NVIDIA、新たなワールドモデル学習・展開ツールでCosmosプラットフォームを拡張
NVIDIAは、フィジカルAIの世界モデルを構築・展開するためのプラットフォーム「Cosmos」に、新たなデータ、トレーニング、最適化ツールを追加した。
ひとことで言うと
NVIDIAはワールドモデル向けのCosmosプラットフォームに、どのような新ツールを追加したのか。
NVIDIAは、物理AIシステムで使用されるワールドモデルの構築、学習、評価、展開を支援する新たな学習ツール、シミュレーション用チェックポイント、Cosmos Data Factoryのブループリントを追加し、Cosmosプラットフォームを拡張した。これに加え、推論の高速化を図った最新のCosmos 3 NIMマイクロサービスも提供される。
要点
- NVIDIAは、新たなトレーニングツール、シミュレーション用チェックポイント、そしてワールドモデル構築のためのCosmos Data Factoryブループリントを加え、Cosmosプラットフォームを拡張したと発表した。
- Cosmos Data Factoryは、自律走行車データ生成、画像属性拡張、イベント動画生成、欠陥画像生成、動画データ拡張をカバーする5種類のクラウドネイティブなブループリントを新たに提供する。これらはGitHub、Microsoft Azure、Nebius、CoreWeave経由で利用できる。
- NVIDIAによれば、開発者はCosmosフレームワークを通じて、GR00T、Alpamayo、QWEN、Pi0.5などのオープンモデルを、ファインチューニングや強化学習、蒸留、量子化といった手法で調整できるようになるという。
- NVIDIAによると、更新版のCosmos 3 NIMマイクロサービスは、検証済みの構成において品質を損なうことなく最大2倍の推論速度を実現する。また、関連するMetropolis VSS Blueprint 3.3を使えば、同じGPUでも監視できる映像ストリーム数を40%増やせるという。
- NVIDIAは、Porsche、ANYbotics、Ultralytics、MicroAGI、Roboflow、ADNOCなどの企業が、Cosmos Data FactoryまたはCosmos Frameworkのツールを自社のワークフローで活用していると紹介している。
NVIDIA、新たなデータ・訓練・展開ツールでCosmosを拡張
NVIDIAは、物理AIシステム向けワールドモデルの構築、評価、展開を支援することを目的として、Cosmosプラットフォームに新たな訓練ツール、シミュレーション用チェックポイント、Cosmos Data Factoryのブループリントを追加したと発表した。同社によると、Cosmosプラットフォームは6つの異なるオープンモデルのリーダーボードでいずれも上位5位以内に入っている。
Cosmos Data Factoryのブループリント
NVIDIAによると、Cosmos Data Factoryは物理AIの訓練に向けたデータのラベリング、キュレーション、拡張、評価を大規模に行うためのツール群を統合しており、同社のCosmos Curatorツールは現在、マルチモーダル・マルチセンサー入力と処理ブロックに対応している。
同社によれば、Cosmos Data Factoryは現在、GitHub、Microsoft Azure、Nebius、CoreWeave経由で利用できる5つのクラウドネイティブなブループリントを提供している。
- Autonomous Vehicle Dataset Generation:運転データをキュレーション・ラベリングし、捕捉が難しいシナリオの合成例を追加
- Image Attribute Augmentation:物体の見た目を変化させ、画像検索の精度を向上
- Event Video Generation:静止画像を、稀なケースや危険な事象の合成動画に変換
- Defect Image Generation:検査モデル向けに、プリント基板や金属、ガラスの欠陥画像を生成
- Video Data Augmentation:既存映像の天候や照明を変化させつつ、シーン構造を維持
