అమ్నైవర్స్ ను అన్వేషించడం: ఓపెన్ వరల్డ్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఎలా సై్న్తటిక వాతావరణాలను సృష్టించి భౌతిక AI అభివృద్ధికి సహాయపడతాయో

ఓపెన్ వరల్డ్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఇన్ ది ఓమ్‌నివర్స్: ఫిజికల్ AI కోసం సింథటిక్ పర్యావరణాల ఇంజిన్లు

ఫిజికల్ AI—రోబోట్లు, స్వయం వ్యవహరిస్తున్న వాహనాలు, డ్రోన్లు, మరియు పారిశ్రామిక యంత్రాల కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ మేధస్సు—అనిశ్చితి కింద స్థలం, సమయం, మరియు భౌతిక శాస్త్రంపై తర్కం చేయాలి. అలాంటివి శిక్షణ పొందటానికి వివిధ, భౌతికంగా ఆధారపడ్డ డేటా అవసరం అవుతుంది, ఇది వాతావరణం, లైటింగ్, వస్తువులు, మరియు మానవ వ్యవహారాలను కవర్ చేయాలి. నిజజీవిత సేకరణ నెమ్మదిగా, ఖరీదైనదిగా, మరియు కష్టం కలిగించేది. NVIDIA Omniverse మరియు ఓపెన్ వరల్డ్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ (WFMs) వంటి Cosmos ఆధారంగా నడిచే భౌతిక ప్రేరిత సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ ఆ తేడాను తీరుస్తుంది, డిమాండ్ పై పర్యావరణాలు, వ్యాఖ్యానాలు, మరియు ఎడ్జ్ కేసులను విస్తరించి అందిస్తుంది.

ఇటవలి పురోగతులు ప్రపంచ సృష్టి మరియు డొమైన్ ట్రాన్స్‌ఫర్‌ను సమగ్ర వర్క్‌ఫ్లోల్లో కేంద్రీకరిస్తున్నాయి. Cosmos Predict 2.5 Text2World, Image2World, మరియు Video2Worldను ఒక లైట్‌వెయిట్ ఆర్కిటెక్చర్‌లో ఏకీకృతం చేస్తుంది, ఇది ప్రాంప్ట్, చిత్రం లేదా క్లిప్ నుండి నిరంతరమైన, నియంత్రించదగిన బహుముఖ కెమెరా వీడియో ప్రపంచాలు ఉత్పత్తి చేస్తుంది. Cosmos Transfer 2.5తో జతచేయబడిన టీమ్లు కనిపింపును—వాతావరణం, లైటింగ్, భూమిని—వెవేవిధంగా మార్చవచ్చు కానీ స్పేషియల్ నిర్మాణం మరియు భౌతిక సరిపోయే నుండి వివక్షించి. ఫలితం ఏమిటంటే, ఏదైనా ఫీల్డ్ అమలు సాధించగల విస్తృత పంపిణీలపై గ్రహణ, ప్రణాళిక, మరియు నియంత్రణ కోసం త్వరిత పునరావృతం.

WFMs OpenUSDలో ఆధారితమైనందున, టీమ్లు ఆస్తులు, వస్తువులు, మరియు సీన్ గ్రాఫ్‌లను సులభంగా Unity, Unreal Engine, ROBLOX, మరియు Omniverse మధ్య తరలించవచ్చు. కనెక్టర్‌లు ఆర్ట్ మరియు ఇంజినీరింగ్ టీమ్లకు ఫార్మాట్ కలకలం లేకుండా సహకరించడానికి సహాయపడతాయి, అలాగే ఫిజిక్స్ సాల్వర్‌లు వాస్తవికతని హామీ ఇస్తాయి. ఫలితం కేవలం మరింత డేటా కాదు—అదే కాకుండా మంచి, మరింత ప్రాతినిధ్య గల డేటాది, ఇది సిమ్-టూ-రియల్ లూప్‌ను మరింత సమీపంగా చేస్తుంది.

సమానంగా ముఖ్యమైన విషయం, Cosmos WFMs యొక్క ఓపెన్ మోడల్ లైసెన్సింగ్ మరియు వాటి అనుకూలీకరించదగిన తర్కం డెవలపర్లకు సీన్ కంపోజిషన్ మరియు నియంత్రణలపై ఖచ్చితమైన నియంత్రణ ఇస్తుంది. పూర్వంగానే జనరేటివ్ వీడియో టూల్స్‌తో పోల్చితే, ఈ WFMs జ్యామితి, గమనశీలత, సెన్సార్లు, మరియు లైటింగ్ ను గౌరవిస్తాయి, ఇది నిర్దిష్ట పరీక్షలను సాధ్యపడుతోందైన. ఫిజికల్ AI కొరకు, కారణ-ఫలితం ప్రకారం నిజసుందరత శ్రేణికి ముఖ్యం.

ఒక లాజిస్టిక్స్ స్టార్టప్ ఒక పైగా వంతెన డెలివరీ రోబోట్ నిర్మిస్తున్నట్లు పేర్కొనండి. ఫీల్డ్ గంటలు సాధారణ రోజులను మాత్రమే పట్టుకున్నాయి. ఒక WFM పైపు‌లైన్‌తో, టీమ్ అరుదైన ప్రమాదాలను—బ్యాక్లిట్ పాదాలి, ప్రతిబింబించే గుడ్లూ, లేదా మబ్బులతో పిసరుకొనే హెడ్‌లైట్లను—అనుబవపరచి, పిక్సెల్-పర్ఫెక్ట్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు అనుకరించబడిన LiDARతో స్కేల్‌లో వ్యాఖ్యానం చేయవచ్చు. రోబోట్ యొక్క గ్రహణ స్టాక్ కేవలం వస్తువులను గుర్తించటం మాత్రమే కాదు, భౌతిక సరిపోయే ఫలితాలను ఊహించటం నేర్చుకుంటుంది.

