Судлаачид хиймэл оюун ухаан (AI)-д суурилсан өөрийгөө сургадаг дэвшилтэт роботуудыг сургах асар их хэмжээний мэдээллийг үүсгэх чадвартай “Олон ертөнцийн симуляц” платформыг бүтээжээ.
“Cosmos” хэмээн нэрлэсэн энэхүү хэрэгслийн багц нь бодит ертөнцийн орчин болон физикийн хуулиудыг дуурайж, бодитой үр дүнг урьдчилан таамаглах чадвартай “Дэлхийн суурь загварууд” хэмээх нейрон сүлжээг бүтээх боломжийг судлаачдад олгодог. Энэ загварууд нь өөрийгөө удирдах тээврийн хэрэгсэл (AV) эсвэл хүн дүрст робот зэрэг бодит ертөнцөд ажилладаг AI системүүдийг сургах синтетик өгөгдлийг үүсгэж чадна.
AI системийг сургахын тулд асар их хэмжээний өгөгдөл шаардлагатай байдаг ч судлаачид 2026 он гэхэд олон нийтэд нээлттэй өгөгдлийн нөөц дуусах магадлалтай гэж үзэж байна. Робот зэрэг бодит ертөнцтэй харилцдаг AI системд бодит дүрслэлийг ашиглах хэрэгтэй бөгөөд энэ нь үйлдвэрлэхэд хэцүү, ихээхэн зардал шаарддаг.
Гэсэн хэдий ч үнэхээр хэрэгцээтэй синтетик өгөгдөл үүсгэх нь амаргүй байдаг ба өмнө нь нэгэн судалгаа муу боловсруулсан синтетик өгөгдөл нь ойлгомжгүй, хэрэггүй үр дүнд хүргэж болзошгүйг анхааруулж байв. Cosmos нь бодит ертөнцийн физикийн үндсэн дээр хиймэл видео дүрслэлийг асар хурдан үүсгэх боломжийг олгож, энэ асуудлыг шийдвэрлэх зорилготой.
Олон ертөнцийн симуляц хийх нь ирээдүйг тодорхойлоход тусална
“Өнөөдрийн хүн дүрст робот хөгжүүлэгчид ердөө хэдхэн ур чадварыг заахын тулд хэдэн зуун хүнтэй баг, хэдэн мянган давтамжтай үзүүлэн хийдэг,” хэмээн Nvidia компанийн Omniverse болон симуляцийн технологийн дэд ерөнхийлөгч Рев Лебаредиан CES 2025 үзэсгэлэнд онлайнаар хэлсэн байна. Жолоочгүй автомашины хөгжүүлэгчид сая сая милийн замыг туулах шаардлагатай болдог, мөн түүнчлэн олон петабайт өгөгдлийг боловсруулах, шүүх, тэмдэглэх ажил ихээхэн нөөц шаарддаг. Үүний зэрэгцээ бодит туршилтууд нь аюултай бөгөөд хүн дүрст роботын нэг прототипийн өртөг хэдэн зуун мянган доллар хүрдэг.
Nvidia-ийн Omniverse програм хангамжтай хослуулан Cosmos платформ нь тодорхой нөхцөл байдалд боломжит ирээдүйн бүх үр дүнг урьдчилан таамаглаж, роботууд болон жолоочгүй автомашины сургалтад ашиглах боломжтой.
Энэхүү платформ нь дүрслэл үүсгэхэд ашиглагддаг тархалтын загварууд болон процессыг урьдчилан таамаглахад ашиглагддаг автомат регрессив загваруудыг ашигладаг. Эдгээр загварууд нь текст, зураг эсвэл видео өгөгдлийг боловсруулж, бодит цаг хугацаанд тодорхой нөхцөлд юу болохыг урьдчилан таамаглах дүрслэл үүсгэх чадвартай.
“Роботын салбарт ChatGPT-тай адил хувьсгал ирж байна. Томоохон хэлний загварууд шиг дэлхийн суурь загварууд нь робот болон AV хөгжүүлэлтийг урагшлуулах үндэс суурь юм,” хэмээн Nvidia компанийн үүсгэн байгуулагч, гүйцэтгэх захирал Женсен Хуанг хэлжээ. Cosmos-ийг бүтээснээр бид физикийн AI-ийг ардчилж, ерөнхий робот техникийг бүх хөгжүүлэгчдэд хүртээмжтэй болгох зорилготой.
Cosmos-ийг ашиглан бүтээсэн дэлхийн суурь загваруудыг нээлттэй эхийн лицензийн нөхцөлд ашиглах боломжтой.
livescience.com
