Dans ce qui était sans aucun doute l’un des discours d’ouverture du CES les plus attendus et les plus suivis de tous les temps, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a livré une gamme impressionnante d’annonces couvrant les sujets les plus brûlants de la technologie, notamment l’IA, la robotique, les véhicules autonomes et bien plus encore.
Vêtu d’une version flashy de Las Vegas de sa veste en cuir noire emblématique, le leader technologique s’est frayé un chemin à travers les dernières nouvelles de l’entreprise. Cartes graphiques GeForce RTX série 50nouvelles familles de modèles de base Nemotoron AI et plans d’IA pour les agents compatibles avec l’IA.
Il a également souligné les extensions du jumeau numérique et de la plate-forme de simulation Omniverse de l’entreprise qui étendent l’IA au monde physique, ainsi que les nouvelles certifications de sécurité pour sa plate-forme de conduite autonome. En outre, il a présenté un superordinateur d’IA de la taille d’un mini-ordinateur de bureau appelé Project Digits, qui est propulsé par un GPU Grace Blackwell, il va sans dire que c’était beaucoup à prendre en compte.
L’une des annonces les plus intéressantes, bien que peut-être la moins comprise, concernait un ensemble de modèles de fonds et de capacités de plateforme appelés Espace. Défini comme un pipeline avancé de modèles de base mondiaux, de tokenisation avancée, de garde-corps de sécurité et de traitement vidéo, Cosmos est conçu pour apporter les capacités d’apprentissage et les résultats avancés de l’IA générative du domaine numérique. au monde physique.
En d’autres termes, au lieu d’utiliser l’IA générative pour créer de nouvelles sorties numériques basées sur un entraînement sur des milliards de documents, d’images et d’autres contenus numériques, Cosmos peut créer de nouvelles actions physiques (appelons-les des sorties analogiques) en utilisant des données formées sur des environnements simulés numériquement. .
Bien que le concept soit complexe, les implications concrètes sont à la fois simples et profondes. Pour des applications telles que la robotique, les véhicules autonomes et d’autres systèmes mécaniques, Cosmos permet à ces systèmes de répondre aux stimuli physiques de manière plus précise, plus sûre et plus utile. être formé pour reproduire physiquement la manière la plus efficace ou la plus sûre d’effectuer une tâche, qu’il s’agisse de retourner une omelette ou des pièces sur une chaîne de production. De même, une voiture autonome peut s’adapter de manière dynamique à différentes situations et environnements.
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Une grande partie de ce type d’apprentissage repose actuellement sur des efforts manuels, comme filmer des personnes effectuant les mêmes actions des centaines de fois ou des véhicules autonomes parcourant des millions de kilomètres : avec Cosmos, ces méthodes de formation peuvent être automatisées, ce qui réduit considérablement les coûts, gagne du temps et étend ses capacités. la gamme de données disponibles pour le processus de formation.
Nvidia Cosmos est une plateforme mondiale de développement de modèles de base qui comprend des modèles génératifs, un conservateur de données, des tokeniseurs et un cadre pour accélérer le développement de l’intelligence artificielle physique.
Cosmos fonctionne comme une extension de l’environnement de simulation numérique Omniverse de Nvidia. Il traduit la physique numérique des modèles et des systèmes créés dans Omniverse en action physique dans le monde réel, ce qui permet à Cosmos de produire des résultats physiques alimentés par GenAI.
Au cœur de Cosmos se trouvent des modèles de base mondiaux construits à partir de millions d’heures de contenu vidéo qui comprennent les résultats vidéo du monde physique sur la façon dont les modèles prédisent le comportement dans des scénarios du monde réel.
Ces vidéos servent ensuite de sources de données synthétiques qui peuvent être utilisées pour entraîner des modèles dans des systèmes robotiques, des véhicules autonomes et d’autres systèmes mécaniques alimentés par GPU, ce qui donne lieu à des systèmes capables de répondre plus efficacement à différents environnements.
Un autre aspect notable est que Nvidia met ses modèles gratuitement à la disposition de la Fondation Cosmos World pour encourager les progrès en matière de robotique et de véhicules autonomes et pour stimuler de nouvelles expérimentations.
À court terme, l’impact immédiat de Cosmos sera limité, car il s’adresse principalement à un public de niche qui développe des applications avancées de robotique et de véhicules autonomes et de sécurité.
Plus important encore, cela démontre la capacité de Nvidia à anticiper et à se préparer aux tendances technologiques émergentes, telles que la robotique. Pour ceux qui s’intéressent à la direction que prend l’entreprise et à la manière dont elle envisage de maintenir sa croissance impressionnante, ces développements offrent des informations intéressantes et importantes.
Bob O’Donnell est le fondateur et analyste en chef Recherche TECHnalysis, LLC une société de conseil en technologie qui fournit des services de conseil stratégique et d’études de marché à l’industrie technologique et à la communauté financière professionnelle. Vous pouvez le suivre sur Twitter @bobodtech :