క్రాస్-ఇండస్ట్రీ డిమాండ్ అనవలసింది. ఎరోస్పేస్ ప్రోగ్రామ్‌లు కఠినమైన హంగార్ లైటింగ్ కింద ఆటోనామస్ ఇన్స్పెక్షన్‌ను పరీక్షిస్తాయి. ఎనర్జీ కంపెనీలు కదలిక కలిగిన సిబ్బందిని చుట్టూ రిఫైనరీ నిర్వహణను అనుకరిస్తాయి. పట్టణాలు మైక్రో-మోబిలిటీతో ఫ్లీట్ ఇంటరాక్షన్‌లను సన్నాహకాలు చేస్తాయి. ప్రపంచ మోడల్ వీటికీ విస్తరించినంత, ప్రవేశపెట్టిన విధానము మరింత బలంగా ఉంటుంది.

• 🧠 భౌతిక శాస్త్రంపై తర్కం చేయండి: ఢీకొనివేతలు, ఘర్షణ, దృశ్యాన్ని అడ్డుకోవడం, మరియు పరస్పర సంబంధ డైనామిక్స్.
• 🌧️ ఎడ్జ్ కేసులను విస్తరించండి: తక్కువ సూర్య కోణాలు, మంచుపొళ్లు, గాలులు, మరియు సెన్సార్ డ్రాప్‌ఆవుట్లు.
• 🎯 ఖచ్చితమైన లేబుళ్లు: సెగ్మెంటేషన్, లోతు, ప్రవాహం, మరియు 3D బాక్స్‌లు కెమెరాల మధ్య సరిపోయేటట్లు.
• ⚡ త్వరిత పునరావృతం: నిజ ప్రపంచ ఫుటేజ్‌ను మళ్లీ షూట్ చేయకుండా పరిస్థితులను మార్చడం.
• 🔄 హైబ్రిడ్ వర్క్‌ఫ్లోలు: బలమైన సాధారణీకరణ కొరకు నిజ లాగ్‌లను సింథటిక్ ఆస్తులతో కలపడం.

డేటా రూపకల్పన 🚀	శక్తులు ✅	తప్పిదాలు ⚠️	ఉత్తమ ఉపయోగం 🔧
కేవలం నిజ ప్రపంచం	అత్యధిక ప్రతిష్ఠ, ఉద్భవిస్తున్న సంక్లిష్టత	కొత్త ఎడ్జ్ కేసులు తక్కువ, ఖరీదైనవి, భద్రతా రిస్కులు	చివరి విధానాల బెంచ్‌మార్కింగ్
కేవలం సింథటిక్	అనంత మార్పులు, పరిపూర్ణ లేబుళ్లు, భద్రంగా	పోటెన్షియల్ డొమైన్ గాప్	ప్రీట్రైనింగ్ మరియు స్ట్రెస్ టెస్టింగ్
హైబ్రిడ్ (ఫవరిస్తున్నది) 🌟	రెండు ప్రపంచాల ఉత్తమత, నియంత్రిత వైవిధ్యం	టూలింగ్ ఇంటిగ్రేషన్ అవసరం	ప్రొడక్షన్ గ్రేడ్ పైపు‌లైన్లు

తరువాతి విభాగం పైపు‌లైన్‌ను పారిచ్చేది, ఒక థీమ్ శాశ్వతం: నియంత్రించదగిన ప్రపంచాలు బలమైన ఫిజికల్ AIకు అత్యంత వేగవంతమైన మార్గం.

ప్రాంప్ట్ నుండి ఫోటోరీయలిస్టిక్ వరల్డ్‌లకు: Cosmos Predict 2.5 మరియు Transfer 2.5 ప్రాక్టీస్‌లో

ఒక పునరుత్పాదక పైపు‌లైన్ ఇంజినీరింగ్ టీమ్లు ఫోన్ ద్వారా పట్టిన సైట్ స్కాన్ నుంచి ప్రపంచ-స్థాయి సిమ్యులేషన్కు కెమెరాలు, LiDAR, మరియు యాక్టర్లతో స్కేలు చేయనిచ్చుతుంది. సాధారణ నాలుగు భాగాల ఫ్లో Omniverse లైబ్రరీలు, Isaac సాధనాలు, మరియు Cosmos WFMsను కలిపి సూచన నుండి శిక్షణ సెట్కి వెళుతుంది.

OpenUSDతో సూచన-నుండి-ప్రపంచ వర్క్‌ఫ్లో

వాస్తవాన్ని పునర్నిర్మించటం మొదలు పెట్టండి. Omniverse NuRecతో, టీమ్లు స్మార్ట్‌ఫోన్ స్కాన్ నుండి డిజిటల్ ట్విన్స్ను మళ్లీ నిర్మిస్తారు, ఇది OpenUSD సీన్‌ని మెట్రిక్‌గా ఖచ్చితంగా ఇస్తుంది. తరువాత, SimReady ఆస్తులుతో నింపండి—భౌతికంగా సరిఅయిన వస్తువులు, రిగ్లు, మరియు సెన్సార్లు Unity, Unreal Engine, మరియు Omniverseలో కన్సిస్టెంట్‌గా రేండర్ అవుతాయి. తరువాత Isaac Sim MobilityGen ఉపయోగించి ట్రాజెక్టరీలు, ఏజెంట్లు, మరియు ట్రాఫిక్ లాజిక్‌ను స్టేజ్ చేయండి. చివరగా, మల్టీ-వ్యూకు వీడియో సింటసిస్‌కు Cosmos Predict 2.5ను మరియు నియంత్రిత కనిపింపు మార్పుల కోసం Cosmos Transfer 2.5ను పిలవండి.

రెండు అప్‌గ్రేడ్లు ప్రధానంగా ఉంటాయి. మొదటగా, Predict 2.5 మూడు మోడల్స్—Text2World, Image2World, Video2World—కలిపి ఒక్క చిత్ర లేదా చిన్న క్లిప్‌ను బహు-కెమెరా, సమయ-సమచలిత శ్రేణుల్లో విస్తరించగలదు. రెండవది, Transfer 2.5 3.5× చిన్న మోడల్ సైజ్, త్వరిత పనితనం, మరియు మెరుగైన ప్రాంప్ట్ సరిపోయే అందిస్తుంది, సీన్ జ్యామితిని కాపాడుతూ. ఈ కలయిక ఖర్చులను తగ్గిస్తూ కవరేజీని పెంచుతుంది.

