Nama: NVIDIA Cosmos
Website/Sumber Utama: https://github.com/NVIDIA/Cosmos
Fungsi Utama: Platform pengembangan model fondasi dunia (World Foundation Models) untuk mempercepat pengembangan AI Fisik.
Tipe: Platform AI dengan Model Fondasi Terbuka
Cocok Untuk: Pengembang robotika, kendaraan otonom, dan sistem AI fisik
Model Harga/Lisensi: Gratis dengan NVIDIA Open Model License Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Model-model yang dilatih pada 20 juta jam data video untuk generasi konten fisik berbasis AI
Apa Itu NVIDIA Cosmos?
NVIDIA Cosmos adalah platform pengembangan AI fisik yang dirancang untuk mempercepat pengembangan sistem seperti kendaraan otonom dan robot. Platform ini terdiri dari model fondasi dunia (World Foundation Models/WFMs) yang generatif, tokenizer canggih, pagar pembatas (guardrails), dan pipeline pemrosesan data video yang dipercepat. Cosmos dibangun di atas pelatihan menggunakan 20 juta jam data robotika dan mengemudi untuk menghasilkan konten fisik berbasis AI yang sangat realistis dan dapat dikustomisasi.
Dengan fokus pada "Physical AI" (AI Fisik), Cosmos memungkinkan pengembang untuk membuat data sintetis berkualitas tinggi yang dapat menggantikan atau melengkapi data dunia nyata, mempercepat pengembangan, dan mengurangi biaya dalam pembuatan sistem AI untuk lingkungan fisik.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Cosmos Predict
- Deskripsi: Model generalis untuk generasi dunia virtual dan prediksi frame dari input multimodal (teks, gambar, atau video).
- Manfaat/Contoh: Dilatih pada 9.000 triliun token data robotika dan mengemudi, dirancang khusus untuk pasca-pelatihan. Tersedia sebagai Cosmos NIM untuk inferensi yang dipercepat di mana saja.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Cosmos Transfer
- Deskripsi: Model berbasis difusi yang menghasilkan data sintetis berkualitas tinggi melalui transfer dunia-ke-dunia.
- Manfaat/Contoh: Memperkuat video input ke berbagai lingkungan dan kondisi pencahayaan untuk generasi dunia fisik yang sadar pada masukan terstruktur seperti peta segmentasi, sinyal kedalaman, pindaian LiDAR, dan simulasi dari NVIDIA Omniverse.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Cosmos Reason
- Deskripsi: Model penalaran multimodal yang dapat disesuaikan sepenuhnya untuk merencanakan respons berdasarkan pemahaman spasial dan temporal.
- Manfaat/Contoh: Dilatih menggunakan pasca-pelatihan model visual-bahasa dan pembelajaran penguatan untuk penalaran rantai-pemikiran. Memungkinkan pengambilan keputusan cerdas melalui penalaran dan pemberian reward untuk respons optimal.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Tokenizers dan Guardrails
- Deskripsi: Rangkaian tokenizer gambar dan video yang memajukan state-of-the-art dalam tokenisasi visual untuk pelatihan model dunia.
- Manfaat/Contoh: Menghasilkan token gambar atau video dengan tingkat kompresi yang lebih tinggi untuk pengembangan model dunia yang skalabel, kuat, dan efisien. Dilengkapi dengan pagar pembatas termasuk pre-guard untuk memblokir input berbahaya dan post-guard untuk memastikan keamanan dan konsistensi dalam generasi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Model tersedia secara terbuka melalui NVIDIA Open Model License untuk semua pengembang AI fisik
- Dilatih pada 20 juta jam data video robotika dan mengemudi, menjadikannya sangat kuat untuk aplikasi dunia nyata
- Mempercepat pengembangan AI dengan mengurangi kebutuhan data dunia nyata melalui generasi data sintetis berkualitas tinggi
- Mendukung berbagai kasus penggunaan seperti generasi data sintetis, inisialisasi model kebijakan, evaluasi model kebijakan, dan generasi multi-tampilan
- Arsitektur modular memungkinkan pengembang memilih komponen yang paling sesuai untuk kasus penggunaan mereka
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Meskipun model tersedia secara gratis, infrastruktur yang diperlukan untuk menjalankan model ini secara optimal memerlukan perangkat keras NVIDIA yang kuat (seperti GPU seri RTX atau DGX)
- Kurva pembelajaran yang curam bagi pengembang yang baru mengenal teknologi AI generatif dan model fondasi
- Dokumentasi masih dalam tahap pengembangan dan belum selengkap platform AI lainnya
- Tidak sepenuhnya open source - NVIDIA tidak mengungkapkan data spesifik yang digunakan untuk melatih model-model ini
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Gratis dengan lisensi terbuka
Tingkatan Utama:
- Semua model tersedia secara gratis dengan NVIDIA Open Model License
- Untuk kasus penggunaan khusus atau lisensi kustom, pengguna dapat menghubungi [email protected]
Link Halaman Lisensi: Lihat Detail Lisensi di Sini
Lisensi: NVIDIA Open Model License dan Apache License 2.0 untuk komponen tertentu (Lihat File Lisensi)
Berdasarkan informasi dari lisensi, pengembang dapat menggunakan model-model ini secara komersial, membuat dan mendistribusikan model turunan, dan NVIDIA tidak mengklaim kepemilikan atas output yang dihasilkan.
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Generasi Data Sintetis (SDG): NVIDIA Omniverse menciptakan adegan 3D realistis yang dapat digunakan sebagai input untuk Cosmos Transfer, yang memperkuatnya di berbagai lingkungan dan pencahayaan fotorealistis. Lihat detail implementasi
- Inisialisasi Model Kebijakan: Model kebijakan mengarahkan perilaku sistem AI fisik, memastikan sistem beroperasi dengan aman sesuai tujuannya. Cosmos Predict atau Cosmos Reason dapat dilatih pasca untuk menghasilkan tindakan. Lihat contoh penggunaan
- Evaluasi Model Kebijakan: Cosmos WFM mempercepat evaluasi kebijakan dengan mensimulasikan tindakan dunia nyata melalui output video, menggunakan fisika ground-truth Omniverse untuk akurasi. Pelajari lebih lanjut
- Generasi Multi-tampilan: Cosmos Predict dapat dilatih pasca untuk menghasilkan berbagai tampilan atau perspektif kamera, memungkinkan data pelatihan berbasis fisik dengan fidelitas tinggi yang konsisten secara temporal. Lihat contoh implementasi
- Komunitas aktif pengembang di berbagai industri seperti robotika humanoid (Galbot, Agility Robotics, Figure AI) dan perusahaan mobil self-driving (Uber, Wayve, Waabi) telah mulai menggunakan platform ini. Lihat studi kasus
Tanggapan (0 )