Solução de 3 computadores da Nvidia para autonomia móvel

A Nvidia está apostando em três tipos de computadores para sua visão de mobilidade autônoma, e criou uma plataforma para tornar isso uma realidade com os Modelos de Fundação do Cosmos.

Jensen Huang, CEO da Nvidia, destacou isso em um discurso de abertura na CES 2025, a grande feira de tecnologia em Las Vegas esta semana.

O transporte lidera o caminho

Até agora, os líderes da indústria de transporte estão entre os primeiros a adotar a plataforma Cosmos. Você pode ter ouvido falar do Problema dos Três Corpos. Mas aqui está a solução de três computadores.

“Em vez de um Problema dos Três Corpos, temos uma solução de três computadores,” disse Huang.

O desenvolvimento de veículos autônomos (AV) é possibilitado por três computadores distintos: sistemas Nvidia DGX para treinar a pilha baseada em IA no datacenter, Nvidia Omniverse rodando em sistemas Nvidia OVX para simulação e geração de dados sintéticos, e o computador in-vehicle Nvidia AGX para processar dados de sensores em tempo real para segurança.

Juntos, esses sistemas construídos especificamente para suas finalidades permitem ciclos de desenvolvimento contínuos, acelerando melhorias em desempenho e segurança.

Um bom exemplo é o conceito de gêmeo digital possibilitado pelo Omniverse. Os engenheiros usam essa tecnologia semelhante ao metaverso para criar simulações hiper-realistas de fábricas. Eles aperfeiçoam o design no espaço virtual do Omniverse. Quando está quase perfeito, constroem a fábrica na vida real, equipada com sensores. Esses sensores coletam dados do mundo real que são alimentados de volta ao modelo virtual, aprimorando-o com dados reais. Então o design do gêmeo digital é melhorado e um ciclo de feedback continua. Rev Lebaredian, da Nvidia, me explicou isso várias vezes.

Na feira CES, a Nvidia anunciou hoje uma nova parte da equação: Nvidia Cosmos, uma plataforma composta por modelos de fundação generativa de última geração (WFMs), tokenizadores avançados, proteções e um pipeline de processamento de vídeo acelerado, projetados para avançar no desenvolvimento de sistemas físicos de IA, como AVs e robôs.

“O ciclo de coleta de dados da fábrica de AV consiste na coleta de dados da frota, reconstrução 4D precisa e IA para gerar cenas e variações de tráfego para treinamento e avaliação em laço fechado,” disse Sanja Fidler, vice-presidente de pesquisa em IA da Nvidia, em uma declaração. “Usando a plataforma Nvidia Omniverse, bem como Cosmos e modelos de IA de apoio, os desenvolvedores podem gerar cenários de condução sintéticos para amplificar os dados de treinamento em ordens de magnitude.”

Com a adição do Cosmos à solução de três computadores, os desenvolvedores ganham um ciclo de dados que pode transformar milhares de milhas dirigidas por humanos em bilhões de milhas dirigidas virtualmente — amplificando a qualidade dos dados de treinamento.

“O desenvolvimento de modelos de IA físicos tem sido tradicionalmente intensivo em recursos e custoso para os desenvolvedores, exigindo a aquisição de conjuntos de dados do mundo real e a filtragem, curadoria e preparação de dados para treinamento,” afirmou Norm Marks, vice-presidente de automotivo da Nvidia, em uma declaração. “O Cosmos acelera esse processo com IA generativa, permitindo um desenvolvimento de modelos de IA mais inteligente, rápido e preciso para veículos autônomos e robótica.”

Os líderes do transporte estão usando Cosmos para construir IA física para AVs, incluindo:

● Waabi, uma empresa que está inovando a IA generativa para o mundo físico, usará o Cosmos para busca e curadoria de dados de vídeo para desenvolvimento e simulação de software de AV.

● Wayve, que está desenvolvendo modelos de fundação de IA para direção autônoma, está avaliando o Cosmos como uma ferramenta para buscar cenários de condução de borda e casos extremos usados para segurança e validação.

● O provedor de ferramentas para AV Foretellix usará o Cosmos, juntamente com as APIs Nvidia Omniverse Sensor RTX, para avaliar e gerar cenários de teste de alta fidelidade e dados de treinamento em escala.

Além disso, o gigante de transporte por aplicativo Uber está fazendo uma parceria com a Nvidia para acelerar a mobilidade autônoma. Conjuntos de dados de direção ricos da Uber, combinados com os recursos da plataforma Cosmos e Nvidia DGX Cloud, ajudarão os parceiros de AV a construir modelos de IA ainda mais fortes e de forma mais eficiente.

Disponibilidade

Os WFMs do Cosmos estão agora disponíveis sob uma licença de modelo aberto no Hugging Face e no catálogo NGC da Nvidia. Os modelos do Cosmos estarão em breve disponíveis como microsserviços Nvidia NIM totalmente otimizados.