NVIDIA Cosmos — ИИ для моделирования физического мира

Как известно, в настоящее время венцом творения индустрии искусственного интеллекта являются генеративные нейросети, большие языковые модели и мультимодальные ИИ. Однако на этом список видов искусственного интеллекта не заканчивается, ведь сейчас в ИИ секторе активно эволюционирует еще один вид нейросетей — физические ИИ-модели, главным локомотивом развития которых является компания Nvidia и ее передовая платформа Cosmos. В этой статье мы расскажем вам, что из себя представляет система Nvidia Cosmos, зачем она нужна, какие основные компоненты в нее входят и где ее можно использовать.

NVIDIA Cosmos представляет собой инновационный фреймворк, разработанный для генеративного моделирования сложных физических процессов. Это не просто инструмент для анализа данных, а целая экосистема, способная создавать и симулировать данные, которые с высочайшей точностью отражают законы нашего физического мира. Nvidia позиционирует Cosmos как следующий шаг в эволюции искусственного интеллекта, поскольку он открывает новые горизонты для научных открытий и инженерных прорывов во всех сферах мировой экономики. Важнейшим аспектом платформы Cosmos является ее глубокая интеграция с NVIDIA NeMo — фреймворком для создания и настройки больших языковых и генеративных моделей искусственного интеллекта. Именно NeMo предоставляет инструментарий для эффективного обучения, тонкой настройки и развертывания специализированных физических моделей, входящих в состав фреймворка Cosmos, что делает эту связку мощным решением для исследователей и инженеров.

Традиционные методы компьютерного моделирования, основанные на физических уравнениях, часто сталкиваются с непреодолимыми ограничениями. Они требуют колоссальных вычислительных ресурсов и времени, особенно когда речь идет о моделировании климатических изменений, аэродинамики нового летательного аппарата или динамики сложных молекулярных взаимодействий. Каждая симуляция может занимать дни или даже недели, причем, даже при выполнении вычислений на передовых суперкомпьютерах. Проблему могли бы решить квантовые компьютеры, способные выполнять бесчисленное количество однотипных вычислительных операций за раз, однако в настоящее время практическое применение квантовых систем все еще недоступно современной науке. Чтобы преодолеть все эти барьеры, Nvidia выдвинула свое решение — физические модели искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы последовательно просчитывать все уравнения, нейросетевая модель обучается на данных, полученных из уже проведенных симуляций или реальных экспериментов, выполненных на тех же суперкомпьютерах. После обучения такая модель способна предсказывать возможные исходы и поведение физических явлений на порядки быстрее, делая это практически в режиме реального времени. 

Рассмотрим главные направления использования платформы Nvidia Cosmos и инструменты, способствующие эффективной разработке физических ИИ.

Платформа находит широкое применение в фундаментальных научных исследованиях. Ученые используют Cosmos для создания высокоточных моделей в климатологии, где необходимо предсказывать последствия глобального потепления, в геофизике для симуляции землетрясений и в астрономии для моделирования столкновений галактик и поведения темной материи. Вот какие инструменты Nvidia Cosmos используются для задач научного моделирования: 

• World Foundation Models (WFM) — Это те самые физические ИИ-модели, такие как Cosmos Predict и Cosmos Reason, закладывающие основу для научного моделирования с использованием фреймворка. Predict используется для предсказания поведения сложных систем, например, эволюции климатических моделей или динамики галактик, используя метод генерации видео до 30 секунд на основе многомодальных входных данных. Reason же помогает анализировать результаты экспериментов или наблюдений, строя логические цепочки и выявляя скрытые взаимосвязи в данных, что критически важно в астрономии, геофизике и робототехнике.
• NVIDIA Modulus — Этот фреймворк позволяет создавать физически информированные нейросетевые модели (Physics-Informed Neural Networks - PINNs). Они интегрируют фундаментальные физические уравнения прямо в процесс обучения ИИ, что обеспечивает высокую точность симуляций в областях вроде гидродинамики, физики плазмы или материаловедения.
• Cosmos Curator и Cosmos Tokenizer — Инструменты, позволяющие ученым работать с огромными объемами данных. Curator представляет собой инструмент для фильтрации, аннотации и дедупликации больших наборов научных данных (например, спутниковых снимков или результатов экспериментов на ускорителях). Tokenizer же сжимает и кодирует эти данные в эффективный для нейросетей формат, что ускоряет их обработку и анализ.

