World Foundation Models: 10 cas d'usage
Former des robots et des véhicules autonomes (VA) dans le monde physique peut être coûteux, chronophage et risqué. Les World Foundation Models offrent une alternative évolutive en permettant des simulations réalistes d'environnements réels.
Ces modèles accélèrent le développement et le déploiement dans la robotique, les VA et d'autres domaines en réduisant la dépendance aux tests physiques.
Découvrez comment fonctionnent les World Foundation Models, leurs cas d'usage concrets et les avantages tangibles qu'ils apportent.
Top 10 des World Foundation Models
1) Alpamayo de NVIDIA
Alpamayo de NVIDIA est une nouvelle famille de modèles d'IA open source, d'outils de simulation et de datasets conçus pour rendre les véhicules autonomes plus sûrs grâce à une prise de décision basée sur le raisonnement.
Pour soutenir cette approche, Alpamayo réunit trois composants clés :
- Alpamayo 1, un modèle VLA de chaîne de pensée de 10 milliards de paramètres qui explique ses décisions de conduite
- AlpaSim, un framework de simulation open source pour les tests et la validation
- Physical IA Open Datasets, qui comprennent plus de 1 700 heures de données de conduite réelles diversifiées.
Ces modèles ne sont pas conçus pour fonctionner directement dans les véhicules. Ils servent plutôt de grands modèles enseignants que les développeurs peuvent fine-tuner et distiller dans les piles AV de production, améliorant ainsi la sécurité et la scalabilité.1
2) GR00T N1.6 de NVIDIA Research
GR00T N1.6 de NVIDIA Research est un modèle de fondation ouvert mis à jour pour les robots humanoïdes à usage général. S'appuyant sur GR00T N1.5, la nouvelle version offre des performances renforcées tant en simulation que dans les tests réels, y compris la manipulation bimanuelle et les tâches de locomotion corps entier sur des robots tels que YAM, AgiBot Genie-1 et Unitree G1 (voir figure ci-dessous).
Figure 1 : Graphiques de comparaison GR00T N1.6 vs GR00T N1.5.
GR00T N1.6 inclut des améliorations architecturales et d'entraînement, telles qu'un transformeur de diffusion plus grand, un modèle vision-langage plus performant et des données de pré-entraînement élargies qui ajoutent des milliers d'heures de démonstrations de robots téléopérés. Ces changements aident le modèle à apprendre des mouvements plus fluides et plus précis et à s'adapter plus rapidement pendant le post-entraînement.
Plutôt que de se concentrer sur un seul robot ou une seule tâche, GR00T N1.6 est conçu comme une politique généraliste transférable entre différentes plateformes humanoïdes.
NVIDIA rapporte une convergence plus rapide, une meilleure dextérité et des performances améliorées sur les tâches à long horizon, faisant de N1.6 une avancée significative pour l'apprentissage ouvert et scalable des robots humanoïdes.2
Regardez la vidéo ci-dessous pour voir GR00T N1.6 en action.
3) PAN
PAN est un modèle de monde interactif général conçu pour la prédiction à long horizon et la simulation conditionnée par des actions. Il repose sur une architecture Generative Latent Prediction qui combine un modèle de dynamique latente autorégressif avec un décodeur de diffusion vidéo.
Cette conception permet au système de simuler l'évolution d'un environnement en réponse à des actions spécifiques fournies en langage naturel, tout en maintenant la cohérence temporelle et la cohérence visuelle.
PAN supporte la génération de déroulement multi-étapes où un agent peut proposer des actions, simuler leurs résultats probables et sélectionner les séquences qui atteignent le mieux un objectif défini. Le modèle peut aussi effectuer un raisonnement contrefactuel en évaluant comment les résultats d'une tâche pourraient changer si les interactions d'objets ou les trajectoires de mouvement sont modifiées.
Les résultats expérimentaux montrent qu'il atteint des performances élevées sur les benchmarks de prédiction visuelle à long horizon, de raisonnement physique et de planification par rapport aux modèles open source comparables.
Pour la robotique, ces capacités permettent aux robots ou aux systèmes d'entraînement de prévoir la dynamique environnementale, de tester des stratégies en interne avant de les exécuter et d'affiner les politiques de tâche, réduisant ainsi les coûts et les risques des essais physiques répétés.
Figure 2 : Image montrant l'architecture du modèle PAN, qui combine un backbone autorégressif basé sur LLM pour la simulation du monde à long horizon.3
4) Marble de World Labs
Marble de World Labs génère des environnements 3D persistants et modifiables à partir de prompts textuels, d'images uniques ou multiples, de vidéos, de panoramas et de dispositions 3D.
