NVIDIA ขยายแพลตฟอร์ม Cosmos เพิ่มเครื่องมือฝึกและติดตั้งใช้งานโมเดลจำลองโลกใหม่

NVIDIA ขยายแพลตฟอร์ม Cosmos ด้วยเครื่องมือด้านข้อมูล การฝึกโมเดล และการติดตั้งใช้งานใหม่

NVIDIA ระบุว่าได้เพิ่มเครื่องมือฝึกโมเดลใหม่ จุดตรวจสอบสำหรับการจำลองสถานการณ์ และบลูพรินต์ Cosmos Data Factory ให้กับแพลตฟอร์ม Cosmos โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยนักพัฒนาสร้าง ประเมิน และติดตั้งใช้งานโมเดลจำลองโลกสำหรับระบบ AI เชิงกายภาพ บริษัทระบุว่าแพลตฟอร์ม Cosmos ติดอันดับห้าอันดับแรกในกระดานผู้นำโมเดลโอเพนซอร์สถึงหกแห่ง

บลูพรินต์ Cosmos Data Factory

NVIDIA ระบุว่า Cosmos Data Factory รวบรวมเครื่องมือสำหรับการติดป้าย คัดสรร เพิ่มความหลากหลาย และประเมินข้อมูลในระดับขนาดใหญ่เพื่อใช้ฝึก AI เชิงกายภาพ และเครื่องมือ Cosmos Curator ในปัจจุบันรองรับอินพุตและบล็อกการประมวลผลแบบหลายรูปแบบและหลายประสาทสัมผัส

บริษัทระบุว่า Cosmos Data Factory ในขณะนี้มีบลูพรินต์แบบคลาวด์เนทีฟให้ใช้งานห้ารูปแบบ ผ่าน GitHub, Microsoft Azure, Nebius และ CoreWeave ได้แก่

• การสร้างชุดข้อมูลยานยนต์ไร้คนขับ ซึ่งคัดสรรและติดป้ายข้อมูลการขับขี่ พร้อมเพิ่มตัวอย่างสังเคราะห์ของสถานการณ์ที่ยากจะเก็บข้อมูลได้
• การเพิ่มความหลากหลายของคุณลักษณะภาพ ซึ่งปรับเปลี่ยนรูปลักษณ์ของวัตถุเพื่อพัฒนาการค้นหาภาพ
• การสร้างวิดีโอเหตุการณ์ ซึ่งแปลงภาพนิ่งให้เป็นวิดีโอสังเคราะห์ของเหตุการณ์ที่หาได้ยากหรือมีความเสี่ยง
• การสร้างภาพตำหนิ ซึ่งสร้างภาพตำหนิบนแผงวงจรพิมพ์ โลหะ และกระจก สำหรับโมเดลตรวจสอบคุณภาพ
• การเพิ่มความหลากหลายของข้อมูลวิดีโอ ซึ่งเปลี่ยนสภาพอากาศและแสงในฟุตเทจเดิมโดยยังคงโครงสร้างของฉากไว้

NVIDIA ระบุว่า Porsche ใช้ Cosmos Data Factory ผ่าน Voxel51 บน Microsoft Azure เพื่อสร้างระบบหมุนเวียนข้อมูลยานยนต์ไร้คนขับร่วมกันในเครือแบรนด์ของ Volkswagen Group ซึ่งบริษัทคาดว่าจะช่วยลดการทดสอบขับขี่จริงซ้ำๆ ได้มากถึง 90% และลดระยะเวลาในรอบการพัฒนาได้มากถึง 85% NVIDIA ยังระบุว่า ANYbotics สร้างคลิปวิดีโอสังเคราะห์มากกว่า 1,500 คลิปโดยใช้บลูพรินต์เหล่านี้ ผ่านการตรวจสอบด้วยแพลตฟอร์มของ Encord เพื่อฝึกหุ่นยนต์ตรวจสอบให้รู้จักการรั่วไหลของของเหลว และ Ultralytics ได้ฝึกโมเดล YOLO ของตนใหม่ด้วยตำหนิสังเคราะห์ที่สร้างผ่าน Cosmos Data Factory เพื่อพัฒนาการระบุตำแหน่งตำหนิและอัตราการตรวจพบ

