Cosmos 3: wszechwidzące oko

Najważniejszym punktem wystąpienia Nvidii była prezentacja modelu Cosmos 3 – rewolucyjnego modelu multimodalnego, zdolnego do jednoczesnego przetwarzania tekstu, obrazów, wideo, dźwięku oraz działań w świecie fizycznym. Firma przedstawia go jako pierwszy w pełni otwarty system tego typu, stworzony specjalnie na potrzeby fizycznej sztucznej inteligencji. Rozwiązanie to nie pełni jedynie funkcji procesora tekstu, lecz stanowi kompleksowy model świata. Sieć neuronowa rozpoznaje zasady grawitacji, ruchu oraz zasady interakcji między obiektami. Stanowi to kluczowy fundament dla szkolenia kolejnych generacji robotów i pojazdów autonomicznych, które mają bezpiecznie współistnieć z ludźmi w rzeczywistej przestrzeni.

Super i Nano: ogromna moc i superszybkość

Aby sprostać różnorodnym zastosowaniom praktycznym, inżynierowie podzielili architekturę Cosmos 3 na kilka wyspecjalizowanych wersji. Wariant Cosmos 3 Super zaprojektowano z myślą o wymagających zadaniach w robotyce i transporcie autonomicznym, gdzie kluczowe są najwyższa precyzja wnioskowania oraz przetwarzanie ogromnych ilości danych z czujników. Z kolei uproszczona wersja Cosmos 3 Nano została zoptymalizowana pod kątem szybkiego wnioskowania i lokalnego działania na urządzeniach końcowych o ograniczonej mocy obliczeniowej. Taki podział umożliwia agentom AI błyskawiczne reagowanie na zmiany w otoczeniu – niezależnie od tego, czy chodzi o manewr autonomicznej ciężarówki na autostradzie, czy o precyzyjne korekty ruchu wykonywane przez manipulator robotyczny.

Unitree H2 wkracza na rynek pracy

Jednocześnie firma Nvidia zaprezentowała rozbudowany zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają pełną automatyzację generowania danych syntetycznych, modelowania oraz trenowania systemów sztucznej inteligencji, znajdujących zastosowanie w przemyśle, medycynie i technologiach wizji komputerowej. Najbardziej spektakularną realizacją tej koncepcji jest pierwszy otwarty system operacyjny dla robota humanoidalnego, opartego na platformie AI Isaac GR00T. Fizyczną bazę stanowi humanoidalny robot Unitree H2 (1,8 m, 68 kg). Celem projektu jest przyspieszenie rozwoju komercyjnych robotów na całym świecie.

Sharpa Wave: zręczność ruchów na poziomie człowieka

Możliwości fizyczne referencyjnego robota Unitree H2 imponują płynnością ruchu i precyzją. Metalowy korpus dysponuje 31 stopniami swobody, co pozwala mu naśladować naturalny chód człowieka i utrzymywać równowagę na nierównym podłożu. Kluczową innowacją są pięciopalczaste dłonie Sharpa Wave. Te precyzyjne manipulatory zwiększają łączną liczbę stopni swobody całego systemu do imponujących 75. Dzięki takiej konstrukcji robot jest w stanie wykonywać drobne czynności fizyczne z taką samą zręcznością, jaką odznacza się człowiek.

Thor: ciągłe przetwarzanie w czasie rzeczywistym

Za zdolności intelektualne i koordynację ruchową robota Unitree H2 odpowiada potężny, wbudowany układ obliczeniowy – platforma AI Nvidia Jetson AGX Thor. Robot nieustannie monitoruje otoczenie za pomocą wbudowanych kamer stereoskopowych oraz zaawansowanych czujników ruchu. Gromadzone dane wizualne i sensoryczne są błyskawicznie przetwarzane przez lokalne sieci neuronowe. W czasie rzeczywistym android rozpoznaje przeszkody, tworzy mapę głębi otoczenia, przewiduje trajektorie ruchu osób znajdujących się w pobliżu oraz błyskawicznie dostosowuje swoje działania, aby zapewnić bezpieczeństwo.

Dlaczego roboty potrzebują własnego „Matrixa”?

Aby szkolić swoje roboty, firma Nvidia opracowała kompleksowe środowisko programistyczne w ramach platformy Isaac GR00T. Naukowcy wykorzystują symulatory, takie jak Isaac Sim i Isaac Lab, do wirtualnego treningu maszyn w cyfrowych światach. Roboty mogą tam popełniać miliony błędów, nie narażając się na fizyczne uszkodzenia. Narzędzie Isaac Teleop umożliwia gromadzenie danych szkoleniowych poprzez zdalne odwzorowywanie ruchów ludzkiego operatora, natomiast biblioteki Isaac ROS pozwalają przenieść wytrenowane modele na rzeczywisty sprzęt. Ośrodki badawcze już wdrażają ten system, kładąc podwaliny pod przyszłość robotyki komercyjnej.

Sekretny sojusz krzemu i sieci neuronowych

Rozwiązania z zakresu fizycznej sztucznej inteligencji firmy Nvidia coraz śmielej wkraczają w proces produkcji układów scalonych. Firma rozszerzyła strategiczną współpracę z TSMC – przedsiębiorstwem specjalizującym się w złożonej litografii obliczeniowej oraz precyzyjnym modelowaniu zachowania tranzystorów. Narzędzia Nvidia Metropolis oraz TAO Toolkit wspierają automatyzację zarządzania procesem oraz precyzyjne wykrywanie wad na płytkach krzemowych. Sieci neuronowe potrafią błyskawicznie identyfikować odchylenia na poziomie nanometrycznym, co znacząco zwiększa efektywność produkcji półprzewodników nowej generacji i ogranicza liczbę wadliwych egzemplarzy.

32 miliardy parametrów napędzają rewolucję w transporcie autonomicznym

Z myślą o branży transportu autonomicznego firma Nvidia wprowadziła na rynek specjalistyczny model Alpamayo 2 Super, który wyróżnia się liczbą 32 miliardów parametrów. Ta potężna sieć neuronowa została zaprojektowana do współpracy z systemami sterującymi autonomicznymi taksówkami (robotaxi) i ciężarówkami nowej generacji. Dzięki technologii „fizycznej sztucznej inteligencji” pojazdy potrafią nie tylko podążać za oznakowaniem drogowym, ale także w pełni postrzegać, analizować i rozumieć sytuację na drodze w czasie rzeczywistym. Alpamayo 2 Super ocenia setki możliwych scenariuszy z udziałem innych uczestników ruchu, planuje bezpieczne manewry i podejmuje błyskawiczne decyzje.

Bezpieczny sprzęt i superkomputer z systemem Windows

Uzupełnieniem tego ekosystemu jest DGX Station – stacjonarny superkomputer do zadań związanych ze sztuczną inteligencją, działający pod kontrolą systemu Windows i zbudowany na podstawie najnowszej platformy GB300 Grace Blackwell Ultra. Ta niezwykle wydajna maszyna umożliwia lokalne uruchamianie modeli liczących nawet bilion parametrów. Urządzenie pozycjonowane jest jako bezpieczna platforma klasy korporacyjnej, pozwalająca na trenowanie i testowanie autonomicznych agentów AI bez konieczności przesyłania wrażliwych danych do chmury. Superszybka karta sieciowa ConnectX-8 zapewnia przepustowość na poziomie 800 Gb/s, a pierwsze dostawy superkomputera przewidywane są na czwarty kwartał 2026 roku.