Bất kỳ ai xây dựng các hệ thống AI vật lý cho xe tự lái, robot hoặc sản xuất thông minh đều hiểu nỗi ám ảnh: dữ liệu huấn luyện rất khan hiếm, cực kỳ đắt đỏ và gần như không thể mở rộng hiệu quả.

Có một giải pháp mới nổi đáng để khám phá—triển khai các mô hình nền tảng thế giới NVIDIA Cosmos trên hạ tầng đám mây để tạo dữ liệu huấn luyện tổng hợp ở quy mô lớn. Cách tiếp cận này giải quyết nút thắt cốt lõi: thay vì thu thập hàng triệu tình huống thực tế (mà có thể mất nhiều năm và tốn kém khổng lồ), bạn có thể mô phỏng đa dạng môi trường và các trường hợp ngoại lệ một cách lập trình.

Quy trình kỹ thuật bao gồm khởi tạo các cụm GPU, cấu hình mô hình Cosmos phù hợp với các kịch bản vật lý cụ thể của bạn, sau đó tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp có tính chân thực cao bao phủ những tình huống hiếm mà dữ liệu thực chưa từng ghi nhận. Ví dụ: xe tự lái gặp điều kiện thời tiết bất thường, hoặc cánh tay robot xử lý các vật thể có đặc tính khó đoán.

Đối với các nhóm đang mắc kẹt trong vòng lặp thu thập dữ liệu, sự thay đổi quan điểm này có thể rút ngắn chu kỳ phát triển hàng tháng trời đồng thời giảm mạnh chi phí. Chất lượng dữ liệu tổng hợp hiện đã đạt đến mức các mô hình được huấn luyện trên đó cho hiệu suất tương đương với các mô hình huấn luyện hoàn toàn trên dữ liệu thực trong nhiều kịch bản.