• 🗺️ NuRec: ఫోన్‌తో సైట్‌ను పట్టుకుని జ్యామితి, వస్తువులు, మరియు స్కేల్‌ను పునర్నిర్మించండి.
• 🧩 SimReady ఆస్తులు: సారూప్యం కోసం ప్లగ్-అండ్-ప్లే 3D మోడల్స్, సెన్సార్లు, మరియు రిగ్లు.
• 🚦 MobilityGen: ట్రాఫిక్ యాక్టర్లు, మార్గాలు, మరియు నిలిచిన వాహనాల వంటి ఎడ్జ్ కేసులు.
• 🎥 Cosmos Predict 2.5: ప్రాంప్ట్ లేదా సూచన నుండి సారూప్యమైన బహుకెమెరా వీడియో.
• 🎨 Cosmos Transfer 2.5: కెమెరాలు మరియు సమయమంతా స్థలంగా అవగాహన కలిగిన శైలి మార్పు.

సాధ్యత 🧩	Predict 2.5 🎥	Transfer 2.5 🎨	లాభం 📈
ఇన్‌పుట్ రకాలు	పాఠ్యం, చిత్రం, వీడియో	ప్రపంచం-నుంచి-ప్రపంచం	ఉపయోగకరమైన రచన
అవుట్‌పుట్	బహుకెమెరా, సమయ-సరిపోలీ వీడియో ప్రపంచాలు	శైలి మార్పు అయినా స్థలవిజ్ఞానంతో నిజమైన సన్నివేశాలు	డేటా వైవిధ్యం లేకుండా డ్రిఫ్ట్
పనితనం	సౌకర్యవంతమైన, ఏకీకృత మోడల్	మునుపటి తరం తో పోల్చుకుంటే 3.5× చిన్నది ⚡	త్వరిత చక్రాలు, తక్కువ మొత్తం ఖర్చు
భౌతిక సత్యత్వం	జ్యామితి-అవగాహన ఉత్పత్తి	నిర్మాణం మరియు నియంత్రణలను కాపాడుతుంది	నమ్మదగిన మూల్యాంకనం

పారిశ్రామిక డిజైన్ టీమ్లు సిమ్‌లో వాహనాలను ప్రోటోటైప్ చేయవచ్చు, తరువాత ఎరోడైనమిక్స్, లైటింగ్ సెన్సార్లు, మరియు నియంత్రణ విధానాలను స్కేల్‌తో సరిచూడవచ్చు. AI-వేగవంతమైన భౌతిక శాస్త్రం ఎంజినీరింగ్ చక్రాలను ఎలా మార్చుతోంది అనే దాని గురించి లోతైన అవగాహన కొరకు, AI భౌతిక శాస్త్రం ఎలా ఎరోస్పేస్ మరియు ఆటోమోటివ్ డిజైన్‌ను వేగవంతం చేస్తోందో చూడండి. రోబోటిక్స్ నాయకులు కూడా తరువాతి తరం రోబోటిక్స్ ఇన్నోవేషన్ కోసం ఓపెన్-సోర్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో పరిశీలించవచ్చు.

OpenUSD గేమ్ ఇంజిన్లు మరియు కంటెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్లతో తెలివిగా కూర్పు చేస్తుంది, అందువల్ల Epic Games పరిసరాల్లో సృష్టికర్తలు synthetic ఇన్‌టరాక్షన్ డేటా కోసం ప్రపంచాన్ని ROBLOXకి విస్తరించి, ఆస్తులను రోబోటిక్స్ సిమ్యులేషన్‌లో దింపుకోవచ్చు. అదే ఆస్తులు OpenAI, Meta AI, మరియు Microsoft Research యొక్క రైన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ స్టాక్‌ల చేత కూడా ఉపయోగించబడతాయి, భద్రతా మూల్యాంకన Google DeepMind మరియు చారిత్రక DeepMind పత్రాల ఆధారంగా పరిశోధనా ప్రోటోకాల్ని పాటిస్తాయి.

పైపు‌లైన్ టెంప్లేటెడ్ అయినప్పుడు, కొత్త సైట్లు మరియు సన్నివేశాలు పునరుద్ధరణ బటన్ నొక్కటానికి తయారవుతాయి. అసలు నమ 방문్యం సరళం: సూచన → కలపడం → సృష్టించడం → మార్చడం → మూల్యాంకనం.

కేస్ స్టడీస్: Skild AI, Serve Robotics, మరియు Zipline సిమ్-టూ-రియల్ గ్యాప్‌ను తక్కువ చేస్తాయి

ప్రాక్టిషనర్లు ఇప్పటికే WFM-డ్రైవెన్ సింథటిక్ డేటా యొక్క విలువను నిరూపిస్తున్నారు. పరిధి, నియంత్రణ, మరియు భౌతిక అవగాహన నేరుగా ఆపరేషన్లకు ఎలా మారుతున్నా మూడు అమలులను పరిగణించండి.

Skild AI వద్ద జనరల్-పర్పస్ రోబోట్ మేధస్సులు

Skild AI Isaac Lab ఉపయోగించి రోబోట్ అంగస్వభావాల మరియు పనులపై స్కేలబుల్ శిక్షణ ఫారమ్స్ నిర్మిస్తుంది. Cosmos Transferతో, టీమ్ పరిమిత నిజ capturesను కొత్త లైటింగ్, వాతావరణం, మరియు వ텍్సర్స్‌తో పెంచి విధానాలను స్ట్రెస్-టెస్ట్ చేస్తుంది, హార్డ్‌వేర్ ట్రయల్స్ ముందు. ఫలితం వేగవంతమైన వాస్తవ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు బదిలీ మరియు ఫీల్డ్ గంటలు తగ్గించడం—ప్రతి ప్రయత్నం సేఫ్టీ బృందాలు మరియు డౌన్‌టైమ్ చెక్లను అవసరం చేయగలప్పుడు ఇది సగటు లాభం కాదు.