Contrairement aux systèmes génératifs en temps réel qui transforment continuellement les scènes pendant l'exploration, Marble produit des mondes stables exportables sous forme de splats gaussiens, de maillages ou de vidéos. La plateforme inclut Chisel, un éditeur 3D hybride qui sépare la structure spatiale du style visuel.
Cet outil permet aux développeurs d'agencer des éléments géométriques de base, comme des murs ou de gros objets, puis d'appliquer des prompts stylistiques pour compléter la scène.
Les utilisateurs peuvent également repositionner directement les objets dans l'éditeur et étendre le monde généré pour inclure des régions supplémentaires proches. Ces fonctionnalités permettent aux équipes de robotique de construire des jumeaux numériques réalistes des espaces de travail, de tester la navigation et la manipulation dans des environnements contrôlés, et d'itérer rapidement sur la conception des agencements ou des tâches sans avoir à reconstruire des scènes entières.
La capacité de Marble à accepter des entrées visuelles multi-angles favorise une haute fidélité. Ces environnements de simulation cohérents peuvent améliorer l'efficacité de l'entraînement robotique et réduire le besoin de prototypage physique intensif.
Figure 3 : Le graphique montre le pipeline d'entrée à sortie de Marble.4
5) V-JEPA 2 de Meta
Meta a présenté V-JEPA 2, un modèle de monde vidéo avancé qui établit de nouveaux benchmarks en raisonnement physique, prédiction visuelle et planification robotique zero-shot.
Construit sur l'architecture Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), le modèle de 1,2 milliard de paramètres est entraîné avec plus d'un million d'heures de vidéo et des données d'interaction robotique supplémentaires, lui permettant de comprendre et de prédire la dynamique d'objets et d'environnements inconnus.
V-JEPA 2 prend en charge la planification via une architecture encodeur-prédicteur et un apprentissage auto-supervisé, et obtient des résultats avancés sur des tâches telles que la reconnaissance d'actions, l'anticipation et la réponse à des questions vidéo.
Meta a également publié trois benchmarks : IntPhys 2, MVPBench et CausalVQA, pour évaluer le raisonnement physique en IA, soulignant les écarts actuels entre les performances de l'IA et celles des humains.
Le modèle est open source pour la recherche et l'utilisation commerciale, marquant une étape importante vers l'objectif de Meta d'une intelligence machine avancée (AMI) et le développement d'agents IA pratiques et adaptables.5
Figure 4 : V-JEPA 2 est pré-entraîné sur des données vidéo et image à grande échelle, puis aligné avec un modèle de langage pour des tâches visuelles, et étendu avec une faible quantité de données robotiques pour la planification et le contrôle en robotique.6
6) NVIDIA Cosmos World Foundation Models
NVIDIA Cosmos World Foundation Models est une plateforme avancée conçue pour accélérer le développement de systèmes d'IA physique, y compris les véhicules autonomes (VA) et les robots.
La suite NVIDIA Cosmos intègre des modèles de monde de fondation génératifs (WFMs), des tokenizers avancés, des garde-fous intégrés et un pipeline de traitement vidéo à haute vitesse.
NVIDIA NeMo Curator, couplé au pipeline accéléré par CUDA, traite 20 millions d'heures de vidéo en deux semaines, réduisant ainsi les coûts et le temps.
Le NVIDIA Cosmos Tokenizer offre une compression supérieure et un traitement plus rapide des données image et vidéo. Voici les fonctionnalités clés de la suite NVIDIA Cosmos :
- Permet la création de grandes quantités de données synthétiques photoréalistes basées sur la physique pour l'entraînement et l'évaluation des modèles d'IA.
- Génère des vidéos basées sur la physique en utilisant diverses entrées comme le texte, les images, la vidéo et les données de capteurs.
- Simule des environnements industriels et de conduite complexes, y compris les entrepôts et diverses conditions routières.
- Facilite la recherche vidéo pour des scénarios spécifiques et l'évaluation des modèles dans des conditions simulées.
- Les développeurs peuvent fine-tuner les WFMs pour construire des modèles personnalisés adaptés à des applications spécifiques.
- Les WFMs sont accessibles sous licence ouverte pour favoriser la collaboration au sein des communautés robotique et véhicules autonomes.