การฝึก ปรับแต่ง และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล

NVIDIA ระบุว่าได้ขยายเครื่องมือฝึก ปรับประสิทธิภาพ และติดตั้งใช้งานของ Cosmos Framework ให้ครอบคลุมโมเดลโอเพนซอร์สมากขึ้นในงาน GTC Berlin พร้อมเปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อ Cosmos 3 บริษัทระบุว่าขณะนี้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งโมเดลโอเพนซอร์สได้หลากหลาย เช่น GR00T, Alpamayo, QWEN และ Pi0.5 รวมถึงโมเดล Hugging Face ที่รองรับอื่นๆ ผ่านการไฟน์จูนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง จากนั้นปรับประสิทธิภาพด้วยการกลั่นโมเดล (distillation) และการควอนไทซ์ก่อนนำไปใช้งานจริง

NVIDIA ระบุว่าห้องปฏิบัติการวิจัยหุ่นยนต์ MicroAGI ได้นำ Cosmos 3 มาฝึกเพิ่มเติมด้วยวิดีโอมนุษย์กำลังหยิบจับวัตถุ และกลั่นโมเดลให้เหตุผล (reasoner) ขนาด 32 พันล้านพารามิเตอร์ ให้กลายเป็นโมเดล Nano ขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ บริษัทยังระบุว่านักพัฒนาสามารถติดป้ายข้อมูลและฝึก Cosmos 3 เพิ่มเติมบน Roboflow จากนั้นนำโมเดลที่ได้ไปติดตั้งใช้งานบน GPU ของ NVIDIA ที่โฮสต์โดย Roboflow หรือติดตั้งในองค์กรเองก็ได้

การทดสอบนโยบายและการรันโมเดลให้เร็วขึ้น

NVIDIA ระบุว่าโมเดล Cosmos 3 Nano รุ่นใหม่สำหรับการจำลองสถานการณ์ช่วยให้นักพัฒนาทดสอบนโยบายการขับขี่อัตโนมัติในสถานการณ์ที่ทำซ้ำได้ มองได้หลายมุม และมีเซ็นเซอร์หลายตัว ก่อนนำไปทดสอบในโลกจริง บริษัทระบุว่าไมโครเซอร์วิส Cosmos 3 NIM ที่ปรับปรุงแล้วให้การประมวลผลเร็วขึ้นถึง 2 เท่า โดยไม่สูญเสียคุณภาพในการตั้งค่าที่ผ่านการตรวจสอบ และการวิเคราะห์วิดีโออย่างต่อเนื่องที่สร้างขึ้นจากไมโครเซอร์วิสเหล่านี้ช่วยให้สามารถแจ้งเตือนได้ในระดับต่ำกว่าหนึ่งวินาที

NVIDIA ระบุว่าบลูพรินต์ Metropolis สำหรับการค้นหาและสรุปวิดีโอ เวอร์ชัน 3.3 สร้างขึ้นบนไมโครเซอร์วิส Cosmos NIM และช่วยให้ทีมงานตรวจสอบสตรีมวิดีโอได้มากขึ้น 40% โดยใช้ GPU เดียวกัน บริษัทระบุว่า ADNOC ใช้แพลตฟอร์ม MistIQ ของ Fogsphere ซึ่งสร้างขึ้นด้วย Cosmos และบลูพรินต์ Metropolis VSS เพื่อตรวจจับอันตรายด้านความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ในพื้นที่ปฏิบัติงาน 65 แห่ง และใช้ Cosmos Data Factory เพื่อสร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์สำหรับเหตุการณ์ที่หาได้ยาก

ที่มา: NVIDIA, "NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models," เผยแพร่เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2026