Искусственный интеллект учит роботов взаимодействовать с реальностью

Основной проблемой для ИИ в робототехнике является нехватка данных о реальных физических ситуациях. В отличие от языковых моделей, которые обучаются на огромных текстовых и мультимедийных данных, для роботов данные о взаимодействии с миром приходится собирать в реальных условиях, что дорого и долго. Например, для автономных автомобилей важно получить данные с камер, датчиков и других устройств, что требует времени и ресурсов.

Новые симуляторы миров, такие как Nvidia Cosmos, предлагают решение, генерируя виртуальные модели реальных ситуаций и создавая тысячи уникальных обучающих сценариев. С помощью таких моделей можно моделировать различные условия — от времени суток до погодных явлений, а также поведение других объектов и людей в этих условиях. Это значительно ускоряет обучение ИИ, позволяя создавать большие объемы данных для тренировки роботов и автономных систем.

Nvidia заявила, что Cosmos может работать в реальном времени, генерируя все возможные варианты развития событий, что позволяет моделям ИИ выбирать оптимальные действия. Это уменьшает требования к данным и ускоряет процесс обучения в 12 раз.