フィジカルAI開発支援プラットフォーム「NVIDIA Cosmos」は何に便利なのか？ 4つの使用例で解説：世界基盤モデル（WFM）とは

NVIDIAは、自動運転車やロボットなどのフィジカルAIシステムの開発を促進するために構築された世界基盤モデルプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。

[＠IT]

　NVIDIAは2025年1月6日（米国時間）、自動運転車（AV）やロボットなどのフィジカルAI（人工知能）システムの開発を促進するために構築された世界基盤モデルプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。

　NVIDIA Cosmosは、世界基盤モデル（WFM：World Foundation Models）、高度なトークナイザ、ガードレール、高速ビデオ処理パイプラインで構成される。世界基盤モデルは、テキスト、画像、ビデオの入力に基づいて実世界の環境をシミュレートし、正確な結果を予測するニューラルネットワークだ。

　フィジカルAIモデルの開発には多大なコストがかかり、膨大な量の実世界のデータとテストが必要になる。AVやロボットのようなフィジカルAIシステムはWFMを使用して、トレーニングやテストを迅速化できる。

　NVIDIA CosmosのWFM（以下、Cosmos WFM）では、開発者は既存のモデルをトレーニングおよび評価するための、大量のフォトリアルな物理ベースの合成データを簡単に生成できる。Cosmos WFMをファインチューニングしてカスタムモデルを構築することも可能だ。

　NVIDIAの創業者兼CEOジェンスン・フアン氏は、次のように述べている。「ロボティクスにChatGPTの時代が到来しつつある。大規模言語モデル（LLM）と同様に、WFMはロボットおよびAV開発の進歩に不可欠だが、全ての開発者が独自のモデルをトレーニングするための専門知識とリソースを持っているわけではない。NVIDIAは、フィジカルAIを民主化し、一般的なロボティクスを全ての開発者が利用できるようにするために、Cosmosを構築した」

オープンなWFMでフィジカルAI開発を支援　4つのユースケースとは