- Les modèles peuvent être prévisualisés via le catalogue API de NVIDIA ou téléchargés depuis les plateformes NVIDIA NGC et Hugging Face.7
Figure 5 : Principaux composants de la suite NVIDIA Cosmos : curateur vidéo, tokenizer vidéo, modèle de monde de fondation pré-entraîné, échantillons post-entraînement du modèle de monde de fondation et garde-fou.8
Waabi, Foretellix, XPENG et Wayve utilisent les modèles NVIDIA Cosmos World Foundation pour simuler des scénarios de trafic, des conditions météorologiques et des comportements de piétons. Ces entreprises effectuent des tests dans des environnements virtuels sans essais physiques.9
La plateforme utilise NVIDIA NeMo Curator pour traiter et étiqueter plus de 20 millions d'heures de vidéo via l'accélération CUDA en environ deux semaines.
Fonctionnalités clés :
- Génère des scénarios étiquetés de trafic, météo, éclairage et piétons.
- Produit des vidéos photoréalistes avec données de capteurs.
- Simule les normes de conduite régionales pour la localisation.
- Permet une validation sans risque des systèmes AV.
7) Genie 3 de DeepMind
Google DeepMind a publié Genie 3, un système d'IA conçu pour générer des environnements virtuels interactifs à partir de descriptions textuelles en temps réel.
Spécifications techniques :
- Caractéristiques de performance : Le système fonctionne à 24 images par seconde, produisant une sortie en résolution 720p tout en maintenant la cohérence de l'environnement sur plusieurs minutes d'interaction.
- Le modèle démontre des capacités de mémoire visuelle s'étendant environ une minute dans les interactions passées.
- Catégories d'environnement : Genie 3 génère plusieurs types de mondes virtuels :
- Simulations physiques intégrant la dynamique des fluides, les effets de lumière et la physique environnementale.
- Écosystèmes biologiques comportant flore, faune et interactions écologiques.
- Environnements fictifs avec des éléments non réalistes et des personnages animés.
- Reconstructions géographiques et historiques de lieux et de périodes réels.
- Mécanismes d'interaction :
- Événements mondiaux pilotés par prompts permettent la modification en cours d'exécution des conditions environnementales et du placement d'objets.
- Cohérence temporelle maintient des propriétés physiques cohérentes pendant des sessions d'interaction prolongées.
- Intégration d'agents prend en charge des agents autonomes effectuant des tâches orientées vers un but dans les environnements générés.
- Architecture technique : Le système emploie une génération d'images autorégressive plutôt que des représentations explicites de scène 3D.
- Cette approche permet la création dynamique d'environnements tout en relevant le défi computationnel de maintenir la cohérence à travers des séquences temporelles croissantes pendant l'interaction en temps réel.
Applications de recherche et accès :
L'accès est actuellement restreint à des chercheurs académiques et des créateurs de contenu sélectionnés via un programme de prévisualisation limité. Les applications de recherche potentielles incluent la simulation éducative, l'entraînement de systèmes autonomes, l'évaluation du comportement des agents et l'analyse de scénarios contrefactuels pour les systèmes d'apprentissage machine.10
8) Earth-2 de NVIDIA
Earth-2 de NVIDIA est une initiative conçue pour utiliser l'IA et le calcul haute performance (HPC) afin de simuler le climat et les systèmes météorologiques de la Terre en haute résolution. Elle représente une nouvelle approche de la prévision météorologique et de la modélisation climatique.
Quelle est la technologie sous-jacente ?
NVIDIA utilise sa plateforme Omniverse, construite sur les unités de traitement graphique (GPUs) et les outils d'IA de NVIDIA, pour créer des simulations réalistes. L'idée est de générer des simulations très détaillées et précises du climat terrestre en exploitant l'IA pour modéliser des schémas météorologiques complexes et produire des prévisions plus précises.
Quel est l'impact ?
L'objectif ultime d'Earth-2 est de fournir de meilleures prévisions météorologiques, d'aider à comprendre les tendances climatiques à long terme et d'atténuer le changement climatique.
Des simulations plus précises peuvent conduire à une meilleure préparation aux événements météorologiques extrêmes, une utilisation plus efficace de l'énergie et des stratégies de réponse aux catastrophes améliorées.11
Pour découvrir comment la technologie IA de NVIDIA fait progresser la prévision météorologique et la modélisation climatique, regardez la vidéo ci-dessous pour un aperçu détaillé de la plateforme Earth-2 et de son impact sur les prévisions de tempêtes :
9) DreamDojo de NVIDIA
DreamDojo est un modèle de monde robotique généraliste de NVIDIA, conçu pour acquérir des connaissances physiques à partir de vidéos humaines à grande échelle et les transférer aux robots via un post-entraînement sur l'incarnation cible.
