Nvidia делает стратегическую ставку на физический искусственный интеллект. Во время своего вступительного слова на GTC 2025 генеральный директор Дженсен Хуанг не стеснялся в выражениях, заявив, что робототехника «вполне может быть крупнейшей отраслью из всех!» За этим амбициозным видением стоит быстро развивающаяся платформа Omniverse, которая теперь дополнена недавно анонсированными моделями мира Cosmos.
Когда компания Nvidia впервые представила Omniverse широкой аудитории, основное внимание уделялось её возможностям как платформы для визуализации, что подтверждалось партнёрскими отношениями с такими компаниями, как WPP, в сфере маркетинговых приложений. Сегодня видение компании значительно расширилось, и в центре внимания оказались промышленные приложения.
Платформа Nvidia Omniverse превращается в то, что руководители компании называют «операционной системой для физического ИИ», отражая тот факт, что клиенты всё чаще используют эту технологию для обучения роботов и автономных систем в виртуальной среде перед физическим внедрением.
«Рассматривайте Omniverse в первую очередь как платформу для разработки приложений с физическим ИИ или симуляцией, — объяснил Джеймс МакКенна, менеджер по глобальному маркетингу продуктов Nvidia для цифровых двойников Omniverse, в интервью Maginative. — Разработчики используют её для создания приложений с ИИ нового поколения, которые объединяют физические данные так, как раньше было невозможно».
Этот подход оказался ценным для компаний, которые вложили средства в создание цифровых копий своих заводов и складов. Теперь эти компании используют Omniverse для безопасного и экономичного обучения и тестирования роботов, гуманоидов и других автономных систем перед их внедрением в реальном мире.
Важным дополнением к Omniverse является Nvidia Cosmos — набор моделей, предназначенных для создания синтетических данных в больших объёмах для обучения физических систем ИИ. Это решает одну из самых серьёзных проблем при разработке воплощённого искусственного интеллекта: потребность в больших и разнообразных наборах данных.
«Представьте, что это конвейер для создания синтетических данных из 3D в 2D, — сказал МакКенна. — Среды моделирования и чертежи, созданные с помощью Omniverse и Cosmos, позволяют разработчикам генерировать огромные объёмы разнообразных фотореалистичных данных для обучения физического ИИ».
Сочетание Omniverse и Cosmos позволяет компаниям преодолеть ограничения, связанные с данными, за счёт создания синтетических обучающих данных, представляющих бесчисленное множество сценариев, в том числе случаи, которые редко встречаются в реальных операциях, но критически важны для надёжных систем искусственного интеллекта.
Компания Mercedes-Benz является примером такого подхода. Создав цифровых двойников на основе технологии Nvidia за несколько лет, автопроизводитель теперь использует эти симуляции с Cosmos для обучения человекоподобных роботов Apptronik Apollo для сборки автомобилей. Аналогичным образом Hyundai Motor Group моделирует роботов Boston Dynamics Atlas на своих сборочных линиях.
Для поддержки этих внедрений Nvidia разработала новый проект MEGA, доступный в предварительном просмотре, который позволяет тестировать масштабные роботизированные комплексы в промышленных цифровых двойниках. MEGA позволяет компаниям моделировать работу разнородных роботизированных комплексов в виртуальных копиях своих предприятий.
В сфере производства электроники компания Foxconn использует сочетание Omniverse, MEGA и Cosmos для развития своих производственных мощностей для платформы Nvidia Blackwell.
«Foxconn постоянно ищет способы преобразовать нашу деятельность по мере того, как мы продолжаем свой путь к созданию фабрик будущего», — сказал Бренд Ченг, генеральный директор Fii, основной дочерней компании Foxconn. «Используя Nvidia Omniverse и MEGA, мы тестируем и обучаем гуманоидов для работы на наших ведущих фабриках по мере перехода к следующей волне физического ИИ».
Несмотря на то, что основное внимание уделяется промышленности, МакКенна подчеркнул, что дело не только в производстве. На самом деле, Nvidia намеренно разработала Omniverse так, чтобы его можно было использовать в самых разных областях, и поэтому разработчики применяют его в различных сферах для разных целей. Директор по развитию и маркетингу Unilever Эси Эгглстон Брейси рассказала, что они используют Omniverse для создания идеальных с точки зрения пикселей двойников продуктов, чтобы повысить их привлекательность, упростить и ускорить создание контента.
«Мы превратили то, что когда-то было сложным и медленным процессом, в маркетинговую систему, которая позволяет нашим командам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего, — мыслить масштабно, проявлять творческий подход, расширять границы и творить волшебство для наших брендов».
По мере того как роботы и автономные системы будут занимать центральное место в стратегиях промышленной автоматизации, способность генерировать синтетические обучающие данные и проверять модели ИИ в виртуальных средах станет критически важной. Благодаря обновлениям Omniverse и новым базовым моделям Cosmos компания Nvidia удовлетворяет эту растущую потребность рынка и потенциально ускоряет внедрение физического ИИ, снижая при этом риски внедрения. Если прогноз Хуанга о том, что робототехника станет крупнейшей отраслью, окажется верным, то ранние и постоянные инвестиции Nvidia могут оказаться самой успешной стратегической ставкой.
Источник
Источник новости: habr.com
