La próxima frontera de la inteligencia artificial es la IA física. Los modelos de IA física pueden entender instrucciones y percibir, interactuar y realizar acciones complejas en el mundo real, lo que impulsa el desarrollo de máquinas autónomas como robots y vehículos autónomos.
Al igual que los modelos de lenguaje grande pueden procesar y generar texto, los modelos de IA física pueden comprender el mundo y generar acciones. Para lograr esto, estos modelos deben ser entrenados en entornos de simulación que les permitan comprender la dinámica física, como la gravedad, la fricción o la inercia, y entender las relaciones geométricas y espaciales, así como los principios de causa y efecto.
Generar datos sintéticos exponencialmente más amplios con Omniverse y NVIDIA Cosmos
Los líderes globales en desarrollo de software y servicios profesionales utilizan NVIDIA Omniverse, impulsado por OpenUSD, para construir nuevos productos y servicios que aceleren el desarrollo de IA y simulaciones controladas, permitiendo la creación de mundos virtuales fieles a la realidad, conocidos como gemelos digitales, que pueden ser usados para entrenar IA física con una precisión y detalle sin precedentes.
En CES, NVIDIA anunció modelos y planos de IA generativa que expanden la integración de Omniverse hacia aplicaciones de IA física como la robótica y los vehículos autónomos. Entre estos anuncios se encontraba NVIDIA Cosmos, una plataforma de modelos de fundación generativos de última generación, tokenizadores avanzados, barandillas y una canalización de procesamiento de video acelerada, todo diseñado para acelerar el desarrollo de IA física.
Ver Cosmos en acción para casos de uso de IA física
Los modelos de fundación de Cosmos están revolucionando industrias al proporcionar un marco unificado para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IA a gran escala en diversas aplicaciones. Las empresas en los sectores automotriz, industrial y de robótica pueden aprovechar el poder de la IA física generativa y la simulación para acelerar la innovación y la eficiencia operativa.
– Robots humanoides: El NVIDIA Isaac GR00T Blueprint para la generación de movimiento sintético ayuda a los desarrolladores a generar grandes conjuntos de datos de movimiento sintético para entrenar robots humanoides utilizando aprendizaje por imitación.
– Vehículos autónomos: La simulación de vehículos autónomos (AV) impulsada por Omniverse Sensor RTX permite a los desarrolladores reproducir datos de conducción y realizar pruebas cerradas para acelerar sus procesos.
– Ajustes industriales: Mega es un Blueprint de Omniverse para desarrollar, probar y optimizar IA física y flotas de robots a escala en un gemelo digital basado en USD antes de su implementación en fábricas y almacenes.
Las empresas pioneras en robótica y automotriz, junto con el gigante de las aplicaciones de transporte compartido, están entre las primeras en adoptar Cosmos.