Serve Robotics: నగరంలో పెద్ద స్థాయిలో స్వయం వ్యవహరణ

Serve Robotics వేలాది NVIDIA Isaac Sim సన్నివేశాల్లో శిక్షణ పడుతుంది, సింథటిక్‌ను నిజ లాగ్‌లతో మిక్స్ చేస్తూ. సంస్థ షేరు చేసే స్వయం నియంత్రిత రోబోట్ ఫ్లీట్లలో ఒకటిగా పెరిగింది మరియు నగర బ్లాక్స్ పొడవుపై 100,000 కంటే ఎక్కువ డెలివరీలు చేసింది. వారి రోబోట్లు నెలకు సుమారు 1 మిలియన్ మైళ్ళు మరియు సుమారు 170 బిలియన్ ఇమేజ్-LiDAR నమూనాలను సేకరిస్తాయి. ఆ డేటా సిమ్యులేషన్‌కు తిరిగి వెళుతూ ఎడ్జ్ కేసులను మళ్లీ ఆడించి మరియు విస్తరించి, గాఢమైన పొరుగుదారులలో సురక్షితమైన నావిగేషన్ వస్తుంది.

ఆహారం కంటే కూడా ఎక్కువగా, Serve ఇటీవల DGX Spark వ్యక్తిగత AI సూపర్‌కంప్యూటర్‌లను Refik Anadol, Will.I.AM వంటి సృష్టికర్తలకు మరియు Ollama ప్లాట్‌ఫారమ్ టీమ్లకు అందించింది. సుమారు 1 PFLOP AI పనితనంతో, DGX Spark ఆఫీసు వద్ద ఫైన్-ట్యూనింగ్, ఇన్ఫెరెన్స్, మరియు రోబోటిక్స్ అభివృద్ధిని సాధ్యంచేస్తుంది—ఆలోచన నుండి అమలుకొని తక్కువ సమయం చక్రాన్ని వేగవంతం చేస్తోంది. పెద్ద పరిశ్రమ సందర్భం కొరకు, ఎలా AI భౌతిక శాస్త్రం ఇంజినీరింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలను వేగవంతం చేస్తుందో విశ్లేషణ చూడండి.

Zipline: ఫ్లైట్ స్పీడ్ వద్ద ఎడ్జ్ AI

Zipline డ్రోన్ డెలివరీ కోసం NVIDIA Jetson ఎడ్జ్ AI మరియు రోబోటిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఆధారపెట్టుకుంటుంది. Zipline యొక్క హాఫ్ మూన్ బే సౌకర్యానికి ఒక తాజా DGX Spark డెలివరీ క్లౌడ్-టు-ఎడ్జ్ సమన్వయాల ప్రాధాన్యాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది: డేటా సెంటర్లలో భారీ శిక్షణ; Cosmosతో వేగవంతమైన సిమ్ ఆధారిత ధ్రువీకరణ; ఫీల్డ్‌లో సంకుచిత Jetson ఇన్ఫెరెన్స్. ప్రపంచ మోడల్స్ సబర్బన్ కారిడార్‌ల యొక్క సంక్లిష్ట ఎరోడైనమిక్స్‌ను—మొక్కల ఆవరణలు, విద్యుత్ లైన్లు, గాలి తేలిక—హీలా లేకుండా సంక్రిప్ట్ చేయడంలో సహాయపడతాయి.

• 🚚 Serve Robotics: నగర అత్యంత సన్నిహిత సంఘటనలను మళ్లీ ఆడించడం మరియు అరుదైన మూలల కేసులను విస్తరించడం.
• 🛩️ Zipline: కారిడార్ స్థాయి గాలులు, దృశ్య అడ్డంకులు, మరియు లైటింగ్ మార్పుల్ని అనుకరించడం.
• 🤖 Skild AI: వారి విధాన శిక్షణను చేతులు, చక్రాలు, మరియు బిపెడ్లలో సమగ్రపరచడం.
• 🧱 Cosmos Transfer: జ్యామితిని కాపాడుతూ వైవిధ్యాన్ని విస్తరించడం.
• 🧪 Isaac Lab/Sim: ప్రమాణిత, పునరావృత ప్రయోగ సూత్రాలు.

సంస్థ 🏢	ప్రధాన సాధనాలు 🧰	పారామితి/ప్రమాణాలు 📊	ఫలితం 🎯
Serve Robotics	Isaac Sim + Cosmos	100k+ డెలివరీలు; 1M మైళ్ళు/నెల; 170B నమూనాలు	సురక్షిత నగర స్వయం వ్యవహరణ 🚦
Skild AI	Isaac Lab + Cosmos Transfer	అంగస్వభావాల ఆధారంగా పెద్ద స్థాయి శిక్షణ	త్వరిత సిమ్-టూ-రియల్ బదిలీ ⏩
Zipline	Jetson + Cosmos + DGX Spark	అత్యధిక ఫ్రీక్వెన్సీ యొక్క ფრైట్ ధృవీకరణ	నమ్మదగిన ఎడ్జ్ ఇన్ఫెరెన్స్ ✈️

ఈ కేస్ స్టడీలు విస్తృత ధోరణిని ప్రతిబింబించాయి: విస్తృతంగా సిమ్యులేట్ చేయండి, ఖచ్చితంగా ధృవీకరించండి, విశ్వాసంతో ప్రవేశపెట్టండి. ఓపెన్ కంపోనెంట్‌లను అంచనా వేస్తున్న టీమ్లకు, రోబోటిక్స్ ఇన్నోవేషన్‌ను వేగవంతం చేసే ఓపెన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల అవలోకనం సూచించండి.

పారిశ్రామిక-స్థాయి డేటా వైవిధ్యం: Lightwheel, FS Studio, మరియు మైనింగ్ కార్యకలాపాలు పెద్ద ఎత్తున

WFM పైపు‌లైన్లు కేవలం స్వయం కార్యులకే కాక, జ్ఞానం మరియు నియంత్రణ ఏవైనా కష్టపడి సేకరించదగిన లేబుళ్ల మరియు అతిశయ నిర్లక్ష్య పరిస్థితుల పై ఆధారపడే వర్క్‌ఫ్లోలకు కూడా ప్రభావం చూపుతాయి. కొన్ని అమలు ఉదాహరణలు సాంకేతిక నిపుణులు synthetic డేటాను కొలువుతున్న ఫలితాలకు ఎలా వర్తింపచేస్తున్నారో చూపిస్తాయి.

