oder räumlichen Steuerungseingaben beschleunigen kann, sowie eine destillierte Version von Cosmos Transfers, die stärker auf Geschwindigkeit optimiert ist.

Bei seiner Ankündigung auf der SIGGRAPH-Konferenz am Montag wies Nvidia darauf hin, dass diese Modelle zur Erstellung synthetischer Text-, Bild- und Videodatensätze für das Training von Robotern und KI-Agenten verwendet werden sollen.

Cosmos Reason ermöglicht laut Nvidia Robotern und KI-Agenten dank seines Speichers und seines physikalischen Verständnisses das „Denken“. Dadurch dient es „als Planungsmodell, um zu überlegen, welche Schritte ein verkörperter Agent als nächstes unternehmen könnte“. Das Unternehmen gibt an, dass es für die Datenkuratierung, Roboterplanung und Videoanalyse eingesetzt werden kann.

Das Unternehmen stellte außerdem neue Bibliotheken zur neuronalen Rekonstruktion vor, darunter eine für eine Rendering-Technik, mit der Entwickler die reale Welt mithilfe von Sensordaten in 3D simulieren können. Diese Rendering-Funktion wird auch in den Open-Source-Simulator CARLA integriert, eine beliebte Entwicklerplattform. Es gibt sogar ein Update für das Omniverse Software Development Kit.

Auch für Robotik-Workflows gibt es neue Server. Der Nvidia RTX Pro Blackwell Server bietet eine einheitliche Architektur für Robotik-Entwicklungs-Workloads, während Nvidia DGX Cloud eine cloudbasierte Verwaltungsplattform ist.

Diese Ankündigungen erfolgen zu einem Zeitpunkt, an dem der Halbleitergigant weiter in die Robotik vordringt und nach dem nächsten großen Anwendungsfall für seine KI-GPUs jenseits von KI-Rechenzentren sucht.

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