NVIDIAがCosmosに新たなワールドモデル開発ツールを追加

NVIDIAは、物理AIシステム向けのワールドモデル開発を加速させるため、新しいトレーニングツール、シミュレーションチェックポイント、Cosmos Data Factoryの設計図を導入し、Cosmosプラットフォームを拡張したと述べました。同社は、これらの追加機能が開発者がより少ない手作業でトレーニングデータを構築し、モデルを適応させ、動作をテストし、システムを展開できるように設計されていると述べています。

証拠と背景

2026年10月22日に公開されたブログ記事で、NVIDIAはCosmos Data Factoryが自動運転車データセット生成、画像属性増強、イベント動画生成、欠陥画像生成、ビデオデータ拡張などのタスクに対応するクラウドネイティブ設計図五含んでいると述べました。同社はこれらのツールをGitHub、Microsoft Azure、Nebius、CoreWeaveを通じて利用可能だと述べました。また、Cosmos Curatorはマルチモーダルマルチセンサリ入力および処理ブロックのサポートを追加したと述べています。

同社は設計図の初期ユーザー数名を挙げています。NVIDIAは、ポルシェがCosmos Data FactoryをMicrosoft Azure上で Voxel51 を通じて、フォルクスワーゲングループのブランド間で共有する自動運転用データフライホイールを構築しており、最大 90% 回の物理テストと開発 85%サイクルの短縮が見込まれています。NVIDIAは、ANYboticsがCosmos Data Factoryの設計図を使って 1,500 本以上の合成ビデオクリップを作成し、産業用検査ロボットの訓練に用い、UltralyticsはYOLOモデルを実際の画像や合成欠陥例で再学習し、欠陥の位置特定とリコール性を向上させたと述べました。

NVIDIAはまた、Cosmos Frameworkのトレーニング、最適化、デプロイツールをエージェントスキルとして、GTCベルリンのCosmos 3を含むよりオープンなモデルに拡張したと述べています。同社によると、開発者は GR00T、Alpamayo、QWEN、 Pi0.5 などの互換性のあるHugging Faceモデルなどのモデルを微調整・強化し、展開前にディスティレーションと量子化を適用できます。同社は、MicroAGIがCos 3 mosのポストトレーニングを人間のオブジェクト操作動画で後処理し、 32億パラメータの推論器を精度の損失なく 8億パラメータのナノモデルに抽出したと述べています。

シミュレーションと評価のために、NVIDIAは新しいCosmos 3 Nanoバリアントが、自律車や両手ロボットを含むマルチビュー、マルチセンサーシナリオでの自律型ポリシーの繰り返しテストをサポートすると述べました。また、更新されたCosmos 3 NIMマイクロサービスは、検証済み構成において品質損失なしに最大2x高速な推論を実現でき、継続的なビデオ解析により秒単位のアラートも可能だと述べました。NVIDIAは、Cosmos NIMマイクロサービスに基づく新しいMetropolis Blueprintが、同じGPUでより多くの動画ストリームを監視できる40%、ビデオ検索および要約3.3用に活用できると述べています。

同社はCosmosを、トレーニングデータセットの生成、世界モデルの訓練・適応、NIMマイクロサービスを通じてサポートモデルを展開するためのモジュラープラットフォームとして位置づけました。2026年10月22日に検証された背景資料では、Cosmosはロボット、自動運転車、ビジョンAIの広範な物理AIスタックの中に含まれている一方で、時間的不整合、オブジェクトの変形、安全性に重要な用途で追加の検証を必要とする非現実的なダイナミクスなどの既知の制限も指摘しています。