Le système est entraîné sur DreamDojo-HV, un dataset organisé d'environ 44 000 heures de vidéos humaines égocentriques. Il est rapporté comme la plus grande collection utilisée pour le pré-entraînement de modèles de monde à ce jour et couvre substantiellement plus de compétences et de scènes que les datasets antérieurs de cette catégorie.
Comparé à une référence Cosmos-Predict 2.5 post-entraînée, DreamDojo produit des déroulements conditionnés par des actions plus précis physiquement à travers divers environnements et interactions d'objets.
Fonctionnalités clés :
- Publication open source via NVIDIA GitHub.
- Pré-entraîné sur environ 44k heures de vidéos humaines égocentriques.
- Pré-entraînement à actions latentes suivi d'un post-entraînement spécifique au robot.
- Génération autorégressive en temps réel à 10 FPS après distillation.
- Généralise à travers de multiples incarnations humanoïdes et manipulateurs.
- Supporte l'évaluation de politiques et la planification basée sur modèle comme applications en aval.
Figure 6 : Aperçu de DreamDojo, montrant le pré-entraînement à actions latentes sur vidéo humaine suivi du post-entraînement avec des actions robotiques continues sur l'incarnation cible.12
10) DreamZero de NVIDIA
DreamZero est un modèle d'action monde (WAM) de NVIDIA construit sur un backbone de diffusion vidéo pré-entraîné. Contrairement aux modèles Vision-Langage-Action standard, qui peinent avec des mouvements physiques inconnus, DreamZero apprend la dynamique en prédisant conjointement les états futurs du monde et les actions futures en une seule passe avant, traitant la vidéo comme une représentation dense de l'évolution de l'environnement.
Cette modélisation conjointe permet au système d'apprendre des compétences diverses à partir de datasets robotiques hétérogènes sans dépendre de démonstrations répétitives. Dans des expériences avec de vrais robots, DreamZero rapporte une amélioration de plus de 2x de la généralisation à de nouvelles tâches et environnements par rapport aux références VLA de pointe.
DreamZero démontre également un fort transfert inter-incarnation. Environ 10–20 minutes de démonstrations vidéo de la part d'humains ou d'autres robots produisent plus de 42 % d'amélioration sur des tâches inconnues. Le modèle s'adapte à une plateforme robotique entièrement nouvelle (YAM) à partir de 30 minutes de données de jeu tout en préservant la généralisation zero-shot.
Fonctionnalités clés :
- Modèle d'action monde qui prédit conjointement la vidéo et les actions du robot.
- Construit sur un backbone de diffusion vidéo autorégressif de 14B paramètres.
- Plus de 2x d'amélioration de la généralisation sur de nouvelles tâches par rapport aux VLA de pointe.
- Contrôle en boucle fermée en temps réel à 7 Hz après une accélération de l'inférence de 38x.
- Supporte le prompting interactif zero-shot pour de nouvelles tâches en conditions réelles.
Cas d'usage des World Foundation Models
Robotique
En robotique, les World Foundation Models jouent un rôle essentiel pour permettre aux robots de fonctionner efficacement dans des environnements dynamiques et réels par :
1. Construction de l'intelligence spatiale
Les robots acquièrent une compréhension de leur environnement grâce à des environnements d'entraînement simulés, leur permettant de naviguer et de manipuler des objets avec précision.
2. Efficacité d'apprentissage améliorée
Les environnements simulés accélèrent l'entraînement en fournissant des scénarios contrôlés où les robots peuvent expérimenter et apprendre de leurs erreurs sans conséquences physiques.
3. Généralisation des tâches
En intégrant des entrées de diverses modalités telles que les capteurs visuels, auditifs et tactiles, les World Foundation Models soutiennent l'apprentissage par transfert, permettant aux robots de s'adapter à de nouveaux environnements et tâches avec un réentraînement minimal.
4. Planification de tâches complexes
Ces modèles permettent aux robots d'effectuer une planification à long horizon, comme l'assemblage d'objets, la prédiction d'actions humaines ou la coordination avec d'autres robots dans des contextes industriels ou collaboratifs.
Véhicules autonomes
Les modèles de monde de fondation peuvent améliorer le pipeline de développement des véhicules autonomes (VA) par :
5. Entraînement avec des données pré-étiquetées
Ils fournissent des datasets vidéo pré-étiquetés et encodés qui permettent aux systèmes AV d'identifier et d'interpréter avec précision les véhicules, piétons et objets environnants dans diverses conditions.
