NVIDIA World Foundation Models: 물리적 AI의 혁신을 가속

NVIDIA는 최근 **World Foundation Models (WFMs)**를 통해 물리적 AI 시스템의 개발을 가속화하고 있습니다. WFMs는 강력한 신경망으로, 실제 환경을 시뮬레이션하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 입력 데이터를 기반으로 상세한 비디오를 생성하고, 장면이 어떻게 진화할지 예측하는 데 사용됩니다12.

World Foundation Models의 특징

• 실제 환경 시뮬레이션: WFMs는 실제 환경을 시뮬레이션하여 물리적 AI 시스템이 안전하고 효율적으로 작동하도록 지원합니다. 이는 로봇과 자율 주행 차량 등이 물리적 환경과 상호작용하는 데 필수적입니다14.
• 합성 데이터 생성: WFMs는 대규모 합성 데이터를 생성하여 AI 모델의 훈련을 강화합니다. 이는 실제 데이터 수집의 어려움과 비용을 줄이는 데 기여합니다13.
• 가상 환경에서의 테스트: WFMs는 가상 3D 환경을 제공하여 물리적 AI 시스템을 안전하고 효율적으로 테스트할 수 있도록 합니다. 이는 실제 환경에서의 테스트보다 비용이 적고 위험이 적습니다13.

산업 적용

WFMs는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다:

• 자율 주행 차량: WFMs는 다양한 교통 상황과 날씨 조건에서 자율 주행 차량을 시뮬레이션하여 안전하고 효율적인 성능을 보장합니다13.
• 로봇: WFMs는 로봇이 다양한 환경에서 안전하고 효율적으로 작동하도록 지원합니다. 이는 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 데 필수적입니다13.
• 의료: WFMs는 외과 로봇의 훈련에 사용되어 정밀한 작업을 수행할 수 있도록 합니다3.

NVIDIA Cosmos 플랫폼

NVIDIA는 NVIDIA Cosmos 플랫폼을 통해 WFMs를 오픈소스로 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 개발자들이 대규모 모델을 쉽게 구축하고, 특정 요구에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있도록 지원합니다13.

미래 전망

WFMs는 물리적 AI 시스템의 개발을 가속화하고, 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 이는 AI 시스템이 더 안전하고 효율적으로 작동하도록 지원하며, 실제 환경에서의 테스트 비용과 위험을 줄이는 데 기여할 것입니다. NVIDIA는 WFMs를 통해 물리적 AI의 발전을 더욱 가속화할 계획입니다.

원문 링크: https://blogs.nvidia.com/blog/world-foundation-models-advance-physical-ai/