NVIDIAによると、ポルシェはMicrosoft Azure上のVoxel51を通じてCosmos Data Factoryを活用し、フォルクスワーゲングループ各ブランドにわたる自動運転車データのフライホイールを構築しており、これにより実車での走行試験の繰り返しを最大90%削減し、開発サイクルの期間を最大85%短縮できる見込みだという。また、ANYbotics はこのブループリントを用いて1,500本以上の合成動画クリップを生成し、Encordのプラットフォームで検証した上で、液体の漏出を認識する検査ロボットの訓練に利用したとしている。さらにUltralyticsは、Cosmos Data Factoryで生成した合成欠陥データを用いてYOLOモデルを再訓練し、欠陥の位置特定と再現率を改善したという。
モデルの訓練、適応、最適化
NVIDIAによると、GTCベルリンにおいて、Cosmos Frameworkの訓練・最適化・展開ツールの対応範囲をより多くのオープンモデルに拡大し、同時に新モデル「Cosmos 3」を発表した。同社によれば、開発者は現在、GR00T、Alpamayo、QWEN、Pi0.5をはじめとする各種オープンモデルや、その他の対応するHugging Faceモデルを、ファインチューニングと強化学習によって適応させた上で、蒸留と量子化によって最適化し、展開することが可能になっている。
NVIDIAによると、ロボティクス研究機関のMicroAGIは、人間が物体を操作する様子を収めた動画でCosmos 3を事後訓練し、320億パラメータの推論モデルを、精度を落とすことなく80億パラメータのNanoモデルへと蒸留したという。同社はまた、開発者がRoboflow上でデータをラベリングしCosmos 3を事後訓練した上で、得られたモデルをRoboflowがホストするGPUまたはオンプレミスのNVIDIA GPUに展開できるとしている。
ポリシーの検証とモデルの高速実行
NVIDIAによると、シミュレーション向けの新しいCosmos 3 Nanoモデルの各バリエーションにより、開発者は実世界でのテストに先立ち、再現可能なマルチビュー・マルチセンサーのシナリオで自律ポリシーを検証できるようになる。同社によれば、更新版のCosmos 3 NIMマイクロサービスは、検証済みの構成において品質を損なうことなく最大2倍高速な推論を実現し、これらのマイクロサービスを基盤とする継続的な映像解析により、1秒未満でのアラート発報が可能になるという。
NVIDIAによると、映像検索・要約向けのMetropolis Blueprintバージョン3.3はCosmos NIMマイクロサービス上に構築されており、同じGPUで監視できる映像ストリーム数を40%増やすのに役立つという。同社によれば、ADNOCはCosmosとMetropolis VSS Blueprintで構築されたFogsphereの「MistIQ」プラットフォームを利用し、65カ所の拠点で安全上の危険をリアルタイムに検知しており、稀な事象向けの合成訓練データの生成にはCosmos Data Factoryを使用しているという。
出典:NVIDIA、「NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models」、2026年10月21日公開。
よくある質問
- NVIDIA Cosmos Data Factoryとは何か
- NVIDIAによると、これはフィジカルAI向けに大規模なマルチモーダル学習データのラベリング、キュレーション、拡張、評価を行うためのツール群およびクラウドネイティブなブループリントであり、GitHub、Microsoft Azure、Nebius、CoreWeave経由で利用可能だという。
- NVIDIAのCosmosフレームワークで適応できるオープンモデルはどれですか。
- NVIDIAによると、開発者はGR00T、Alpamayo、QWEN、Pi0.5をはじめとするHugging Face互換モデルを、ファインチューニングや強化学習、蒸留、量子化といった手法で独自に調整できるという。
- NVIDIAは、更新されたCosmos 3 NIMマイクロサービスについて、どのようなパフォーマンス向上を主張していますか。
- NVIDIAによると、検証済みの構成において、更新されたマイクロサービスは品質を損なうことなく最大2倍の推論速度を実現するという。
- NVIDIAによると、企業はこれらの新しいCosmosツールをどのように活用しているのか。
- NVIDIAは具体例として、ポルシェがVoxel51経由でCosmos Data Factoryを活用し自動運転データを生成していること、ANYboticsが点検ロボットの訓練用に合成映像を生成していること、そしてADNOCがCosmosベースのプラットフォームを用いて65拠点にわたる安全上の危険を検知していることを挙げている。