Nvidia Cosmos: Die Zukunft der KI-Simulationen

Videobasierte Weltmodelle und modernste Hardware könnten die Robotik revolutionieren – doch Skepsis bleibt.

Quelle Nvidia | All-AI.de

Nvidia präsentiert videobasierte Weltmodelle

Nvidia stellt mit den World Foundation Models (WFMs) eine neue Technologie vor, die auf der Cosmos-Plattform basiert. Diese videobasierten Weltmodelle sollen physikbasierte Simulationen ermöglichen und die Entwicklung von Robotik und autonomen Fahrzeugen revolutionieren.

Ein Durchbruch für Robotik und Simulation

Jensen Huang, CEO von Nvidia, sieht in den neuen Weltmodellen einen „ChatGPT-Moment“ für die Robotik. Damit meint er nicht weniger als einen revolutionären Durchbruch, der die Entwicklung von Robotern und autonomen Fahrzeugen in neue Dimensionen heben könnte. Die World Foundation Models (WFMs) basieren auf einer gigantischen Datenmenge: Über 20 Millionen Stunden Videomaterial und 9.000 Billionen Token bilden die Grundlage. Diese Daten umfassen Mensch-Umwelt-Interaktionen, industrielle Prozesse und spezifische Robotik- und Fahrdaten.

Mit den Weltmodellen lassen sich physikbasierte Videos erstellen, die realitätsnahe Simulationen ermöglichen. Laut Nvidia können diese Videos auf Grundlage von Text-, Bild- oder Videoeingaben sowie Sensordaten erstellt werden. Dadurch soll es möglich werden, Roboter und autonome Systeme effizienter zu trainieren, ohne teure und aufwendige reale Tests durchführen zu müssen. Das Ziel ist es, fotorealistische Trainingsdaten zu generieren, die Roboter optimal auf reale Aufgaben vorbereiten.

Erste Anwendungen und technische Hintergründe

Die Modelle stoßen bereits auf großes Interesse. Unternehmen wie Uber nutzen die Technologie zur Weiterentwicklung autonomer Fahrzeuge, während Robotik-Spezialisten wie 1X und Agile Robots die Plattform für Tests und Trainings einsetzen. Auch Start-ups wie Waabi und Wayve, die im Bereich des autonomen Fahrens tätig sind, sehen in den Weltmodellen eine entscheidende Ressource für die Sicherheit und Präzision ihrer Systeme.

Technologisch basieren die Weltmodelle auf Nvidias Cosmos-Plattform, die durch ihre enorme Datenverarbeitungskapazität beeindruckt. Dank der Blackwell-Architektur kann die Plattform Videodaten in nie dagewesener Geschwindigkeit verarbeiten. Während CPUs Jahre benötigen würden, schafft Cosmos die Verarbeitung von 20 Millionen Stunden Videomaterial in nur zwei Wochen. Ein speziell entwickelter Tokenizer ermöglicht eine achtmal stärkere Datenkomprimierung und arbeitet dabei zwölfmal schneller als herkömmliche Systeme.

Die Modelle selbst gibt es in verschiedenen Varianten, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen. So wurde die Nano-Version für Echtzeitanwendungen optimiert, während die Ultra-Variante maximale Präzision und Detailgenauigkeit für spezialisierte Anwendungen bietet. Entwickler können zudem zusätzliche Modelle wie einen leistungsstarken Videodecoder oder ein Upsampling-Modell für Textprompts nutzen, die weitere Anpassungen und Optimierungen ermöglichen.

Kontroverse um den Ansatz

So vielversprechend die Technologie auch klingt, sie bleibt nicht ohne Kritik. Eine aktuelle Studie von Bytedance Research und der Tsinghua University zeigt, dass aktuelle Videomodelle oft nicht in der Lage sind, physikalische Gesetze wirklich zu verstehen. Statt universelle Regeln zu lernen, erkennen die Modelle lediglich oberflächliche Merkmale wie Farben oder Bewegungsmuster in den Trainingsdaten.

Auch Yann LeCun, führender KI-Forscher bei Meta, äußerte sich skeptisch. Er hält es für ineffizient und wenig zielführend, physikalische Gesetzmäßigkeiten allein durch Pixelvorhersagen zu modellieren. Nvidia sieht hingegen in der Kombination aus leistungsstarken Modellen und der Hardware-Architektur der Cosmos-Plattform eine Lösung für diese Herausforderungen. Ob diese Einschätzung sich bewahrheitet, bleibt abzuwarten.

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