Последние шаги NVIDIA на платформе Omniverse довольно впечатляют. В центре внимания — генерация синтетических данных: обучение физических ИИ-моделей в виртуальной среде, что решает проблему нехватки реальных данных для роботов и автономных автомобилей.

Ключевое обновление — Cosmos Predict 2.5, который может по одной фотографии, видеоролику или текстовой подсказке сразу создавать многокамерные видеомиры. На первый взгляд ничего особенного, но это позволяет разработчикам массово производить реалистичные обучающие данные, чтобы модели работали стабильнее в реальных условиях.

Уже есть первые пользователи: Skild AI использует эту технологию для тестирования стратегий роботов, Serve Robotics смешивает синтетические и реальные данные для обучения автономных курьерских роботов, которые уже выполнили более 100 000 доставок в общественных местах. Даже горнодобывающие компании подключились — они оптимизируют системы разведки с помощью синтетических данных.

Проще говоря, NVIDIA с помощью виртуальных данных сокращает разрыв между симуляцией и реальностью. Если эта волна распространится, она ускорит внедрение роботов и автономных автомобилей в повседневную жизнь.