NVIDIA, 5 Kasım 2026’da NVIDIA Cosmos 3 ailesine dört yeni yapay zeka modeli eklediğini duyurdu. Şirket, otonom araç ve robot geliştiricilerinin farklı şartları sanal ortamlarda test etmesini sağlayan modelleri açık yüklerle yayımladı.

X’teki bilgiye nazaran NVIDIA, yeni araçlarını otonom araç geliştirme takımlarının işini kolaylaştıracak yardımcılar olarak konumlandırıyor.

Cosmos3-Nano ismiyle sunulan modeller, dünya modeli (world model) teknolojisini kullanıyor. Bu teknoloji, fizikî ortamların ve gerçekleştirilen hareketlerin sonuçlarını yapay zekayla kestirim etmeye odaklanıyor.

NVIDIA, yeni araçlarını otonom araç geliştirme takımlarının işini kolaylaştıracak yardımcılar olarak konumlandırıyor. Şirketin duyurusundaki “Meet your new AV development pit crew” sözü de bu yaklaşımı özetliyor.

NVIDIA Cosmos 3 ne işe yarıyor?

Örneğin otonom araçların geliştirilmesindeki kıymetli zorluklardan biri, karşılaşabilecekleri sayısız trafik senaryosunun test edilmesi. Farklı hava şartları, yol tertipleri, trafik ışıkları ve öteki araçların hareketleri bu süreci karmaşıklaştırıyor.

Örneğin gerçek dünyadan bilgi toplamak hem vakit hem de kaynak gerektiriyor. Üstelik kimi tehlikeli senaryoları gerçek trafikte tekrar tekrar oluşturmak mümkün olmayabiliyor.

NVIDIA Cosmos 3, bu noktada geliştiricilere sentetik data (yapay olarak üretilen test verisi) sunmayı hedefliyor. Sistem, kameraların görebileceği imgeleri ve çeşitli sensörlerin algılayabileceği bilgileri oluşturabiliyor.

Bu sebeple geliştiriciler, farklı sürüş şartlarını fizikî araçlarla test etmeden evvel sanal ortamlarda inceleyebiliyor.

Bununla birlikte bu yaklaşım, gerçek dünya testlerinin büsbütün ortadan kalktığı manasına gelmiyor. Üretilen senaryoların fizikî gerçeklikle ne kadar uyumlu olduğunun ayrıyeten doğrulanması gerekiyor.

Dört yeni Cosmos3-Nano modeli hangi vazifeleri üstleniyor?

NVIDIA, yeni duyurusunda dört farklı kullanım senaryosuna odaklanıyor. Her model, simülasyon ve data üretiminin farklı bir kısmını üstleniyor.

Cosmos3-Nano-Transfer-Auto

Bu model, otonom sürüş senaryolarından çoklu kamera manzaraları ve sensör bilgileri üretiyor.

11 adede kadar kamera açısından eş vakitli görüntü oluşturabiliyor. Balık gözü kameraları da destekleyen sistem, RGB imajları ve LiDAR datalarını birlikte üretebiliyor.

LiDAR (ışık algılama ve uzaklık ölçümü), lazer ışığı kullanarak etrafın üç boyutlu yapısını algılayan bir sensör teknolojisi.

Geliştiriciler hava durumunu, aydınlatmayı ve günün saatini değiştirerek farklı sürüş senaryoları oluşturabiliyor.

Cosmos3-Nano-Sim-Auto

Öte yandan Sim-Auto, etkileşimli sürüş simülasyonlarına odaklanıyor.

Model, sürüş denetimlerindeki değişikliklere nazaran kamera imajlarını ve LiDAR müşahedelerini ardışık modüller halinde üretiyor.

Örneğin sanal bir aracın yönü değiştirildiğinde, model yeni şartlara uygun sensör müşahedeleri oluşturabiliyor.

Bununla birlikte tam bir kapalı döngü simülasyonu için ek çalışma ortamı ve denetim bileşenleri gerekiyor.

Cosmos3-Nano-Sim-Transfer

Bu model, klâsik fizik simülatörlerinin oluşturduğu dataları görsel çıktılara dönüştürüyor.

Bu sebeple fizik simülatörü hareketleri ve objelerin pozisyonlarını hesaplıyor. Cosmos ise bu bilgilerden RGB imajları üretiyor.

Sistem derinlik, obje bölütleme ve kenar bilgileri üzere farklı denetim girdilerini destekliyor.

Böylece fizikî hareketlerin hesaplanması ile gerçekçi imgelerin üretilmesi farklı bileşenlerde gerçekleştirilebiliyor.

Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual

Dördüncü model ise iki kollu robotların hareketlerine odaklanıyor.

Sim-Bimanual, robotun gerçekleştirdiği hareketler sonrasında etrafın görsel olarak nasıl değişeceğini iddia ediyor.

Ayrıca model, YAM ve AgiBot robot yapılandırmalarını destekliyor. Robot hareketleri otomatik denetim sistemleri yahut insan tarafından kullanılan kumandalarla yönlendirilebiliyor.

Bu özellik, robotların objeleri kavrama ve hareket ettirme üzere misyonlarının sanal ortamda incelenmesine yardımcı olabiliyor.

Otonom sürüş teknolojilerinde ne değişebilir?

Ayrıca yeni modellerin dikkat cazip tarafı, sırf gerçekçi imajlar oluşturmakla sonlu kalmamaları.

