NVIDIA Представляє Cosmos Reason та Інфраструктуру для Робототехніки на SIGGRAPH 2025

Відредаговано: Veronika Radoslavskaya

Компанія NVIDIA на конференції SIGGRAPH 2025 представила комплекс передових моделей штучного інтелекту та інфраструктури, що значно розширюють можливості розробки робототехніки. Серед ключових інновацій – Cosmos Reason, модель візуальної мови з 7 мільярдами параметрів для фізичного ШІ. Ця модель дозволяє агентам ШІ та роботам розуміти фізичний світ та взаємодіяти з ним, інтегруючи знання з фізики та «здоровий глузд», що забезпечує більш складне планування роботизованих систем, курацію даних та відеоаналітику.

NVIDIA також представила Cosmos Transfer-2 – покращену модель для прискорення генерації синтетичних даних з 3D-симуляцій, а також дистильовану версію Cosmos Transfer для підвищення ефективності навчання. Нові бібліотеки нейронної реконструкції, включаючи технологію рендерингу, яка симулює реальний світ у 3D за допомогою сенсорних даних, інтегруються в симулятор CARLA, популярну платформу для розробки автономних транспортних засобів, якою користуються понад 150 000 розробників. Сервери RTX Pro Blackwell – це уніфікована архітектура, призначена для оптимізації робочих процесів розробки робототехніки, що пропонує єдину платформу для навчання моделей ШІ та симуляцій. Ці сервери будуть доступні через основних партнерів-виробників систем, таких як Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo та Supermicro. Очікується, що світовий ринок робототехніки продемонструє значне зростання, при цьому аналітики прогнозують середньорічний темп зростання (CAGR) на рівні 18,2% до 2030 року. Такі компанії, як Amazon Devices & Services, Boston Dynamics, Figure AI та Hexagon, вже впроваджують ці нові технології, що свідчить про значний інтерес та визнання з боку галузі.

Джерела

  • TechCrunch

  • NVIDIA Announces Major Release of Cosmos World Foundation Models and Physical AI Data Tools

  • RTX PRO Servers for Building Enterprise AI Factories

  • Nvidia RTX Pro 5000 Blackwell Laptop GPU Beats Previous Gen by 14% in OpenCL Benchmark

Знайшли помилку чи неточність?

Ми розглянемо ваші коментарі якомога швидше.