Lightwheel: సిమ్యులేషన్-ముందు, OpenUSD ను కోర్‌గా

Lightwheel తయారీదారులకు SimReady ఆస్తులు మరియు పెద్ద-పరిధి synthetic డేటాసెట్‌లతో సిమ్-టూ-రియల్ గ్యాప్ ను తరిగేందుకు సహాయపడుతుంది. OpenUSD పైని నిర్మిత Lightwheel పర్యావరణాలు ఆస్తుల వస్తువులు, సెన్సార్ మోడల్స్, మరియు ఫ్యాక్టరీ ఫ్లో డైనామిక్స్‌ను పునర్నిర్మిస్తాయి. ఈ ప్రపంచాల్లో శిక్షణ పొందిన రోబోట్లు కమిషనింగ్ సమయంలో మరింత ఊహాగానపూర్వకంగా ప్రవర్తిస్తాయి, డౌన్‌టైమ్ మరియు MTTR తగ్గిస్తాయి. ఆస్తులు పోర్టబుల్ కావడం వల్ల అదే మోడల్స్ Unity, Unreal Engine, మరియు NVIDIA Omniverse రెండరర్లలో కవర్ చేసే అవకాశం కలిగి, కోణాల కేసులను ముందుగా కనిపెట్టగలవు.

మైని౦గ్: బుల్డర్ డిటెక్షన్ మరియు ఖర్చు నివారణ

Omniverse కమ్యూనిటీ సభ్యుడు Santiago Villa మైనింగ్ లో అతిపెద్ద బుల్డర్లను గుర్తించడానికి synthetic డేటాను ఉపయోగిస్తారు, అవి క్రషర్‌లను ఆపేస్తాయి. ప్రతి గుర్తించని సంఘటన సుమారు ఏడు నిమిషాల మేరా ఆపరేషన్లను ఆలస్యం చేస్తుంది, సుమారు $650,000 వార్షిక లాభనష్టాన్ని కలిగిస్తుంది. విభిన్న లైటింగ్ మరియు వాతావరణం కింద వేలాది స్వయంచాలకంగా వ్యాఖ్యానించబడిన చిత్రాలు ఉత్పత్తి చేస్తూ, మైనింగ్ ఆపరేటర్లు గుర్తింపు శాతం మెరుగుపరుస్తున్నారు మరియు లేబుల్ ఖర్చులను నియంత్రణలో ఉంచుతున్నారు. ఇది తక్కువ ఆపదలు, తక్కువ ధరువు, మరియు సురక్షిత పని ప్రాంతాలకు దారితీస్తుంది.

FS Studio: లాజిస్టిక్స్ throughput పెరుగుదలలు

గ్లోబల్ లాజిస్టిక్స్ నాయకుడితో భాగస్వామ్యంగా, FS Studio Omniverse Replicator ఉపయోగించి వేలాది ఫోటోరీయలిస్టిక్ ప్యాకేజ్ రకాలను సృష్టించింది. ఈ డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందటం వలన వస్తువుల గుర్తింపు ఖచ్చితత్వం పెరిగింది మరియు తప్పుడు పాజిటివ్స్ తగ్గాయి—దీని వల్ల బెల్ట్ స్పీడును మరియు సిస్టమ్ throughput ని నేరుగా పెంచింది. ఇదే విధానం ROBLOX శైలిలోని ఇన్‌టరాక్షన్ డేటాను మానవ-రోబోట్ సహజనావిగేషన్ కొరకు పరీక్షించి, Omniverseకి భద్రతా రిగ్రెషన్ కోసం మళ్ళీ తీసుకురావచ్చు, ఇది పారిశ్రామిక సన్నివేశాలకు వినియోగదారు స్థాయి వాస్తవికత ఇస్తుంది.

Robots for Humanity మరియు Scott Dempsey: టెలియోపరేషన్ లో లోతైన ఆసక్తి మరియు పార్ట్స్ హ్యాండ్లింగ్

Robots for Humanity ఒక పూర్తి Isaac Sim వాతావరణాన్ని ఆయిల్ మరియు గ్యాస్ కొరకు నిర్మించింది, RGB, లోతు, మరియు సెగ్మెంటేషన్ ను సృష్టిస్తూ Unitree G1 జాయింట్ డేటాను టెలియోపరేషన్ ద్వారా సేకరించింది. Scott Dempsey ఒక కేబుల్ సింథసైజర్‌ను అభివృద్ధి చేశాడు, ఇది తయారీదారు స్పెక్స్ నుండి వేరియంట్‌లు సృష్టిస్తుంది మరియు శిక్షణ సెట్లను Cosmos Transferతో పెంపొందించి కేబుల్ గుర్తింపు మరియు నిర్వహణ మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ రెండు ప్రయాసలు ఒక సూత్రాన్ని ప్రాముఖ్యం ఇస్తాయి: సంస్కృతి ముఖ్యం. కనిపింపు మారినా జ్యామితి స్థిరంగా ఉంటే, మోడల్స్ తగిన రీతిలో సాధారణీకరించగలవు.

• 🏭 OpenUSD పోర్టబిలిటీ: ఒకే సీన్ గ్రాఫ్, అనేక రెండరర్లు మరియు ఇంజిన్లు.
• 🧪 పునరావృత ప్రయోగాలు: సరి అయిన A/B టెస్టింగ్ కి నియంత్రిత సీడులు.
• 📦 డొమైన్ వైవిధ్యం: లాజిస్టిక్స్, మైనింగ్, ఎనర్జీ, మరియు రిటైల్ ఒక్క ఫ్రేమ్‌వర్క్ క్రింద.
• 🧵 సూక్ష్మ స్థాయి వైవిధ్యం: వస్తువులు, కేబుల్స్, బార్కోడులు, మరియు ప్యాలెట్ వదిలే టెక్స్చర్స్.
• 🛡️ ఫీల్డ్ కి ముందు భద్రత: అధిక ప్రమాద కారక పనుల కొరకు వర్చువల్ సన్నాహకాలు.

