Mi az a Cosmos?
A Cosmos Reason a multimodális gondolkodás első generációs példája, amely nemcsak felismer, hanem következtet is. A Cosmos egy platform világ-alapmodellekkel, őrjáratokkal (guardrails) és gyorsított adatfeldolgozással. Kiemelt felhasználások: AV-k, robotok és videóelemző ügynökök. A modellcsalád részei:
- Cosmos Predict – világállapot-előrejelzés, akár 30 mp-es folyamatos videógenerálással;
- Cosmos Transfer – többvezérlős, környezet- és fényviszony-variációkat skálázó adatnövelés (pl. Isaac Sim/CARLA alapon);
- Cosmos Reason – új „reasoning” VLM, amely korábbi tudás, fizikaismeret és „józan ész” felhasználásával segít feladatmegoldásban.
Szimuláció és világ-rekonstrukció
- Az Omniverse ökoszisztémában az NuRec könyvtárak ray-tracingelt 3D Gaussian splattinget hoznak, amellyel szenzoradatból (kamera/LiDAR) lehet nagy hűséggel 3D világot rekonstruálni és szimulálni. Frissítések érkeztek az Isaac Sim 5.0/Isaac Lab 2.2 keretrendszerekhez, MJCF↔OpenUSD interoperabilitáshoz, és már a CARLA szimulátorba is integrálták a NuRec-et. Ipari partnerek (pl. Foretellix) a NuRec-et, Sensor RTX-et és a Cosmos Transfert használják szintetikus adatok skálázására és fizikailag hiteles forgatókönyvekhez.
- Fizikainformált tanulás (PhysicsNeMo) és időjárás/klíma modellek (Earth-2)
- A PhysicsNeMo nyílt, fizika-ML keretrendszer PDE-k, peremfeltételek és mért/szimulált adatok együttesével épít nagy hűségű szurrogát-modelleket, közel valós idejű becslésekhez (CFD, termika, szerkezetmechanika stb.).
- Az Earth-2 platform CorrDiff és cBottle generatív modelljei km-skálán finomítanak és gyorsítanak időjárás/klíma előrejelzéseket; a CorrDiff például a WRF numerikus futásokon tanult lefelé skálázni (25 km → ~2 km).
Mit jelent ez – és mit nem?
- Valós előrelépés: A kombináció – nagy hűségű szimuláció + világ-alapmodellek + látás-nyelvi „reasoning” – ténylegesen gyorsítja a robotikai/AV fejlesztést és a szintetikus adatgyártást.
- Nem egyetlen „mindentudó” MI: külön komponensek/keretrendszerek dolgoznak együtt (Cosmos modellek, Omniverse/Isaac, PhysicsNeMo, Earth-2). Ez nem egy általános, egységes „gondolkodó” rendszer.
- Nem pusztán „nem képekből tanul”: a Cosmos Reason kifejezetten látás-nyelvi modell (videó/ kép + szöveg); a fizikainformált tanítás kiegészít – nem lecseréli – a multimodális adatokat.
- AGI-állítás: spekuláció. Az NVIDIA „physical AI”-ról és „reasoningről” beszél, de független bizonyíték általános, kauzális „megértésre” vagy AGI-szintre nincs. Ezek jelenleg vállalati ambíciók/útiterv részei.
Hol hasznos?
- Robotika és gyártás – szimulációban tanult képességek jobb átvitele a valóságba (szintetikus adatok, pontosabb érzékelőmodellek). Autonóm járművek – nagy hűségű, fizikailag hiteles jelenetek, szélsőséges esetek szimulációja. Időjárás/energia/klíma – gyorsabb, finomabb becslések, amelyek tájékoztatják a műveleti döntéseket.
Nyitott kérdések
- A technológia egyre nagyobb döntési autonómiához vezethet. Ezért átlátható validáció, domain-specifikus korlátok és felelősségi keretek kellenek (különösen, ha a modellek szimulációban tanulnak, majd valós környezetben döntenek).
- A SIGGRAPH 2025 bejelentései új szakaszt nyitnak a valóságszimuláló mesterséges intelligencia fejlesztésében – de a gépek „gondolkodása” még mindig „csak” modell-alapú, nem tudatalatti alapú.
Források:
- https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/
- https://blogs.nvidia.com/blog/physical-ai-research-siggraph-2025/
- https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-opens-portals-to-world-of-robotics-with-new-omniverse-libraries-cosmos-physical-ai-models-and-ai-computing-infrastructure
- https://docs.nvidia.com/physicsnemo/index.html
- https://news.mit.edu/2024/scientists-use-generative-ai-complex-questions-physics-0516
- https://www.wired.com/story/ai-physical-intelligence-machine-learning
- https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-omniverse-with-generative-physical-ai
- https://developer.nvidia.com/blog/curating-synthetic-datasets-to-train-physical-ai-models-with-nvidia-cosmos-reason
- https://news.mit.edu/2024/scientists-use-generative-ai-complex-questions-physics-0516
- https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics
