NVIDIA가 물리적 AI 개발에 있어 중요한 발전을 이룬 Cosmos World Foundation Model 플랫폼을 출시했습니다. 아래는 기사의 주요 내용입니다.

플랫폼 개요
NVIDIA Cosmos는 자율 기계가 물리적 세계를 인식하고 이해하며 상호 작용할 수 있도록 물리적 AI 개발을 가속화하기 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 최첨단 월드 파운데이션 모델, 비디오 토크나이저, 그리고 CUDA를 기반으로 한 AI 가속 데이터 처리 파이프라인을 결합하고 있습니다.

주요 특징
- 월드 파운데이션 모델 : Cosmos는 물리 정보를 인식한 비디오 및 세계 상태를 생성하는 데 활용될 수 있도록 사전 훈련된 모델을 포함합니다. 이 모델들은 다양한 실제 물리와 환경을 포함한 방대한 데이터셋으로 훈련되어, 여러 물리적 AI 작업에 적합합니다.
- 두 단계 훈련 : 이 플랫폼은 월드 모델 훈련을 위한 두 단계 접근 방식을 사용합니다. 처음에는 일반적인 데이터셋으로 일반 모델을 훈련시키고, 이후에는 더 작은 목표 데이터셋을 사용하여 자율 주행이나 휴머노이드 로봇과 같이 특정 응용 분야에 맞는 전문가 모델을 생성합니다.
- 효율적인 데이터 처리 : NVIDIA NeMo Curator는 Cosmos에 통합되어 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리합니다. 예를 들어, NVIDIA Blackwell GPU를 사용하면 2천만 시간의 비디오를 단 14일 만에 처리할 수 있어, CPU 파이프라인에 비해 현저히 시간을 단축합니다.
- Cosmos 토크나이저 : 이 기능은 효율적이고 압축된 고충실도의 비디오 토크나이즈를 가능하게 하여 월드 파운데이션 모델의 성능에 중요한 역할을 합니다.
- NVIDIA Omniverse와의 통합 : Cosmos 모델은 NVIDIA Omniverse 플랫폼과 통합되어 다중 세계 시뮬레이션을 지원하며, 물리적 AI 시스템의 개발 및 테스트를 향상시킵니다.

사용 사례
- 정책 모델 개발 및 평가 : Cosmos 모델은 자율 기계의 정책을 개발하고 평가하는 데 유용합니다.
- 예측 모델링 : 이 플랫폼은 기계가 미래 이벤트를 예상하고 대응하는 데 도움이 되는 예측 모델링을 지원합니다.
- 맞춤형 월드 모델 : 개발자는 사전 훈련된 모델을 세부 조정하여 특정 응용 분야에 맞는 맞춤형 월드 모델을 구축할 수 있습니다.

안전성과 일관성
- Cosmos 가드레일 : 이 플랫폼에는 생성 전후에 모델의 무결성과 출력의 일관성을 유지하기 위한 시스템이 포함되어 있어, 모델의 안전하고 일관된 사용을 보장합니다.

전체적으로 NVIDIA Cosmos 플랫폼은 강력한 도구, 효율적인 데이터 처리, 그리고 다양한 사전 훈련 모델을 제공하여 물리적 AI 개발을 가속화하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 자율 기계의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.