NVIDIA, 11 Haziran 2025'te Cosmos Predict-2 temel dünya modelini ve yeni nesil otonom araç sistemlerinin geliştirilmesini hızlandırmayı amaçlayan yeni araç ve hizmetleri duyurdu. Yeni sürümler, otonom sürüş mimarilerinin birden fazla ayrı model kullanmaktan, sensör verilerinden doğrudan sürüş eylemlerini gerçekleştiren birleşik ve entegre yapılara geçişiyle birlikte geliyor. Bu durum, eğitim, test ve doğrulama için fiziksel özelliklerle ilişkilendirilmiş yüksek kaliteli duyusal verilere duyulan ihtiyacı artırıyor.
Cosmos Predict-2, otonom sürüş sistemlerinin baştan sona geliştirilmesindeki zorlukların üstesinden gelmeye yönelik teknolojiler sunan NVIDIA Cosmos platformunun bir parçası. NVIDIA, Oxa, Plus ve Uber'in sentetik veri oluşturmayı ölçeklendirmek ve araç geliştirmeyi hızlandırmak için Cosmos modellerini kullandığını belirtti.
Gelecekteki durumların tahminini iyileştirme
Cosmos Predict-2, metin, görüntü ve görsel girdilerden yararlanarak gelecekteki dünya durumlarını tahmin etmek ve oluşturmak üzere tasarlanan Cosmos Predict-1 modeli üzerine kuruluyor. NVIDIA'ya göre yeni sürüm, metin ve görsel girdilerden çıkarılan bağlamı daha iyi anlayabiliyor; bu da halüsinasyonların azalmasını ve ayrıntılar açısından zengin video kliplerinin üretilmesini sağlıyor.
NVIDIA ayrıca sentetik veri oluşturmayı NVIDIA GB200 NVL72 sistemlerinde ve NVIDIA DGX Cloud hizmetinde hızlandırmak için daha yeni optimizasyon teknikleri kullanıyor. Cosmos modellerinin otonom araç verileriyle sonradan eğitilmesi, mevcut fiziksel ortamlar ve araç rotalarıyla eşleşen video kliplerinin oluşturulmasının yanı sıra, araç içi kamera kayıtları gibi tek bakış açılı videolardan çoklu görüşlü video üretilmesini sağlıyor.
Bu özellik, geniş ölçekte mevcut olan araç içi kamera verilerini çok kameralı verilere dönüştürebilir ve böylece otonom sürüş sistemlerinin eğitimi için ek kaynaklar açabilir. Bazı sensörler arızalı veya engellenmiş olduğunda, gerçek kamera verileri yerine çoklu görüşlü klipler de kullanılabilir.
Yeni eğitim verileri ve geliştirici araçları
NVIDIA'nın araştırma ekibi, Cosmos modellerini 20.000 saatlik gerçek sürüş verisiyle sonradan eğitti. Şirket, otonom araçlara özel modellerin, çoklu görüşlü video oluşturmak için kullanıldıklarında sis ve yağmur gibi zorlu koşullardaki model performansını iyileştirdiğini belirtti.
NVIDIA, Cosmos Predict-2'nin yanı sıra, veri merkezlerindeki grafik işlem birimlerinde dağıtılabilen NVIDIA NIM mikro hizmetinin önizlemesi olarak Cosmos Transfer'ı duyurdu. Hizmet, NVIDIA Omniverse platformundaki yapılandırılmış girdilere veya referans simülasyonlarına dayanarak veri kümelerini zenginleştiriyor ve gerçekçi video klipleri oluşturuyor. NuRec Fixer modeli de sinirsel olarak yeniden oluşturulmuş sürüş verilerindeki boşlukları doldurmaya ve kusurları gidermeye yardımcı oluyor.
Açık kaynaklı bir otonom araç simülatörü olan CARLA platformunun, en yeni sürümünde Cosmos Transfer ve NVIDIA NuRec'i entegre etmesi planlanıyor. NuRec araçları, sinirsel yeniden oluşturma ve işleme için API'ler ve teknolojiler içeriyor. NVIDIA'ya göre entegrasyon, 150.000'den fazla otonom araç geliştiricisinden oluşan CARLA kullanıcı tabanının sahneleri, simülasyonları ve yapay görüş açılarını yüksek doğrulukla oluşturmasına ve basit girdiler kullanarak aydınlatma, hava durumu ve arazi için birden fazla varyasyon üretmesine olanak tanıyacak.
Geliştiriciler, işlem hattını NVIDIA Physical AI Dataset koleksiyonunda yer alan açık verileri kullanarak deneyebilir. Koleksiyonun en yeni sürümü, Cosmos tarafından oluşturulan 40.000 klibin yanı sıra sinirsel işleme için yeniden oluşturulmuş örnek sahneleri içeriyor. CARLA'nın en yeni sürümüyle geliştiriciler yeni rotalar oluşturabilir, sensörlerin konumlarını yeniden belirleyebilir ve yolculukları simüle edebilir.
Araç ve güvenlik sektörlerindeki kullanım alanları
NVIDIA DRIVE AGX platformu üzerine çözümünü kuran otonom kamyon şirketi Plus, Cosmos Predict'i kamyon verileriyle sonradan eğitmek ve otonom çözümlerinin geniş ölçekte kullanıma sunulmasını hızlandırmak amacıyla gerçekçi yapay sürüş senaryoları oluşturmak için kullanıyor. Otonom araç yazılım şirketi Oxa da modeli yüksek doğruluk ve zamansal tutarlılığa sahip çok kameralı videolar oluşturmak için kullanıyor.
Bu araçlar, NVIDIA'nın güvenlik alanındaki çalışmalarıyla da NVIDIA Halos platformu üzerinden bağlantılı. Şirket, platformu 2025'in başlarında otomobillere yönelik güvenlik donanımı ve yazılım ekosistemini, otonom araç güvenliğiyle ilgili yapay zekâ araştırmalarıyla birleştirmek amacıyla tanıtmıştı. Bosch, Easyrain ve Nuro, ürünlerinin NVIDIA teknolojileriyle güvenli entegrasyonunu doğrulamak üzere Halos platformunun yapay zekâ sistemleri test laboratuvarına katıldı. Continental, Ficosa, OMNIVISION, onsemi ve Sony Semiconductor Solutions ise yılın başlarında katıldığı duyurulan üyeler arasındaydı.