NVIDIA Cosmos: Начало новой эры для физически обусловленного ИИ

Представьте, что робот, взглянув на падающий стакан, не просто фиксирует изменение пикселей на камере, а понимает, что стекло сейчас разобьется от удара об пол, и рассчитывает траекторию осколков. Именно такой уровень интуиции машин обещает платформа NVIDIA Cosmos, представленная Дженсеном Хуангом на CES 2025 и существенно расширенная к CES 2026. Этот анонс уже окрестили «моментом ChatGPT для робототехники».

Долгий путь к физическому интеллекту

Исторически искусственный интеллект развивался в виртуальном вакууме. Языковые модели научились великолепно жонглировать текстом, а генераторы изображений — пикселями. Однако когда дело доходило до взаимодействия с реальным, физическим миром, алгоритмы спотыкались о банальные вещи: гравитацию, трение, инерцию.

Долгое время обучение роботов требовало колоссального количества реальных испытаний, которые часто заканчивались поломками дорогостоящего оборудования. Предыдущие попытки перенести обучение в симуляторы (sim-to-real) сталкивались с так называемым разрывом реальности — алгоритмы, идеально работавшие в стерильной симуляции, терялись при малейшем изменении освещения или появлении бликов в реальном мире.

World Foundation Model (WFM) Базовая модель мира — нейросеть, обученная на огромном объеме данных о физическом мире (видео, 3D-сцены, траектории). Она «понимает» законы физики и способна прогнозировать, как изменится сцена через несколько секунд — по аналогии с тем, как языковая модель предсказывает следующее слово.

Что собой представляет NVIDIA Cosmos

NVIDIA Cosmos — это не просто отдельная нейросеть, это масштабная экосистема для симуляции реального мира. В её основе лежат так называемые World Foundation Models (WFM) — базовые модели мира, открытые для дообучения.

Центральным элементом стала связка новых моделей:

Cosmos Predict Генеративная модель мира, которая создает высококачественное видео (до 30 секунд) на основе мультимодальных входных данных: текста, изображений и видео. Версия Cosmos Predict 2.5 — унифицированная модель Text2World/Image2World/Video2World, обученная на 200 миллионах видеоклипов. Она позволяет роботам «предвидеть» последствия своих действий до их совершения.

Cosmos Transfer Нейросеть для «стилевого переноса», которая принимает структурированные входные данные из симуляций (карты сегментации, карты глубины, LiDAR-сканы, позы) и генерирует управляемое фотореалистичное видео, закрывая разрыв реальности между виртуальной и настоящей средой.

Isaac GR00T Система генерации синтетических движений с архитектурами GR00T-Dreams и GR00T-Mimic. Обучается на человеческих демонстрациях и масштабируется через Cosmos для создания траекторий движения различных конфигураций роботов.

Официальное видео NVIDIA Cosmos: платформа для физического ИИ. Источник: NVIDIA

Цифровая кузница будущего

Как это работает на практике? Разработчику робота больше не нужно месяцами гонять прототип по реальному полигону.

В инструментарии Cosmos (базирующемся на Omniverse) создается виртуальный двойник среды. Далее идет симуляция нужных задач. С помощью Cosmos Transfer эта симуляция «раскрашивается» тысячами визуальных искажений, имитируя все возможные реальные условия (дождь, контровое солнце, грязь на камерах). На сгенерированных гиперреалистичных данных робот обучается через систему Cosmos Policy управлять собственными моторами, а Cosmos Predict помогает ему планировать действия, предсказывая реакцию объектов.

Дополнительно NVIDIA развивает Cosmos Reason — модуль для аналитического рассуждения и планирования, а также инструменты Curator и Tokenizer для обработки данных.

Почему это меняет всё

Доступ к открытым моделям «восприятия мира» демократизирует робототехнику. Если раньше создание продвинутого ИИ для автономных систем требовало дата-центров масштаба Tesla или Boston Dynamics, то теперь NVIDIA предлагает готовый «физический движок» — базовый мозг, который нужно лишь дообучить (fine-tune) под конкретного робота-собаку, погрузчик или антропоморфного ассистента.

Это значительно ускорит внедрение машин на заводах, складах и, в конечном итоге, в наших домах. Весной 2025 года пакет Isaac GR00T уже позволил создавать синтетические наборы движений; Cosmos дополнил его полноценным цифровым миром для обучения.

Критический взгляд

Дисклеймер: данный обзор написан автоматически и не является экспертной рецензией. Cosmos — проприетарная корпоративная платформа, а не рецензируемое научное исследование.

Сильные стороны:

1. Элегантное решение проблемы «разрыва реальности» через стилизацию синтетических данных (Cosmos Transfer).
2. Открытые модели (WFM), поддерживающие дообучение, — снижает барьер входа для стартапов.
3. Надстройка над уже популярной экосистемой Omniverse/Isaac с активным комьюнити.

Ограничения:

1. Технология во многом опирается на генерацию видео, а предсказание физики через генерацию кадров может содержать скрытые «галлюцинации» (например, неверный расчет массы объекта).
2. Нет публичных данных о вычислительных требованиях на стороне робота — «умным» алгоритмам нужны мощные чипы на борту.
3. Привязка к проприетарной аппаратной экосистеме NVIDIA — зависимости от GPU и SDK.

Открытые вопросы: Насколько хорошо модели Cosmos справятся с крайними сценариями (corner cases), которых не было в обучающей выборке, — особенно в хаотичной городской среде?

Что дальше

Следующий этап — практическое внедрение моделей стартапами и исследовательскими лабораториями. В течение ближайшего года мы, вероятно, увидим лавину анонсов новых роботов от компаний, использующих Cosmos как основу для «физического сознания» своих машин.