NVIDIA представила новый моделирующий инструмент Cosmos 3 Edge, который обеспечивает управление роботами на базе встроенных вычислительных устройств. Эта модель, обладая размером всего в 4 миллиарда параметров, может эффективно обрабатывать данные и использовать их для автономного выполнения задач по манипуляции в реальном времени.
Преимущества Cosmos 3 Edge в робототехнике
Разработка Cosmos 3 Edge нацелена на устранение проблем, связанных с ограниченным размером памяти и задержками при обработке данных на роботах. Этот модельный комплекс был обучен на данных о физическом взаимодействии объектов, что позволяет значительно улучшить точность предсказаний и время реагирования. На NVIDIA Jetson AGX Thor, например, каждая команда генерируется за 1,53 секунды, что обеспечивает плавное выполнение задач с необходимой частотой управления.
Данные об обучении и их значение
Cosmos 3 Edge обучался на наборе данных nvidia/Cosmos3-DROID, который включает 76 тысяч успешных попыток управления различными манипуляторами, собранных за 350 часов работы над 86 задачами. Эти данные позволяют внедрить в модель глубокое понимание окружающей среды и взаимодействия с объектами. Такой подход помогает минимизировать необходимость в обучении на основе демонстраций для каждой конкретной задачи.
Что это значит для рынка?
Для российских разработчиков решение от NVIDIA открывает новые горизонты в области робототехники и автоматизации. Модели, подобные Cosmos 3 Edge, позволяют внедрять AI решения в системы, способные автономно выполнять сложные задачи, что имеет огромный потенциал для применения в различных отраслях, включая производство и логистику. С возможностью адаптации под встроенные устройства, такие как Jetson Thor, плотность вычислений на границе обработки данных увеличивается, что обеспечивает более эффективное использование ресурсов.
Новые разработки в этой области обещают продолжить улучшать эффективность и масштабируемость автономных машинных решений, открывая новые рынки и возможности для стартапов в сфере ИИ и робототехники.
