NVIDIAはCosmosワールドモデルを取り巻くツールを拡充し、自律システムのテストに向けたデータ生成のブループリント、より幅広いモデルのトレーニング対応、シミュレーション版を追加した。2026年10月22日の発表は、データセットの準備からモデルの適応、導入までをつなぐもので、報告された顧客事例は車両開発、産業検査、安全監視に及ぶ。

主なポイント

  • Cosmos Data Factoryに、物理AIのトレーニングデータを準備・生成するための5つのブループリントが加わった。
  • Cosmos Frameworkは、より多くのオープンモデルにトレーニング・最適化ツールを拡張する一方、新たなシミュレーション版がポリシーのテストを支援する。
  • NVIDIAは検証済み構成で推論が高速化したと報告している。ポルシェが見込む開発コスト削減は予測であり、達成済みの結果ではない。

目次

Cosmosワールドモデルの開発ツールキットを拡充

今回の拡充は、現実世界の環境を理解・シミュレーションする必要がある物理AIシステムの開発者を対象としている。NVIDIAは単に新たなモデルを追加するのではなく、トレーニングデータの構築、モデルの適応、挙動の評価、対応モデルの実行に使う周辺ツールを拡充している。

GTC Berlinで同社は、Cosmos Frameworkのトレーニング、最適化、導入向けツールとレシピをエージェントスキルとして、Cosmos 3に加え、より多くのオープンモデルへ拡張した。対応するモデルにはGR00T、Alpamayo、QWEN、Pi0.5のほか、互換性のあるHugging Faceモデルが含まれる。

開発者やエージェントは、ファインチューニングと強化学習でモデルを適応させた後、導入前に蒸留と量子化を適用できる。NVIDIAによると、ロボット工学研究所MicroAGIでは、人が物体を操作する動画を使ってCosmos 3を事後学習させ、320億パラメーターの推論モデルを80億パラメーターのNanoモデルに蒸留したが、精度は失われなかったという。

5つのブループリントでトレーニングデータの不足に対応

Cosmos Data Factoryは現在、GitHub、Microsoft Azure、Nebius、CoreWeaveを通じて、クラウドネイティブな5つのブループリントを提供している。自動運転車のデータセット、画像属性の拡張、まれな事象や危険な事象の合成動画、検査向けの欠陥画像、シーン構造を維持しながら既存映像の天候や照明を変更する機能を対象としている。

同プラットフォームのGPUアクセラレーション対応動画データセット選別ツールCosmos Curatorには、マルチモーダル・マルチセンサー入力と処理ブロックのサポートも追加された。

ポルシェはMicrosoft Azure上でVoxel51を通じてCosmos Data Factoryを利用し、Volkswagen Group傘下ブランド間で共有する自動運転車データのフライホイールの開発を主導している。NVIDIAによると、この取り組みでは実車によるテスト走行の繰り返しを最大90%削減し、開発サイクルを最大85%短縮することが期待される。これらの数値は予測される効果だ。

ほかの事例は、すでに実施された取り組みに関するものだ。ANYboticsは、Encordのプラットフォームで実世界データを選別し、出力を検証しながら、1,500本を超える合成動画クリップを生成した。施設内の液体のこぼれやその他の変化を認識する検査ロボットのトレーニングに活用した。NVIDIAによると、Ultralyticsは実画像と狙いを定めた合成欠陥画像を使ってYOLOモデルを再トレーニングし、欠陥の位置特定と再現率を改善した。

シミュレーション版が導入前のテストを支援

Cosmos 3 Nanoの新たなシミュレーション版により、開発者は複数の視点やセンサーを使って、実際の撮影が難しい再現可能なシナリオで自律ポリシーをテストできる。付属のコードを使うと、実環境でのテストに先立ち、対話型シミュレーションで自動運転車や両腕ロボットのポリシーをトレーニング・評価するようモデルを適応させられる。

導入向けに更新されたCosmos 3 NIMマイクロサービスは、検証済み構成で品質を損なうことなく推論速度を最大2倍にするとNVIDIAは説明した。また、動画を継続的に分析することで、1秒未満で警告を発することが可能になると同社は報告した。

動画アプリケーションで導入関連の更新を拡大

動画検索・要約向けの新たなNVIDIA Metropolis Blueprint、バージョン3.3は、Cosmos NIMマイクロサービスを基盤としている。NVIDIAによると、プロンプトから動画AIアプリケーションを作成でき、同じGPUで監視する動画ストリームを40%増やせる。

ADNOCは、CosmosとMetropolis Blueprintを用いて構築されたFogsphereのエージェント型プラットフォームMistIQを利用し、65拠点全体で安全上の危険をリアルタイムに検知している。FogsphereはCosmos Data Factoryも活用し、まれな事象のトレーニング例を生成することで、危険な状況を実際に再現することなく検知性能を高めている。

結論

Cosmosの更新により、NVIDIAは物理AIの導入前の開発・テスト向けツールを拡充した。顧客事例には、完了済みのデータ生成作業や稼働中の安全アプリケーションと、車両開発コスト削減の予測が併記されている。一方、性能に関する主張には、構成ごとの条件が付されている。

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