В промышленной индустрии возможности Cosmos трансформируют процессы проведения исследований и создания новейших разработок. Например, автомобилестроении с его помощью моделируют аэродинамические свойства кузовов и анализируют краш-тесты, а в аэрокосмической отрасли — изучают рабочие характеристики двигателей и тепловые нагрузки на корпус. В фармацевтике платформа ускоряет разработку новых лекарственных соединений, позволяя с высокой скоростью симулировать взаимодействие органических и неорганических молекул. Nvidia предлагает следующие сервисы для промышленного применения фреймворка Cosmos:

• Cosmos Transfer — Ключевой инструмент, который позволяет брать данные из физически точных симуляций (например, созданных в NVIDIA Isaac Sim для робототехники или CARLA для автономного вождения) и применять к ним так называемый “стилевой перенос", заменяющий условия освещения, погоду, текстуры или окружающую обстановку. Это позволяет создавать разнообразные синтетические данные на основе физических для обучения и тестирования ИИ-моделей без дорогостоящих реальных испытаний.
• NVIDIA Isaac Sim — Платформа для моделирования и симуляции роботизированных систем в фотореалистичных виртуальных условиях. В связке с Cosmos она позволяет тренировать и тестировать роботов на предмет эффективности выполнения сложных задач (сборка, сортировка) до их развертывания на реальном производстве.
• NVIDIA DRIVE Sim — Аналогично Isaac Sim, этот сервис сфокусирован обучении роботизированных устройств, но оптимизированный для использования в автономном транспорте. Вместе с Cosmos Predict и Transfer он позволяет моделировать миллионы километров поездок в разнообразных условиях, причем, как в распространенных городских пейзажах, так и в экстремальных ситуациях (погодные явления, аварийные ситуации), что необходимо для валидации систем автономного вождения.
• NIM (NVIDIA Inference Microservices) — Эти микросервисы позволяют легко интегрировать обученные модели Cosmos в промышленные приложения и развертывать их на периферийных устройствах, в дата-центрах или облаке. Это обеспечивает работу ИИ в реальном времени, например, для видеоаналитики на конвейере или управления автономным складским погрузчиком.

Высочайшая эффективность фреймворка Cosmos раскрывается в полной мере при интеграции с платформой NVIDIA Omniverse. Здесь физические модели, созданные в Cosmos, становятся мозгом для создания точных цифровых двойников заводов, городов или продуктов. Это позволяет запускать высокореалистичные симуляции в режиме реального времени, тестируя различные сценарии и оптимизируя процессы до их внедрения в физический мир с помощью следующих инструментов:

• NVIDIA Omniverse — Это основа для создания и подключения цифровых двойников. Omniverse предоставляет платформу на базе OpenUSD для создания фотореалистичных, физически точных виртуальных копий реальных объектов, заводов или даже целых городов. Именно в Omniverse объединяются данные из CAD-моделей, IoT-датчиков и других источников информации.
• NVIDIA Aerial — Для цифровых двойников, требующих подключения в реальном времени к IoT-датчикам и устройствам (например, цифровой двойник умного завода), важна инфраструктура связи. Aerial предоставляет виртуализированное программное обеспечение для сетей 5G, обеспечивая необходимое низкое время задержки и высокую пропускную способность для передачи данных.
• NVIDIA Halos — Для направлений, таких как автономное вождение и робототехника, крайне важна надежная система обеспечения безопасности. Halos обеспечивает сквозную проверку и валидацию всего жизненного цикла цифрового двойника, тем самым гарантируя отказоустойчивость всей системы и сводя к минимуму возможность аварийных ситуаций.

