
NVIDIA accélère l’IA « physique » avec des mondes synthétiques : Cosmos 2.5 unifie Text2World, Image2World et Video2World pour robots, véhicules et drones
Former l’entraînement d’une intelligence artificielle agissant dans le monde réel — robots, véhicules autonomes, drones — exige des données variées, précises et fiables. Les obtenir uniquement dans des environnements réels est coûteux, lente et parfois dangereux. NVIDIA a mis à jour ses Open World Foundation Models (WFMs) pour combler cette lacune : Cosmos Predict 2,5 et Cosmos Transfer 2,5 s’intègrent avec Omniverse et l’écosystème Isaac pour générer des données synthétiques physiquement plausibles à grande échelle et accélérer la transition du simulation au monde réel. Cette mise à jour repose sur deux idées principales : unifier la génération de mondes et les faire varier à volonté (climat, lumière, terrain) avec des contrôles précis et une cohérence multicaméra. L’objectif est de tester