6. Génération de scénarios
Ces modèles peuvent créer des scénarios simulés tels que divers schémas de trafic, conditions météorologiques et comportements de piétons qui comblent les lacunes des données d'entraînement réelles.
7. Scalabilité et localisation
Les développeurs peuvent utiliser des environnements virtuels pour reproduire les conditions de nouveaux emplacements géographiques, permettant aux VA de s'adapter aux diverses réglementations routières, aux comportements de conduite culturels et aux conceptions d'infrastructure sans essais routiers intensifs.
8. Fusion et calibration de capteurs
Les WFMs peuvent simuler des entrées multi-capteurs, comme la caméra, le LiDAR, le radar et le GPS, dans le même environnement. Cela aide les systèmes AV à s'entraîner pour une fusion et une calibration précises des capteurs, essentielles pour comprendre la profondeur, la vitesse et le mouvement dans des contextes de conduite complexes.
9. Sécurité et efficacité des coûts
Les systèmes AV peuvent itérer et s'optimiser dans un environnement sans risque en testant dans des environnements virtuels, réduisant les coûts et les risques d'accidents lors des essais réels.
Intégration multimodale
10. WFMs avec d'autres ressources
L'intégration des WFMs avec les grands modèles de langage (LLMs) et d'autres ressources informatiques, comme le calcul haute performance (HPC), améliore les systèmes d'IA physique en ajoutant une compréhension sémantique.
Cette combinaison prend en charge les modèles de langage visuel et les capacités multimodales, permettant des interactions plus sophistiquées avec les données image et vidéo.
Technologies fondamentales derrière les World Foundation Models
La construction des World Foundation Models implique plusieurs couches de processus et technologies complexes, y compris la curation de données, la tokenisation, les réseaux de neurones, la représentation interne et l'affinage et la spécialisation :
Sourcing des données
Les pipelines de curation fonctionnent sur la vidéo collectée, et la taille de ce pool fixe une limite supérieure à ce qu'un modèle peut apprendre. Cosmos organise 20 millions d'heures de vidéo, et DreamDojo se pré-entraîne sur environ 44 000 heures de séquences humaines égocentriques. De tels volumes sont difficiles à atteindre par l'auto-collecte, car un seul laboratoire peut enregistrer un ensemble limité d'environnements, de conditions d'éclairage et de cas d'échec.
La vidéo web publique couvre une gamme plus large de scènes, de tâches et de géographies, de sorte que les équipes complètent souvent les séquences enregistrées avec du matériel collecté à partir de sources ouvertes. Deux exigences déterminent si une configuration de collecte tient à l'échelle d'entraînement :
- Fiabilité de l'extraction : Des outils tels que yt-dlp sont conçus pour des téléchargements individuels plutôt que pour un débit soutenu de pétaoctets. Par exemple, Bright Data rapporte un succès d'extraction supérieur à 99 % à ce volume, contre 60 % à 75 % pour les outils open source.
- Recherche par contenu visuel : Les titres et les tags décrivent rarement ce qui se passe dans un clip, ce qui limite la recherche par mots-clés lors de l'assemblage de familles de tâches comme le pick-and-place ou les traversées de piétons sous la pluie. L'API de recherche vidéo de Bright Data indexe plus d'un milliard de vidéos web et prend en charge la récupération basée sur le contenu des séquences.
Curation des données
La curation des données est la première étape du développement des modèles de monde. Elle implique l'organisation systématique, le nettoyage et la préparation de vastes datasets du monde réel pour garantir que le modèle soit entraîné sur des informations de haute qualité. Voici les étapes de la curation des données :
- Filtrage : Identifie et conserve les données de haute qualité.
- Annotation : Étiquetage des objets, actions et événements clés à l'aide de modèles vision-langage.
- Classification : Catégorisation des données pour des objectifs d'entraînement spécifiques.
- Déduplication : Utilisation d'embeddings vidéo pour identifier et éliminer les données redondantes pour plus d'efficacité.
Traitement vidéo
Le traitement vidéo implique :
- Le découpage et le transcodage de la vidéo en segments plus petits.
- L'application de filtres de qualité pour isoler les données haute résolution pertinentes.
Tokenisation
La tokenisation transforme les données visuelles brutes de haute dimension en unités plus petites et plus maniables appelées tokens, simplifiant les processus d'apprentissage machine. Elle vise à réduire les redondances de pixels et à les convertir en tokens compacts et sémantiquement significatifs, permettant un entraînement et une inférence de modèle plus rapides et plus efficaces.
