NVIDIA fördert Physik-IA mit fortschrittlichen Simulations- und Grafiktechnologien.

NVIDIA Research ist dabei, die Grundlagen für die nächste Generation von Physical AI zu legen, einem Schlüsselbereich für Roboter, autonome Fahrzeuge und intelligente Umgebungen. Auf der SIGGRAPH in Vancouver präsentieren Forschungsleiter wie Sanja Fidler, Ming-Yu Liu und Aaron Lefohn bahnbrechende Fortschritte in der Kombination aus künstlicher Intelligenz, Computergrafik und physikalischer Simulation. Die zentrale Erkenntnis: AI und Simulation beeinflussen sich wechselseitig – während AI die Realität von Simulationen verbessert, ermöglicht die präzise Simulation den Fortschritt von AI-Systemen. Kernstück ist die Fähigkeit, hochdetaillierte, physikalisch korrekte 3D-Welten aus einfachen 2D-Bildern oder Videos zu rekonstruieren. Dazu entwickelte NVIDIA neue Software-Bibliotheken wie Omniverse NuRec mit 3D-Gaussian-Splatting für große Umgebungen, aktualisierte Metropolis-Tools für Vision-AI und die neuen Cosmos- und Nemotron-Modelle. Besonders bemerkenswert ist Cosmos Reason, ein visuell-linguistisches Modell, das Robotern ermöglicht, menschenähnlich zu denken – mit physikalischem Verständnis, Alltagswissen und logischem Schlussfolgern. Die Forschung in der inversen Rendering-Technik (2D → 3D) und der realzeitfähigen Ray Tracing-Verfahren, die seit 2006 von NVIDIA vorangetrieben wird, ermöglicht es, aus alltäglichen Aufnahmen – etwa von Dashcams oder Smartphones – stabile, realistische 3D-Modelle zu generieren. Ein weiterer Meilenstein ist ViPE (Video Pose Engine), ein gemeinsames Projekt mit dem Dynamic Vision Lab und dem Isaac-Team, das aus Videoaufnahmen Kamerabewegungen und Tiefeninformationen extrahiert, auch wenn sie von Laien aufgenommen wurden. Gleichzeitig arbeitet Liu’s Deep Imagination-Gruppe an Modellen, die zukünftige Szenarien vorhersagen – etwa, was passiert, wenn ein Glas vom Tisch fällt. Diese Fähigkeiten bilden die Grundlage für NVIDIA Cosmos, eine Plattform, die Welt-Grundmodelle, nachtrainierte Bibliotheken und beschleunigte Datenverarbeitung bietet, um Physical AI schneller und effizienter zu entwickeln. In mehreren an der SIGGRAPH präsentierten Papieren werden Methoden vorgestellt, die sicherstellen, dass aus 2D-Daten generierte 3D-Objekte nicht nur visuell überzeugen, sondern auch physikalisch stabil sind – entscheidend, damit Roboter in der Simulation lernen können, ohne dass das Gelernte in der Realität versagt. Diese Integration von Forward- und Inverse Rendering, generativer AI und physikalischer Simulation macht NVIDIA zu einem zentralen Akteur in der Entwicklung von digitalen Zwillingen und autonomen Systemen. Industrieexperten sehen in diesen Entwicklungen eine Transformation der industriellen Digitalisierung. Die Fähigkeit, realistische virtuelle Welten aus einfach zugänglichen Medien zu generieren, könnte die Kosten für Robotersimulation drastisch senken. Unternehmen wie BMW, Siemens und Amazon nutzen bereits Omniverse-Technologien für Produktentwicklung und Logistik. NVIDIA Research gilt als führend in der Verknüpfung von Grafik, AI und Physik – eine Kombination, die nur wenige Unternehmen beherrschen. Mit der Einführung von Cosmos und der Weiterentwicklung von Nemotron-Modellen positioniert sich NVIDIA nicht nur als Hardware-Provider, sondern als Treiber einer neuen Ära der kognitiven, physisch fundierten KI.