వినియోగ సందర్భం 🛠️	సాధనాలు 🔌	ప సీఎమి/ప్రభావం 📈	గమనికలు 🧭
మైనింగ్ బుల్డర్ గుర్తింపు	Omniverse + synthetic చిత్రాలు	సంవత్సరానికి $650k వరకు ఆదా	విభిన్న లైటింగ్ మరియు వాతావరణం 🌦️
లాజిస్టిక్స్ ప్యాకేజ్ గుర్తింపు	Replicator + SimReady	అధిక ఖచ్చితత్వం, తక్కువ తప్పుడు పాజిటివ్స్	throughput మరియు బెల్ట్ స్పీడ్ వృద్ధి 🚚
కేబుల్ నిర్వహణ	Isaac Sim + Cosmos Transfer	గ్రాస్ప్ విజయోత్సాహం మెరుగుపరుచడం	తయారీదారు-స్పెక్స్ సింథసైజర్ 🧵
టెలియోప్ విధాన శిక్షణ	Isaac Sim + Unitree G1	మంచి సిమ్-టూ-రియల్ స్థిరత్వం	లోతు + సెగ్మెంటేషన్ శిక్షణ 🧩

ఈ అమలు ఉదాహరణలు ఒక పాఠాన్ని చూపిస్తున్నాయి: భౌతిక సరిపోలిక ఉన్న వైవిధ్యము వంటి కఠిన మూల్యాంకనంతో కలిపితే దీర్ఘకాలిక లాభాలను ఇస్తుంది.

ఎకోసిస్టం సంకలనం: OpenUSD, Omniverse, మరియు ఫిజికల్ AIని ఆకారమిచ్చే పరిశోధన నాయకులు

ఫిజికల్ AI కంటెంట్, సిమ్యులేషన్, మరియు పరిశోధన<Scalars ఎక్కడ కూడిపోతాయో అందుకే విజయవంతం అవుతుంది. Cosmos ప్రపంచ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఇటీవల విడుదలైంది—Omniverse పురోగతులతో ఒకసారిగా ప్రముఖ పరిశ్రమ ఈవెంట్లలో ప్రవేశపెట్టబడింది—దాని ద్వారా ప్రపంచ సృష్టి కొరకు ఓపెన్, అనుకూలీకరించదగిన తర్కం వైపు ఒక మార్పును సూచిస్తోంది. మూవి ధనం లక్షల గంటల రోబోటిక్స్ మరియు డ్రైవింగ్ వీడియోలపై శిక్షణ పొందిన WFMs మోడలర్లను సృష్టి పై నిర్భంద నియంత్రణ ఇస్తున్నాయి, భౌతికాన్ని గౌరవిస్తూ.

OpenAI, Microsoft Research, Meta AI, మరియు Google DeepMind పరిశోధనా గుంపులు నియంత్రించదగిన synthetic ప్రపంచాల ఉపయోగంతో సాధారణీకరణ, ప్రణాళిక, మరియు ఏజెంట్ ఆధారిత స్టాక్‌ల పై మరింత పరిశోధన చేస్తూ ఉన్నాయి. కఠిన ప్రణాళిక, డొమైన్ రాండమైజేషన్, మరియు సిస్టమ్ గుర్తింపు వంటి సాంకేతికతలు consistent వస్తువులు, సెన్సార్లు, మరియు డైనామిక్స్‌తో సన్నివేశాలు ఇస్తే మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటాయి. చారిత్రక DeepMind పని పంపిణీ మార్పుపై reproducibility—సీడుతో చేయబడిన వైవిధ్యం మరియు ట్రేసబుల్ ప్రాంప్ట్స్—మూల్యాంకన హృదయంలో ఉండాలి అని హైలైట్ చేస్తుంది.

టూల్‌చైన్ సమ్మేళనం టీమ్లకు కంటెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు సిమ్యులేషన్తో, తరువాత శిక్షణకు తిరిగి ఇన్టిగ్రేట్ అవ్వడానికి సహకరిస్తుంది. Unity మరియు Unreal Engine రియల్-టైమ్ రచనకి సేవ చేస్తూ ఉంటాయి, Epic Games అధిక-నిజసాదృశ workflowsలను విస్తరిస్తుంది, మరియు ROBLOX మానవ-రోబోట్ ఇంటరాక్షన్ కోసం సామాజిక గమనశీలతను అందిస్తుంది. OpenUSD సారవస్తువు గా ఉంటుందని, ఆస్తులు ఇతర ఎకోసిస్టమ్‌లకు సారాంశం కోల్పోకుండా తరలించబడతాయి, అలాగే NVIDIA Omniverse రెండరింగ్, సెన్సార్ సిమ్యులేషన్, మరియు ప్రపంచ లాజిక్‌ను సమన్వయంచేస్తుంది.

పారిశ్రామిక ఆటగాళ్లు ఇప్పటికే ఈ నమూనాలు డిజిటల్ ఫ్యాక్టరీలు మరియు రోబోటిక్ ట్విన్స్‌పై దరఖాస్తు చేస్తున్నారు. Omniverse “మెగా ఫ్యాక్టరీ” మరియు రోబోటిక్ ట్విన్ బ్లూప్రింట్‌లు సాధారణ భాగాలతో ఫ్లీట్-స్థాయి సిమ్యులేటర్లని ఎలా అమర్చాలో స్పష్టం చేస్తాయి. ఖాళీగా నిర్మిస్తున్న ప్రాక్టిషనర్లకు, ప్రాక్టికల్ గైడ్లు మరియు సూచనా వర్క్‌ఫ్లోలతో మొదలు పెట్టండి, తరువాత డేటా వైవిధ్యం కొరకు WFMsను చేర్చండి. ఓపెన్ సోర్స్ రోబోటిక్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల సారాంశము AI-ఉన్నిడి ఇంజినీరింగ్ వేగవంతీకరణకు సంబంధించిన ఈ అవలోకనంతో బాగా కలిసి పనిచేస్తుంది.