Il existe deux types de tokenisation : discrète (qui encode les données visuelles sous forme d'entiers) et continue (qui encode les données visuelles sous forme de vecteurs continus).
Réseaux de neurones et représentation interne
Au cœur des modèles de monde de fondation se trouvent des réseaux de neurones dotés de milliards de paramètres. Ces réseaux analysent les données pour créer et mettre à jour un état caché ou une représentation interne de l'environnement.
Les capacités clés incluent :
- Perception : Extraction du mouvement, de la profondeur et d'autres comportements dynamiques 3D à partir de vidéos et d'images.
- Prédiction : Anticipation des objets cachés, des schémas de mouvement et des événements potentiels basée sur les représentations apprises.
- Adaptation : Affinage continu de l'état caché par l'apprentissage profond, assurant la réactivité à de nouveaux scénarios et environnements.
Architectures de modèle
Les modèles de monde de fondation utilisent des architectures de réseaux de neurones spécialisées pour simuler et prédire efficacement les phénomènes physiques :
Modèles de diffusion
- Fonctionnent en affinant le bruit aléatoire pour générer des vidéos de haute qualité.
- Idéals pour des tâches telles que la génération vidéo et le transfert de style.
Modèles autorégressifs
- Génèrent une vidéo image par image, prédisant chaque image suivante en fonction des précédentes.
- Adaptés à la complétion vidéo et à la prédiction d'images futures.
Fine-tuning et spécialisation
Initialement entraînés pour des tâches générales, les modèles de monde de fondation peuvent être fine-tunés pour des applications spécifiques.
Les frameworks de fine-tuning intègrent des bibliothèques, des SDK et des outils pour simplifier la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'optimisation des performances et le déploiement de solutions, tout en permettant l'adaptation à des tâches spécialisées en robotique, systèmes autonomes et autres applications.
Que sont les World Foundation Models ?
Les World Foundation Models sont des systèmes d'IA avancés conçus pour simuler et prédire les environnements du monde réel et leur dynamique.
Ces modèles traitent diverses entrées de données, y compris des informations textuelles, des données visuelles telles que des images et des vidéos, et des données liées au mouvement, pour créer des simulations réalistes et immersives de scénarios physiques et virtuels.
La capacité fondamentale des World Foundation Models réside dans leur compréhension des principes physiques fondamentaux, tels que le mouvement, la force, la causalité et les relations spatiales.
Cela leur permet de simuler comment les objets et les entités interagissent dans un environnement donné, qu'il s'agisse du mouvement d'un véhicule, de la dynamique d'un bras robotique ou de l'interaction d'objets dans un monde virtuel.
Une application clé de ces modèles est le développement et le perfectionnement des systèmes d'IA physique, tels que les robots et les véhicules autonomes. En offrant un environnement sûr et contrôlé pour l'entraînement et les tests, ces modèles peuvent réduire le besoin d'expérimentation dans le monde réel, qui peut être coûteuse, chronophage et potentiellement dangereuse.
De plus, les World Foundation Models peuvent générer du contenu vidéo de haute qualité et réaliste, utilisable à diverses fins, y compris le divertissement, l'éducation et la recherche.
Leur capacité à simuler des environnements précis et détaillés en fait des outils essentiels pour les développeurs, permettant des améliorations de performances de l'IA plus efficaces et plus précises.
Systèmes d'IA physique : Définition et importance
Les applications d'IA physique désignent des systèmes d'intelligence artificielle équipés de capteurs pour percevoir le monde physique et d'actionneurs pour interagir avec lui et le modifier.
Elles permettent aux machines autonomes, telles que les robots, les voitures autonomes et d'autres dispositifs, d'effectuer des actions complexes dans des environnements réels.
Souvent décrite comme « IA physique générative », elle étend les modèles d'IA générative avec une compréhension des relations spatiales et des règles physiques régissant le monde 3D.
Comment fonctionne l'IA physique ?
L'IA physique générative combine l'IA générative avec des données du monde physique pour une fonctionnalité améliorée.
Pendant l'entraînement, les systèmes d'IA sont exposés à des simulations qui imitent des scénarios réels. Ces simulations reposent sur des jumeaux numériques, des répliques virtuelles très précises d'espaces physiques comme les usines, où des machines autonomes et des capteurs sont introduits. L'environnement virtuel génère des données d'entraînement 3D, capturant des interactions telles que le mouvement des objets, les collisions et la dynamique de la lumière.
