ニュース

NVIDIA、世界を仮想化して自動運転開発を加速する「Cosmos」基盤モデル

清宮信志

2025年1月7日 17:28

NVIDIAは、自動運転車やロボットなど、フィジカルAI開発のためのプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。

自動運転開発などに必要なフィジカルAIモデルの開発には、膨大な量の実世界データ等が必要になり、膨大なコストがかかる。「Cosmos 世界基盤モデル(WFM)」は、自動運転やロボット工学などの関連分野から2,000万時間のデータを含む9,000兆トークンでトレーニングされた基盤モデルで、フィジカルAIのトレーニングコストを低減する環境を提供。開発者が既存のモデルをトレーニングするために使う大量のフォトリアルな物理ベースの合成データを簡単に生成可能にする。

フィジカルAIの研究開発専用に構築され、テキスト、画像、ビデオなどの入力とロボットセンサーやモーションデータの組み合わせから物理ベースのビデオを生成できる。モデルは、物理ベースのインタラクション、オブジェクトの永続性、倉庫や工場などのシミュレートされた産業環境や、さまざまな道路状況を含む運転環境の生成を目的として構築されている。

WFMを扱うツールとして、「NVIDIA Cosmos Tokenizer(トークナイザー)」も開発。画像やビデオをトークンに変換する最先端のビジュアルトークナイザーで、現在の主要なトークナイザーよりも8倍の総圧縮率と12倍の処理速度を実現している。

オープンモデルの第1弾を開発者コミュニティに提供開始しており、1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Waabi、XPENG など大手ロボティクス会社や自動車会社、ラウドシェアのUberなどが採用する。

この要約はGeminiによって自動生成されたものであり、原文の完全性や正確性を保証するものではありません。この機能はベータ運用中です。

×

'; const t=d.getElementById('summary2_text'); t.innerText=json.summary; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); } }; window.ipc_get_summary3=function(json){ console.log('ipc_get_summary3'); console.log(json); const d1=d.getElementById('summary2_result'); d1.innerHTML = ''; d1.className='mv20'; let summary3=d.createElement('DIV'); summary3.className='box-02 ai aleft'; summary3.style.position='relative'; d1.appendChild(summary3); const d2=d.getElementById('summary2_button'); if (d2) { d2.remove(); } if(json.error){ summary3.innerText='申し訳ございません。この記事はうまく要約が作れないようです。別の記事でお試しください。'; }else{ summary3.innerHTML='

3行まとめ

この要約はGeminiによって自動生成されたものであり、原文の完全性や正確性を保証するものではありません。この機能はベータ運用中です。

×

'; const t=d.getElementById('summary3_text'); t.innerText=json.summary; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); } }; window.ipc_get_body_size=function(){ let p_tags=d.querySelectorAll('.main-contents .contents-section>p'); var text=''; for (let i=0;i= targetDate) && (!location.pathname.includes('/docs/topic/special/'))) { let p_tags=d.querySelectorAll('.main-contents .contents-section>p'); if (p_tags.length>2&&ipc_get_body_size()>=1000){ // for test const urlParams = new URLSearchParams(window.location.search); // const abval = urlParams.get('ipc_ipw_genai_ab2'); const abval = 31; if (abval !== null) { window.ipc_ipw_genai_ab2 = abval; switch (window.ipc_ipw_genai_ab2%3) { case 0 : window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn = 'a'; break; case 1 : window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn = 'b'; break; case 2 : window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn = 'c'; break; } console.log('ABtest2 ipc_ipw_genai_ab2 = ', window.ipc_ipw_genai_ab2); console.log('ABtest2 ipc_ipw_genai_ab2_ptn = ', window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn); } let div=d.createElement('DIV'), d2=d.createElement('DIV'), d3=d.createElement('DIV'), button=d.createElement('BUTTON'), button3=d.createElement('BUTTON'); switch (window.ipc_ipw_genai_ab2%3) { case 0: div.id='summary2_section'; div.className='acenter'; d2.id='summary2_button'; d2.className='acenter'; div.appendChild(d2); d3.id='summary2_result'; d3.className='acenter'; div.appendChild(d3); button.id='button_sentence_'+window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn; button.className='watch-link ai'; button.innerText='記事を要約する(AI)'; button.style.margin='10px'; button.setAttribute('onclick','window.summarize2()'); d2.appendChild(button); p_tags[2].appendChild(div); button3.id='button_bulletpoints_'+window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn; button3.className='watch-link ai'; button3.innerText='3行まとめ'; button3.style.margin='10px'; button3.setAttribute('onclick','window.summarize3()'); d2.appendChild(button3); p_tags[1].appendChild(div); break; case 1: div.id='summary2_section'; div.className='acenter'; d2.id='summary2_button'; d2.className='acenter'; div.appendChild(d2); d3.id='summary2_result'; d3.className='acenter'; div.appendChild(d3); button.id='button_sentence_'+window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn; button.className='watch-link ai'; button.innerText='記事を要約する(AI)'; button.style.margin='10px'; button.setAttribute('onclick','window.summarize2()'); d2.appendChild(button); p_tags[2].appendChild(div); p_tags[1].appendChild(div); break; case 2: div.id='summary2_section'; div.className='acenter'; d2.id='summary2_button'; d2.className='acenter'; div.appendChild(d2); d3.id='summary2_result'; d3.className='acenter'; div.appendChild(d3); button.id='button_bulletpoints_'+window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn; button.className='watch-link ai'; button.innerText='3行まとめ'; button.style.margin='10px'; button.setAttribute('onclick','window.summarize3()'); d2.appendChild(button); p_tags[2].appendChild(div); button3.id='button_sentence_'+window.ipc_ipw_genai_ab2_ptn; button3.className='watch-link ai'; button3.innerText='記事を要約する(AI)'; button3.style.margin='10px'; button3.setAttribute('onclick','window.summarize2()'); d2.appendChild(button3); p_tags[1].appendChild(div); break; } } } else { console.log('Published date is before 2024-01-15'); } } else { console.log('article:published_time not found'); } })(document);

トップページに戻る

'+strTags+''; $('div.main-contents').after().append(appendHtml); } if($('#takeInLink')){ $('#takeInLink').appendTo($('article div.contents div.main-contents')); $('#takeInLink').show(); } });});

[0-9]+年[0-9]+月[0-9]+日) [0-9:]+(<\/p>)/g, '$1$2'); html += part; } html += '

'; $('#chartbeat_recommend').html(html); $('#chartbeat_recommend a').on('click tap', function(){ ga('EventTracking.send', 'event', {eventCategory: 'article', eventAction: 'TRENDING-Internal', eventLabel: this.href, transport: 'beacon'}); }); } });});'; elements[0].outerHTML = elements[0].outerHTML + socialHtml; var socialHtml = ''; var under = document.getElementsByTagName('article'), _element = document.createElement('DIV'); under[0].appendChild(_element); _element.outerHTML = socialHtml;