Ancak otonom sürüş sistemleri için manzaranın hoş görünmesi tek başına kâfi değil. Kameranın gördükleriyle LiDAR sensörünün algıladığı geometrinin de dengeli olması gerekiyor.

Cosmos3-Nano ailesi, bu farklı data çeşitlerini birlikte üretmeye odaklanıyor.

Örneğin geliştiriciler tıpkı yol nizamını farklı hava şartlarında test etmek isteyebilir. Yağmurlu, sisli yahut farklı aydınlatmaya sahip senaryolar oluşturmak, test çeşitliliğini artırabilir.

Öte yandan bir başka kıymetli husus ise etkileşimli simülasyon.

Geleneksel görüntü üretiminde sahne evvelce belirlenen bir akışla oluşturulabiliyor. Etkileşimli sistemlerde ise gerçekleştirilen hareket, sonraki imajın oluşturulmasını etkiliyor.

Bu yaklaşım, otonom sürüş algoritmalarının farklı kararlar sonrasında karşılaşabileceği durumları incelemek açısından kıymetli.

Ancak NVIDIA’nın yayımladığı modellerin bütün gerçek dünya şartlarını tıpkı doğrulukla temsil ettiği söylenemez. Şirket de modellerin sonlarının kıymetlendirilmesi gerektiğini belirtiyor.

Modellerin 16 milyar parametresi ne manaya geliyor?

Ayrıca dört yeni model, Cosmos 3 Nano mimarisi temel alınarak geliştirildi. NVIDIA’nın teknik açıklamasına nazaran her biri 16 milyar eğitilebilir parametreye sahip.

Örneğin parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği alakaları temsil eden sayısal bedeller.

Ancak parametre sayısı tek başına simülasyon doğruluğunu yahut çalışma suratını göstermiyor. Bu sonuçlar kullanılan donanıma, modele ve test senaryosuna bağlı olarak değişebiliyor.

NVIDIA, modellerin geliştirilmesinde çok kademeli bir eğitim yaklaşımı kullanıyor.

Örneğin bu süreçte modeller evvel mevcut bilgilerle uyarlanıyor. Akabinde geçmiş müşahedelerden yeni imaj modüllerini kestirim etmeyi öğreniyor.

Sonraki etaplarda imaj üretiminin hızlandırılması ve evvelki varsayımlardan kaynaklanabilecek kusurların azaltılması hedefleniyor.

Özellikle uzun müddetli simülasyonlarda küçük kusurların vakit içinde birikmesi değerli bir sorun. NVIDIA’nın eğitim yaklaşımı, bu sorunu azaltmaya yönelik sistemler de içeriyor.

NVIDIA Cosmos 3 modellerini kimler kullanabilecek?

Yeni Cosmos3-Nano modelleri açık yüklü (open-weight) olarak yayımlandı.

Böylece bu yaklaşım, geliştiricilerin model tartılarına erişmesine ve modelleri kendi datalarıyla uyarlamasına imkan tanıyor.

Ayrıca modeller OpenMDW 1.1 lisansı kapsamında sunuluyor. Lisans şartlarına uyulması halinde ticari ve ticari olmayan kullanımlar destekleniyor.

Ancak açık yüklü olması, modellerin büsbütün sınırsız yahut rastgele bir donanımda çalıştırılabileceği manasına gelmiyor.

Ayrıca bilhassa robot simülasyonu örneğinde Linux, NVIDIA GPU, Docker ve NVIDIA Container Toolkit ihtiyaçları bulunuyor.

Yayımlanan Sim-Bimanual kurulumunun bir GB200 üzerinde test edildiği belirtiliyor. Bunun taban donanım ihtiyacı olmadığı da bilhassa vurgulanıyor.

Modellerin Türkiye’ye özel açıklanmış bir satış fiyatı bulunmuyor. Bunlar son tüketiciye yönelik abonelik eserleri yerine araştırmacı ve kurumsal geliştiricilere sunulan araçlar.

NVIDIA’nın yeni modelleri kesimi nasıl etkileyebilir?

NVIDIA’nın Cosmos 3 yaklaşımı, yapay zekanın fizikî dünyayla etkileşimini geliştirmeye odaklanıyor.

Örneğin bugün büyük lisan modelleri metin üretme ve bilgi sürece misyonlarında kullanılıyor. Fizikî yapay zeka sistemlerinin ise hareketlerin etraf üzerindeki sonuçlarını da değerlendirmesi gerekiyor.

Otonom arabalar ve robotlar için bu fark kritik ehemmiyet taşıyor.

Yeni Cosmos modelleri, geliştiricilerin daha çeşitli test senaryoları oluşturmasına yardımcı olabilir. Açık yüklerin paylaşılması da araştırmacıların modelleri farklı sensör ve robot sistemlerine uyarlamasını kolaylaştırabilir.

Bununla birlikte sentetik bilgilerle elde edilen muvaffakiyet, gerçek dünyadaki güvenlik performansının direkt delili değil.

Bu sebeple bu duyurunun değeri, şoförsüz araçların çabucak daha yetenekli hale gelmesinden çok geliştirme araçlarının çeşitlenmesinde yatıyor.

NVIDIA’nın sunduğu modellerin gerçek tesiri, araştırma takımlarının ve üreticilerin gerçekleştireceği doğrulama çalışmalarında daha net ortaya çıkacak.

NVIDIA Cosmos3-Nano teknik özellikleri

NVIDIA ekosistemindeki yapay zeka gelişmelerini GeForce 8800 GTX / CUDA 20. yıl haberimizde de takip edebilirsiniz.

Kaynak: Shiftdelete