월드 파운데이션 모델을 이용한 물리 AI 개발 가속화

• 물리 인식

  2천만 시간에 달하는 로봇 및 운전 데이터를 포함하여 9천조 개의 토큰으로 훈련된 1세대 비디오 모델 스위트 - 이미지, 텍스트 또는 비디오와 같은 다중 모드 입력으로 고품질 비디오를 생성합니다.

• 열기

  Cosmos WFM과 토큰라이저는 NVIDIA 오픈 모델 라이선스(Open Model License)를 사용하며, 전 세계 개발자들이 높은 진입 비용 없이 물리 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

• 데이터 처리 및 큐레이션 가속화

  CUDATM-X의 NVIDIA NeMo Curator 파이프라인과 100PB 이상의 데이터를 처리할 수 있는 NVIDIA AI 가속 툴링을 통해 데이터 큐레이션 속도를 20배까지 높입니다. 즉시 사용 가능한 최적화를 제공하여 총 소유 비용(TCO)을 최소화하고 시장 출시 시간을 단축합니다.

• 개인화된 모델 개발

  Cosmos 토큰이저는 시각적 데이터를 8배 더 나은 압축과 12배 더 빠른 처리를 통해 고충실도 토큰으로 변환합니다. NVIDIA NeMoTM는 물리 AI를 위한 다중 모드 생성형 AI 모델을 구축하기 위한 가속화된 교육과 파인 튜닝을 제공합니다.

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  엔터프라이즈 RAG

  NIM 마이크로서비스에 구축된 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 Cosmos는 개발자가 AI 모델 교육을 위해 맞춤형 데이터 세트를 구축하도록 돕습니다. 자율주행차의 눈이 덮인 도로 영상이든, 로봇 공학을 위한 바쁜 창고 장면이든, Cosmos는 공간 및 시간 패턴을 이해함으로써 비디오 태그 및 검색을 간소화하여 훈련 데이터 준비를 더 쉽게 합니다. 이를 통해 시간과 비용을 절감하고, 실제 사용에 매우 관련성이 높고 영향력 있는 AI 모델을 제공할 수 있습니다. 통해 AI 애플리케이션을 멀티모달 엔터프라이즈 데이터에 연결하여, 확장 가능한 데이터 추출과 정확한 정보 검색을 실현합니다.

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  제어 가능한 3D-to-Real 합성 데이터

  개발자는 3D 시뮬레이션 데이터를 활용하여 현실적인 합성 비디오를 생성할 수 있습니다. Omniverse를 사용하면 모델 교육 요구를 나타내는 3D 환경을 만들 수 있습니다. 다음으로, 고도로 맞춤형 합성 데이터 세트를 위해 3D 장면에 의해 정확하게 제어되는 현실적인 비디오를 생성할 수 있습니다.

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  정책 모델 교육 및 평가

  행동 조건에 따른 비디오 예측을 위해 파인 튜닝된 Cosmos 세계 파운데이션 모델은 물리 AI 시스템에 대한 전략을 정의하고 상태를 행동에 매핑하는 정책 모델의 확장 가능하고 재현 가능한 훈련 및 평가를 가능하게 합니다. 개발자들은 이러한 모델을 사용하여 장애물 탐색 및 물체 조작과 같은 작업을 위해 위험한 실제 테스트 또는 복잡한 시뮬레이션에 대한 의존을 줄이고, 로봇 및 자율주행 차량과 같은 실제 애플리케이션에서 성능을 최적화하고 신뢰성을 보장합니다.

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  예측

  Cosmos는 물리 AI에 고급 예측 지능을 제공하여 시스템이 미래 시나리오를 예측하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예측 생성을 통해, 과거 데이터와 텍스트 프롬프트를 기반으로 예측 비디오를 생성하는 Cosmos는 물리 AI이 최적의 행동을 선택하여 동적 환경에서 효율성, 적응성 및 안전성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

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  Multiverse 시뮬레이션

  NVIDIA Omniverse를 사용하여 개발자는 여러 Cosmos 결과를 시뮬레이션하여 실시간 시나리오를 평가하고 의사 결정을 가속화하고 로봇 및 자율주행 차량과 같은 AI 기반 시스템을 최적화할 수 있습니다. Cosmos와 Omniverse는 함께 물리 AI 모델이 모든 가능한 미래 결과를 탐구할 수 있도록 해주며, 복잡한 환경에서 향상된 정밀도와 신뢰성을 위한 최선의 경로를 선택할 수 있게 해줍니다.