L'apprentissage par renforcement est essentiel dans ce processus. Il permet aux machines d'acquérir des compétences par essais et erreurs dans ces environnements simulés. Des récompenses sont données pour l'accomplissement des actions souhaitées, permettant à l'IA de s'adapter, de s'améliorer et finalement de maîtriser les tâches avec précision. Ce processus dote les machines de compétences motrices sophistiquées nécessaires aux applications réelles.
Pourquoi les systèmes d'IA physique sont-ils importants ?
Auparavant, les machines autonomes peinaient à percevoir et à interagir efficacement avec leur environnement. L'IA physique surmonte cette limitation en permettant aux robots et autres dispositifs de percevoir, de s'adapter et d'interagir avec leur environnement.
Les systèmes d'IA physique contribuent à améliorer l'efficacité, la sécurité et l'accessibilité dans tous les secteurs en créant des machines capables d'effectuer des tâches complexes, des procédures chirurgicales à la navigation en entrepôt.
L'IA physique s'appuie sur des simulations avancées basées sur la physique pour entraîner les machines dans des environnements sûrs et contrôlés. Ces simulations accélèrent le développement, évitent les dommages durant les premières phases d'apprentissage et garantissent la préparation au déploiement dans le monde réel.
Voici quelques applications de l'IA physique :
- Robots mobiles autonomes (AMR) : Naviguent dans des environnements d'entrepôt complexes, évitent les obstacles et s'adaptent au retour des capteurs en temps réel.
- Manipulateurs : Effectuent des tâches délicates comme ajuster la force de préhension et le positionnement en fonction de la posture des objets.
- Robots humanoïdes : Nécessitent des compétences motrices fines et globales pour percevoir, naviguer et interagir à travers diverses tâches.
- Espaces intelligents : Les grands environnements intérieurs, comme les entrepôts et les usines, bénéficient de l'IA physique et de l'IA générative dans les applications de chaîne d'approvisionnement grâce à une sécurité améliorée, une planification dynamique des itinéraires et une efficacité opérationnelle. Des modèles de vision par ordinateur avancés surveillent et optimisent les activités tout en donnant la priorité à la sécurité humaine.
- Robots chirurgicaux : Exécutent des opérations de précision, telles que la suture et l'enfilage d'aiguilles.
Exemple concret :
ORBIT-Surgical, développé par des chercheurs de l'Université de Toronto, UC Berkeley, ETH Zurich, Georgia Tech et NVIDIA, est un framework de simulation open source conçu pour entraîner des robots chirurgicaux. Il allège la charge cognitive des chirurgiens et améliore les performances de l'équipe.
Construit sur NVIDIA Isaac Sim, il prend en charge des tâches inspirées de la laparoscopie comme la préhension d'aiguilles, le transfert d'objets et les placements précis. En utilisant l'accélération GPU, il peut entraîner rapidement des robots, avec des tâches comme l'insertion de shunt terminées en moins de deux heures sur un seul NVIDIA RTX GPU.
Le framework utilise également NVIDIA Omniverse pour générer des données synthétiques de haute qualité afin d'entraîner les modèles de perception de l'IA, améliorant la reconnaissance des outils et réduisant la dépendance aux datasets réels.13
Pourquoi le World Foundation Model est-il important ?
La construction de modèles de monde efficaces pour l'IA physique nécessite souvent de vastes datasets qui sont à la fois longs et coûteux à collecter, surtout lorsqu'il s'agit de capturer la large gamme de scénarios réels nécessaires à un entraînement complet.
Les World Foundation Models (WFMs) peuvent relever ce défi en générant des données synthétiques. Ces données sont riches, variées et scalables, et permettent aux développeurs d'entraîner les systèmes d'IA plus efficacement sans les problèmes logistiques de la collecte d'informations réelles.
Les datasets synthétiques créés par les WFMs aident également à combler les lacunes dans les scénarios qui pourraient être rares ou difficiles à reproduire dans le monde réel.
L'entraînement et le test des systèmes d'IA physique dans des environnements réels posent des défis importants. Ceux-ci incluent des coûts élevés, des risques potentiels pour l'équipement ou l'environnement, et la difficulté de maintenir des conditions contrôlées pour des tests cohérents.
Les World Foundation Models offrent une solution en fournissant des environnements 3D virtuels hautement réalistes où les systèmes d'IA peuvent être entraînés et testés en toute sécurité. Ces environnements permettent aux développeurs de simuler des interactions physiques complexes, de tester de nouvelles capacités et d'affiner les comportements de l'IA de manière contrôlée et reproductible.
