Любой, кто занимается созданием физических ИИ-систем для автономных автомобилей, робототехники или умного производства, знает этот кошмар: обучающие данные редки, чрезвычайно дороги и невозможно масштабировать их эффективно.

Появляется перспективное решение — использование базовых моделей мира NVIDIA Cosmos на облачной инфраструктуре для генерации синтетических обучающих данных в огромных масштабах. Этот подход устраняет основное узкое место: вместо сбора миллионов реальных сценариев (что может занять годы и стоить целое состояние), вы можете программно моделировать разнообразные среды и крайние случаи.

Технический процесс включает развертывание кластеров GPU, настройку моделей Cosmos для ваших конкретных физических сценариев, а затем генерацию фотореалистичных синтетических датасетов, охватывающих редкие ситуации, которые ваши реальные данные никогда не фиксировали. Например: автономные транспортные средства, сталкивающиеся с необычными погодными условиями, или роботизированные манипуляторы, работающие с объектами с непредсказуемыми свойствами.

Для команд, застрявших на бесконечном сборе данных, этот сдвиг парадигмы может ускорить цикл разработки на месяцы и значительно сократить затраты. Качество синтетических данных достигло такого уровня, что модели, обученные на них, во многих случаях показывают сравнимые результаты с теми, что обучены исключительно на реальных данных.