אנבידיה מציגה כלים חדשים לפיתוח רובוטים ובינה פיזית בכנס SIGGRAPH 2025
החברה השיקה ספריות ומודלים להאצת פיתוח רובוטים וחשפה שיתופי פעולה עם חברות מובילות, בהן אמזון, Zoom ו-CrowdStrike
בכנס SIGGRAPH 2025 שהתקיים בוונקובר, הכריזה אנבידיה על סדרת חידושים טכנולוגיים שנועדו להאיץ את פיתוח הרובוטים ותחום ה־Physical AI.
על פי דיווח של החברה, ההכרזות כוללות ספריות חדשות בפלטפורמת NVIDIA Omniverse, מודלי עולם (World Foundation Models) בפלטפורמת NVIDIA Cosmos, ומודלי הסקה מתקדמים ממשפחת Nemotron, שכבר אומצו על ידי חברות כמו Zoom, CrowdStrike, Tabnine ואחרות. בנוסף, נחשף שיתוף פעולה עם אמזון לפיתוח תהליכי ייצור חדשניים באמצעות תאומים דיגיטליים.
הספריות והמודלים החדשים נועדו לאפשר למפתחים ליצור תאומים דיגיטליים מדויקים פיזיקלית, ללכוד ולבנות מחדש את העולם האמיתי בסימולציה, ולהפיק נתונים סינתטיים לאימון מודלי בינה מלאכותית פיזית. הטכנולוגיות פועלות על בסיס שרתי NVIDIA RTX PRO ו־NVIDIA DGX Cloud, ומיועדות גם לפיתוח סוכני AI בעלי הבנה פיזיקלית ויכולת אינטראקציה עם העולם האמיתי.
רב לברדיאן, סגן נשיא ל־Omniverse וטכנולוגיות סימולציה באנבידיה, ציין כי שילוב בין יכולות הסקה (AI Reasoning) לבין סימולציה פיזיקלית מדויקת יאפשר לבנות רובוטים ומכוניות אוטונומיות שיחוללו מהפכה בתעשיות של טריליוני דולרים. בין החברות שכבר משלבות את הכלים החדשים: Boston Dynamics, Figure AI, Hexagon ו־Skild AI.
במרכז ההכרזות ניצב Cosmos Reason – מודל VLM (Vision-Language Model) פתוח, המיועד ליישומי בינה פיזית ורובוטיקה. המודל נועד להתמודד עם מצבים לא מוכרים, להסיק מסקנות על בסיס “שכל ישר” וידע פיזיקלי, ולבצע משימות מורכבות רב־שלביות. הוא מיועד לשימושים כגון תיוג וניהול נתונים, קבלת החלטות בסביבות דינמיות וניתוח וידאו בקנה מידה גדול.
בנוסף, החברה הרחיבה את משפחת מודלי ההסקה Nemotron עם שני דגמים חדשים – Nemotron Nano 2 ו־Llama Nemotron Super 1.5 – המציעים רמות דיוק גבוהות בתחומים כמו מדע, מתמטיקה, קידוד ושיחה. מודלים אלה כבר נמצאים בשימוש ארגונים כמו Amdocs, EY ו־NetApp.
חטיבת המכשירים והשירותים של אמזון נחשפה כמשתמשת בטכנולוגיות התאומים הדיגיטליים של אנבידיה לצורך מעבר לייצור ללא מגע (Zero-Touch Manufacturing). המהלך כולל אימון זרועות רובוטיות לבדיקת מכשירים ולשילובם בקווי ייצור – ללא אבות־טיפוס פיזיים, מה שמאפשר לקצר זמני פיתוח ולהוזיל עלויות.