• 📚 త్వరగా నేర్చుకోండి: ROS 2, సెన్సార్లు, డేటా కొరకు Isaac Sim మార్గాలతో ప్రారంభించండి.
• 🧪 సూచనా వర్క్‌ఫ్లోలు: సింథటిక్ డేటా సృష్టి కోసం జనరేటివ్ AI పైపు‌లైన్‌లు.
• 🍳 Cosmos కుక్బుక్: WFM ప్రాంప్ట్స్, నియంత్రణ, మరియు మూల్యాంకన కొరకు దశలవారీ రెసిపీలు.
• 📱 ఫోన్-టూ-ట్విన్: iPhoneలో సైట్‌ను పట్టుకుని Isaac Simలో పునర్నిర్మించండి.
• ☁️ NVIDIA Brev: ఫిజికల్ AI ప్రయోగాల కొరకు ముందుగా కాన్ఫిగర్ చేసిన GPU వాతావరణాలు.

అభినేత 🌐	వరణ ⚗️	ఇంటర్ఫేస్ 🔗	ప్రభావం 💥
NVIDIA Omniverse	రెండరింగ్, సెన్సార్ సిమ్, డిజిటల్ ట్విన్స్	OpenUSD కనెక్టర్లు	ఫోటోరీయలిస్టిక్, భౌతిక అవగాహన గల డేటా
Cosmos WFMs	ప్రపంచ సృష్టి + శైలి మార్పు	Predict 2.5, Transfer 2.5	స్థేయత్వం గల వైవిధ్యం 🌉
OpenAI / Google DeepMind	ప్రణాళిక మరియు సాధారణీకరణ పరిశోధనలు	RL, మోడల్-ఆధారిత నియంత్రణ	బలమైన విధాన శిక్షణ 🧭
Unity / Unreal Engine	నేరుగా రచన మరియు అంతరచర్యాత్మకత	ఇంజిన్ కనెక్టర్లు	త్వరిత కంటెంట్ పునరావృతం ⚙️
ROBLOX / Epic Games	సామాజిక మరియు అధిక-నిజసాదృశ గమనశీలత	USDకి దిగుమతి/ఎగుమతి	మానవ-ఇన్-ది-లూప్ HRI 🤝

ఈ ఎకోసిస్టమ్స్ సన్నద్ధమైనప్పుడు, ఒక ముఖ్యమైన బుద్ధి కనిపిస్తుంది: ఓపెన్, భౌతికంగా ఖచ్చితమైన, మరియు నియంత్రించదగిన ప్రపంచాలు ఫిజికల్ AI పరిశోధన మరియు అమలుకు సార్వత్రిక సారవస్తువు.

పునరావృత సింథటిక్ డేటా ప్రోగ్రామ్ నిర్మాణం: మెట్రిక్స్, పాలన, మరియు రోడ్‌మ్యాపులు

ఒక దీర్ఘకాలిక సింథటిక్ డేటా ప్రాక్టీస్ స్థాపించటం కేవలం సృజనాత్మక ప్రాంప్ట్‌లతో కాదు. టీమ్లు KPIలు, పాలన, మరియు పునరావృత లూప్ను అవసరం, ఇవి ప్రపంచ సృష్టిని భద్రత మరియు ఉత్పాదకత ఫలితాలతో చేరుస్తాయి. ఒక ప్రాక్టికల్ రోడ్‌మ్యాప్ నిరూపణల నుంచి సంస్థా ప్రమాణాల వరకు స్కేలు చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉన్న మెట్రిక్స్

సాధారణ సగటు ఖచ్చితత్వం లేదా మార్గం పూర్తి సూచికలకు పైగా, సంస్థలు పర్యావరణ పరిస్థితుల కవరేజీ, విఫలం-మోడ్ కనుగొల్పడం రేటు, మరియు కీలక పనుల కోసం సిమ్-టూ-రియల్ డెల్టా ట్రాక్ చేయాలి. సాధారణ పద్ధతి పంపిణీలను—లైటింగ్, వాతావరణం, వస్తువులు, అడ్డుకోల్చేవారు—బకెట్ చేయడం మరియు విడుదల ప్రతి లక్ష్య కవరేజీ హామీ ఇవ్వడం. Cosmos Transfer అండర్-ప్రతినిధ్య కణాలను “పూర్తి చేయటం” సులభం చేస్తుంది, జ్యామితి లేదా అరవడాన్ని చెడచేయకుండా.

పాలన మరియు ఆడిట్ చేయదగినత

WFMs శక్తివంతమైన జనరేటివ్ నియంత్రణలను పరిచయం చేయడంతో, ఆడిట్ ట్రైల్స్ అవసరం అవుతాయి. ప్రాంప్ట్‌లు, సీడులు, ఆస్తి సంస్కరణలు, మరియు యంత్ర సెట్టింగ్స్‌ను నమోదు చేయండి. ప్రతి మార్పును డాక్యుమెంట్ చేయడంకోరకు OpenUSD సీన్ డిఫ్‌లు ఉంచండి. ఇది నియంత్రిత రంగాలలో—ఎవియేషన్, ఆరోగ్య సంరక్షణ రోబోటిక్స్, ఎనర్జీ—ఇంకా ముఖ్యంగా ఉంటుంది, అక్కడ పునరుత్పాదకత మరియు ట్రేసబిలిటీ సర్టిఫికేషన్‌కి ప్రాథమికమైనవి.

