Um physikbasierte KI-Modelle effektiv zu skalieren, ist der Zugriff auf vielfältige, kontrollierbare und physikalisch fundierte Daten entscheidend. Die Erhebung großer, realweltbasierter Datensätze ist jedoch oft kostspielig, zeitaufwändig und in manchen Fällen gefährlich. NVIDIA Cosmos, ein Open-World-Grundmodell (WFM), adressiert diese Herausforderungen durch die Generierung hochfidelitätsstarker synthetischer Daten und die Erweiterung bestehender Datensätze. Der NVIDIA Cosmos Cookbook ist eine umfassende Anleitung, die Entwicklern Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Inferenz, Datenpflege, Nachtrainierung und Evaluation bietet. Besonders hervorzuheben ist die Nutzung von NVIDIA Cosmos Transfer, einem Welt-zu-Welt-Stiltransfer-Modell, das skalierbare Workflows für die Datengenerierung ermöglicht. Der Cookbook enthält mehrere praktische Rezepte, darunter die Hintergrundänderung, Beleuchtungsanpassung, Farb- und Texturmodifikation sowie Objekttransformation in Videos. Dabei werden verschiedene Kontrollmodalitäten wie Tiefeninformation, Kanten, Segmentierung und visuelle Kontrolle kombiniert, um strukturelle und zeitliche Konsistenz zu gewährleisten. So können Entwickler beispielsweise Roboter- oder Fahrzeugdatensätze unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen oder Umgebungen erweitern – ohne neue physikalische Aufnahmen durchführen zu müssen. Für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge ermöglicht Cosmos Transfer die Domänenanpassung zwischen realen und simulierten Umgebungen, was robustere Perzeptions- und Planungsmodelle fördert. In der Robotik hilft die Sim2Real-Datenvervollständigung, Simulationen durch photorealistische, domänenadaptierte Daten zu ergänzen, was die Erkennung schwieriger Objekte wie transparenter Hindernisse verbessert. Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Entwicklung intelligenter Städte: Der Cookbook bietet einen End-to-End-Workflow zur Erzeugung von photorealistischen Verkehrsszenarien in CARLA, die anschließend mit Cosmos Transfer verfeinert werden, um hochwertige, annotierte Datensätze für Vision-Language-Modelle (VLMs) zu erstellen. Die Qualität der synthetischen Daten wird durch Cosmos Reason, ein reasoning-basiertes Vision-Language-Modell, evaluiert, das physikalische Plausibilität prüft – etwa ob Bewegungen und Interaktionen den Gesetzen der Realität entsprechen. Der Cookbook ist als Open-Source-Plattform konzipiert, die NVIDIA-Entwickler, Forscher und die Community zusammenbringt. Nutzer können eigene Rezepte beitragen, indem sie den Repository-Fork erstellen, eine neue Branch anlegen, ihre Inhalte nach vorgegebenen Templates hinzufügen, testen und einen Pull Request erstellen. Die Zusammenarbeit wird durch klare Richtlinien und Vorlagen unterstützt, wodurch die Qualität und Wiederverwendbarkeit der Beiträge sichergestellt wird. Bewertung & Hintergrund: Industrieexperten schätzen den Cosmos Cookbook als Meilenstein für die Skalierung von physisch fundierter KI, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomes Fahren und Robotik. Die Kombination aus synthetischer Daten-Generierung, Domänenanpassung und automatisierter Qualitätsbewertung reduziert erheblich die Abhängigkeit von teuren Realwelt-Datensammlungen. NVIDIA Research positioniert sich mit diesem Ansatz an der Spitze der KI-Innovation, besonders in den Bereichen Simulation, Robotersteuerung und autonome Systeme. Die Open-Source-Strategie fördert die Transparenz und beschleunigt die Weiterentwicklung der Technologie. Entwickler, die in der KI- und Automatisierungsforschung tätig sind, profitieren von einem wachsenden, gemeinsamen Wissenspool, der die Einführung von KI-Systemen in komplexe physikalische Umgebungen erheblich vereinfacht.