A NVIDIA ampliou a plataforma Cosmos, voltada a modelos de mundo — sistemas que ajudam robôs e veículos autônomos a entender e simular o ambiente físico. O anúncio, feito no GTC Berlin, inclui novas ferramentas de treinamento, checkpoints para simulação e blueprints do Cosmos Data Factory.
O Cosmos Data Factory reúne recursos para rotular, curar, ampliar e avaliar dados de treino em escala. Ele ganhou cinco blueprints, entre eles geração de conjuntos de dados para veículos autônomos, criação de vídeos sintéticos de eventos raros ou perigosos, imagens de defeitos em placas de circuito, metal e vidro, e alteração de clima e iluminação em gravações existentes. Os pacotes estão disponíveis no GitHub, no Microsoft Azure, na Nebius e na CoreWeave.
Segundo a NVIDIA, a Porsche usa a ferramenta para montar um ciclo compartilhado de dados de direção autônoma entre as marcas do grupo Volkswagen, com expectativa de reduzir em até 90% os test drives físicos repetidos. Já a ANYbotics gerou mais de 1.500 clipes sintéticos para treinar robôs de inspeção industrial a identificar vazamentos.
Na parte de modelos, as ferramentas de ajuste fino, aprendizado por reforço, destilação e quantização passaram a funcionar como agent skills e a atender outros modelos abertos, como GR00T, Alpamayo, Qwen e Pi0.5. Novas variantes Nano do Cosmos 3 permitem testar políticas de carros autônomos e robôs em simulações repetíveis antes de ir para o mundo real.
Os microsserviços NIM do Cosmos 3 foram atualizados e, de acordo com a empresa, entregam inferência até 2 vezes mais rápida sem perda de qualidade nas configurações validadas. O novo blueprint de busca e resumo de vídeo do Metropolis, versão 3.3, promete monitorar 40% mais fluxos de vídeo com a mesma GPU.
Fonte: NVIDIA Blog