రోడ్‌మ్యాప్: ప్రయోగం నుండి ఉత్పత్తి వరకు

ఒక సమర్థవంతమైన ప్రణాళిక చిన్నదిగా ప్రారంభమవుతుంది—ఒక సైట్, ఒక రోబోట్, ఒక KPI సెట్కు—తర్వాత తోటస్తెక వ్యాప్తి చేస్తుంది. సింథటిక్ సన్నివేశాలను నిజ సంఘటనలకు లింక్ చేయండి: ప్రతి దగ్గరని తప్పిదం ఒక టెంప్లేటెడ్ సన్నివేశ కుటుంబంగా మారుతుంది. కాలక్రమేణా, ప్రమాదాలు, వస్తువులు, మరియు సెన్సార్ల ద్వారా సూచిక చేయబడిన ప్రపంచ క్యాటలాగ్ని నిర్వహించండి. ఒక్క శైలి మీద అధిక ప్రాశస్త్యం రావకుండా ఉండటానికి Cosmos Transferతో కనిపింపును ప్రతిసారి పునరుద్ధరించండి.

• 🧭 పంపిణీలను నిర్వచించండి: లైటింగ్, వాతావరణం, వస్తువులు, మరియు ట్రాఫిక్ సాంద్రత.
• 🧱 విఫల సందర్భాల టెంప్లేట్: ప్రతిబింబం, దృశ్యం అడ్డుకోవడం, నీటి గొబ్బులు, ప్రతిబింబించే నేలలు.
• 🗂️ ప్రపంచ గ్రంథాలయాన్ని కూర్చుకోండి: పని, సెన్సార్, మరియు ప్రమాదం ద్వారా టాగ్ చేయబడింది.
• 🔍 సిమ్-టూ-రియల్ డెల్టా ట్రాక్ చేయండి: డ్రిఫ్ట్ మూల్యాంకనం మరియు పునర్‍శ్రద్ధ తీసుకోండి.
• 🤖 పునరావృత పరీక్షను ఆటోమేటె చేయండి: ప్రతి మోడల్ నవీకరణ తర్వాత షెడ్యూల్ చేసిన సన్నివేశాల మళ్లీ ఆడటం.

దశ 🛤️	గమ్యం 🎯	సాధనాలు 🔧	మైలురాయి 🏁
ప్రయోగం	ఒక సైట్, ఒక రోబోట్, కవరేజ్ ఇందు	NuRec + SimReady + Predict 2.5	గ్రౌండ్ ట్రూత్ సిమ్-టూ-రియల్ గ్యాప్
విస్తరణ	ఎడ్జ్ కేసులు మరియు స్ట్రెస్ టెస్టులు	MobilityGen + Transfer 2.5	కవరేజ్ లక్ష్యాలు చేరుకున్నాయి 📊
ఉత్పత్తి	పాలన మరియు ఆటోమేషన్	USD డిఫ్‌లు + CI/CD + డాష్‌బోర్డులు	ఆడిట్ అయిన విడుదలలు మరియు భద్రతా గేట్లు 🔐

ప్లాట్ఫారమ్‌లను అంచనా వేస్తున్న సంస్థలు రోబోటిక్స్ పైపు‌లైన్‌లను శక్తివంతం చేసే ఓపెన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో లోతైన అవగాహనలు మరియు ఎంజినీరింగ్ వేగవంతానికి AI భౌతిక శాస్త్రంపై పరిశ్రమ విశ్లేషణలను సంప్రదించవచ్చు. సరైన ప్రోగ్రాం ఫలితం ఒకటే: తగ్గిన పునరావృత లోపాలు, వేగవంతమైన విడుదలలు, సురక్షిత అమల్లు.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”How do Cosmos world foundation models reduce the sim-to-real gap?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Cosmos Predict 2.5 generates time-consistent, multi-camera worlds that honor geometry and sensor constraints, while Cosmos Transfer 2.5 varies appearance (weather, lighting, materials) without breaking spatial structure. This yields broader training coverage with physics plausibility, improving real-world generalization.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Can teams mix Unity or Unreal Engine assets with Omniverse and OpenUSD?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Yes. OpenUSD connectors let assets, materials, and scene graphs move across Unity, Unreal Engine, ROBLOX, and NVIDIA Omniverse. This preserves semantics and physics properties so content can be exercised by different renderers and simulators.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”What KPIs should govern a synthetic data program?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Track coverage of environmental distributions, failure-mode discovery rate, and sim-to-real deltas for key tasks. Include precision/recall, intervention rates, and safety metrics. Maintain audit trails for prompts, seeds, and OpenUSD scene diffs.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Where do real logs fit in a WFM pipeline?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Real logs seed world construction (via NuRec), supply rare behaviors, and serve as the final evaluation benchmark. Synthetic worlds fill coverage gaps, provide perfect labels, and enable safe stress tests. The hybrid of both is recommended.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”How do research labs like Google DeepMind or OpenAI benefit from controllable worlds?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Controllable worlds enable rigorous evaluation under distribution shift, curriculum learning, and agentic planning research. Reproducible prompts and seeds help isolate causal factors, accelerating insight and reducing confounds.”}}]}

How do Cosmos world foundation models reduce the sim-to-real gap?

Cosmos Predict 2.5 generates time-consistent, multi-camera worlds that honor geometry and sensor constraints, while Cosmos Transfer 2.5 varies appearance (weather, lighting, materials) without breaking spatial structure. This yields broader training coverage with physics plausibility, improving real-world generalization.

Can teams mix Unity or Unreal Engine assets with Omniverse and OpenUSD?

Yes. OpenUSD connectors let assets, materials, and scene graphs move across Unity, Unreal Engine, ROBLOX, and NVIDIA Omniverse. This preserves semantics and physics properties so content can be exercised by different renderers and simulators.

What KPIs should govern a synthetic data program?

Track coverage of environmental distributions, failure-mode discovery rate, and sim-to-real deltas for key tasks. Include precision/recall, intervention rates, and safety metrics. Maintain audit trails for prompts, seeds, and OpenUSD scene diffs.

Where do real logs fit in a WFM pipeline?

Real logs seed world construction (via NuRec), supply rare behaviors, and serve as the final evaluation benchmark. Synthetic worlds fill coverage gaps, provide perfect labels, and enable safe stress tests. The hybrid of both is recommended.

How do research labs like Google DeepMind or OpenAI benefit from controllable worlds?

Controllable worlds enable rigorous evaluation under distribution shift, curriculum learning, and agentic planning research. Reproducible prompts and seeds help isolate causal factors, accelerating insight and reducing confounds.