В основе NVIDIA Cosmos лежит мощь графических ускорителей NVIDIA архитектур Hopper и Blackwell. Эти GPU идеально подходят для выполнения задач с высоким параллелизмом, которые требуются для обучения сложнейших моделей физического искусственного интеллекта. Платформа изначально разработана для распределенных вычислений, позволяя горизонтально масштабировать задачи на тысячи GPU в дата-центрах и суперкомпьютерах. Обучение и тонкая настройка моделей физического ИИ осуществляется через тесное взаимодействие с фреймворками NeMo, Omniverse и всей программной экосистемой компании. 

Связка Cosmos и NeMo создает end-to-end среду для разработки физического ИИ. NeMo помогает инженерам готовить огромные массивы данных для обучения, будь то результаты классических симуляций, экспериментальные данные или мультимодальные наборы, включающие текст, численные параметры и визуализации. Например, исследователь может взять базовую модель Cosmos, предобученную на общих аэродинамических данных, и с помощью инструментов NeMo быстро дообучить ее для анализа конкретного дизайна крыла, используя внутренние данные компании. Поддержка мультимодальности позволяет моделям работать не только с числами, но и с текстовыми запросами или генерировать визуальные представления результатов, делая взаимодействие более интуитивным и при этом сохраняя высочайшую эффективность готовых ИИ-моделей.

Крупные метеорологические центры США и Европы уже активно применяют технологии на базе Cosmos для ускоренного и более точного моделирования погодных условий, что критически важно для выполнения долгосрочных климатических прогнозов и предупреждения населения о возможных природных катаклизмах. В материаловедении платформа используется для симуляции поведения новых сплавов и композитных материалов на атомном уровне, многократно сокращая количество циклов для их создания и упрощая состав. Инженеры автономного транспорта прорабатывают на Cosmos миллионы потенциальных дорожных сценариев для обучения и валидации алгоритмов беспилотного управления, обеспечивая их надежность для применения в гражданском, общественном, грузовом, или даже военном транспорте. 

Ключевыми преимуществами платформы являются экстремальная скорость как обучения, так и последующего инференса, что позволяет итеративно улучшать модели. Архитектура решения обеспечивает гибкость масштабирования: проект можно начать на отдельной рабочей станции с одним GPU, а затем перенести на целый суперкомпьютер без изменения кода. Кроме того, Cosmos спроектирован для интеграции в уже существующие R&D-процессы компаний, работая с общепринятыми форматами данных и поддерживая стандартные протоколы.

Несмотря на то, что фреймворк Nvidia Cosmos стал известен общественности лишь в январе 2025 года, его развитие не стоит на месте. Совсем недавно, в августе 2025 года Nvidia представила обновление Cosmos Reason — генеративную модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, разработанную на базе одноименного фреймворка, которая позволяет роботам рассуждать на уровне, близком к человеческому. Эта языковая физическая модель зрения (Vision Language Model) способна анализировать текст, видео, графику, понимая происходящее и делая высокоточные выводы. Однако главная сфера применения Cosmos Reason — робототехника. С помощью этой нейросети можно эффективно обучать умных роботов принимать решения, опираясь на здравый смысл и окружающие условия. А благодаря размеру всего в 7 миллиардов параметров, Cosmos Reason уже сейчас можно использовать в камерах наблюдения, светофорах и промышленном оборудовании для автоматизации контроля дорожного движения, анализа видео в реальном времени и мониторинга государственных или частных объектов.

Nvidia Cosmos — это гораздо больше, чем просто инструмент для физических симуляции. Фреймворк Cosmos сделал возможной революцию в мире искусственного интеллекта, проведя мост между цифровым миром, где модели анализируют существующие данные или генерируют синтетическую информацию, и физическим миром, где нейросети уже знают все о законах нашей вселенной и способны выполнять невероятно сложные задачи. А симбиоз Cosmos с фреймворками NeMo и Omniverse создает мощную, целостную экосистему, постоянно порождающую инновации в мире ИИ и IT.