Avantages des World Foundation Models
En tirant parti des World Foundation Models, les chercheurs et les ingénieurs peuvent accélérer les cycles de développement, réduire les coûts et minimiser les risques tout en construisant des systèmes d'IA physique plus robustes et adaptables.
Cette approche peut aider à créer des applications d'IA avancées et assurer un déploiement plus sûr et plus efficace dans des scénarios réels.
Amélioration de la prise de décision et de la planification
Les World Foundation Models améliorent les systèmes d'IA physique en simulant des scénarios futurs potentiels basés sur diverses séquences d'actions. En utilisant des modules de coût ou de récompense intégrés, ces modèles évaluent les résultats pour identifier les stratégies optimales.
Cette prévoyance permet aux constructeurs d'IA physique de résoudre des défis complexes, garantissant l'efficacité, l'adaptabilité et la sécurité dans les environnements dynamiques.
Simulations réalistes et physiquement précises
Les World Foundation Models, y compris les modèles de diffusion de NVIDIA, génèrent des simulations 3D haute fidélité en comprenant comment les objets se déplacent et interagissent. Ces simulations sont essentielles pour entraîner l'IA de perception et tester les véhicules autonomes ou les systèmes robotiques dans divers environnements.
Par exemple, les voitures autonomes peuvent être évaluées dans diverses conditions météorologiques et de trafic, tandis que les robots peuvent être testés pour la manipulation d'objets et la performance des tâches avant le déploiement dans le monde réel.
Intelligence prédictive
Les World Foundation Models fournissent une intelligence prédictive, permettant aux systèmes d'IA physique d'anticiper les scénarios et de prendre des décisions éclairées basées sur l'entraînement vidéo et les données historiques.
En exploitant la génération vidéo-monde et en produisant des vidéos conscientes de la physique, ces modèles aident à optimiser les stratégies, à améliorer la sécurité et à renforcer l'adaptabilité à travers les configurations d'IA physique.
Développement de politiques amélioré avec les World Foundation Models
Évaluation des politiques : Les World Foundation Models, tels que les modèles NVIDIA Cosmos, permettent aux développeurs de systèmes d'IA physique de tester et d'affiner les modèles de politique dans des environnements virtuels plutôt que dans le monde physique.
Cette méthode utilise des jumeaux numériques et est rentable et efficace en temps. Elle permet des tests diversifiés dans des conditions inédites, et les développeurs peuvent concentrer les tâches et les ressources d'IA physique sur les politiques prometteuses en écartant rapidement les inefficaces.
Initialisation des politiques : Les World Foundation Models fournissent une base solide pour initialiser les modèles de politique en modélisant la physique et la dynamique du monde réel. Cette approche répond aux défis de rareté des données et accélère le développement des modèles d'IA physique.
Entraînement des politiques : Associés à des modèles de récompense, les World Foundation Models servent de substituts au monde physique dans les configurations d'apprentissage par renforcement. Ces modèles fournissent un retour qui aide à affiner les modèles de politique par des interactions simulées, améliorant leurs capacités.
Ajouter comme source préféréeFutur des plateformes World Foundation Model
Les applications des World Foundation Models devraient s'étendre bien au-delà des véhicules autonomes et de la robotique. Parmi les futures applications possibles des World Foundation Models, citons :
Santé
Ces modèles peuvent permettre un entraînement simulé pour les robots chirurgicaux et les dispositifs médicaux, assurant précision et sécurité lors de procédures complexes, améliorant finalement les résultats pour les patients.
Éducation et formation
Les environnements virtuels peuvent fournir des simulations immersives pour l'éducation et la formation, en particulier pour les opérateurs de machinerie lourde, les pilotes et les intervenants d'urgence, en reproduisant des scénarios à haut risque sans les dangers réels.
Jeux vidéo et divertissement
En créant des personnages IA plus interactifs et adaptatifs, ces modèles peuvent transformer les expériences de réalité virtuelle et augmentée, les rendant plus engageantes et réalistes.
Urbanisme
Les urbanistes peuvent tirer parti de ces modèles pour simuler les schémas de circulation, la dynamique des piétons et les changements d'infrastructure, optimisant les conceptions avant la mise en œuvre physique.
Sécurité et défense
Les modèles de monde devraient être essentiels pour entraîner des drones et des agents autonomes pour la surveillance, les missions de recherche et de sauvetage et la réponse aux catastrophes, le tout dans des scénarios virtuels sûrs et contrôlés.
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author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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