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NVIDIAのOmniverseプラットフォームにおける最新の動きはかなり大胆です。核心は合成データ生成——仮想環境を使って物理AIモデルを訓練し、ロボットや自動運転車が実データ不足という課題を解決しています。
重要なアップデートはCosmos Predict 2.5で、1枚の画像、1本の動画、あるいはテキストプロンプトから直接、マルチカメラの映像世界を生成できます。一見地味ですが、これは開発者が現実的な訓練データを大量生産できることを意味し、モデルの実環境での安定性が大幅に向上します。
すでに導入している企業もあります。Skild AIはロボット戦略テストに活用し、Serve Roboticsは合成データと実データを組み合わせて自動配送ロボットを訓練、すでに公共の場で10万回以上の配送を達成しています。鉱山会社も利用しており、合成データで探査システムを最適化しています。
要するに、NVIDIAは仮想データでシミュレーションと現実のギャップを縮めています。この流れが広まれば、ロボットと自動運転車の社会実装が一気に加速するでしょう。
原文表示重要なアップデートはCosmos Predict 2.5で、1枚の画像、1本の動画、あるいはテキストプロンプトから直接、マルチカメラの映像世界を生成できます。一見地味ですが、これは開発者が現実的な訓練データを大量生産できることを意味し、モデルの実環境での安定性が大幅に向上します。
すでに導入している企業もあります。Skild AIはロボット戦略テストに活用し、Serve Roboticsは合成データと実データを組み合わせて自動配送ロボットを訓練、すでに公共の場で10万回以上の配送を達成しています。鉱山会社も利用しており、合成データで探査システムを最適化しています。
要するに、NVIDIAは仮想データでシミュレーションと現実のギャップを縮めています。この流れが広まれば、ロボットと自動運転車の社会実装が一気に加速するでしょう。

