NVIDIA Cosmos 3 otonom testleri değiştiriyor

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

X'teki bilgiye göre NVIDIA, yeni araçlarını otonom araç geliştirme ekiplerinin işini kolaylaştıracak yardımcılar olarak konumlandırıyor.

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

NVIDIA, yeni araçlarını otonom araç geliştirme ekiplerinin işini kolaylaştıracak yardımcılar olarak konumlandırıyor. Şirketin duyurusundaki "Meet your new AV development pit crew" ifadesi de bu yaklaşımı özetliyor.

NVIDIA Cosmos 3 ne işe yarıyor?

Örneğin otonom araçların geliştirilmesindeki önemli zorluklardan biri, karşılaşabilecekleri sayısız trafik senaryosunun test edilmesi. Farklı hava koşulları, yol düzenleri, trafik ışıkları ve diğer araçların hareketleri bu süreci karmaşıklaştırıyor.

Örneğin gerçek dünyadan veri toplamak hem zaman hem de kaynak gerektiriyor. Üstelik bazı tehlikeli senaryoları gerçek trafikte tekrar tekrar oluşturmak mümkün olmayabiliyor.

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

Bu nedenle geliştiriciler, farklı sürüş koşullarını fiziksel araçlarla test etmeden önce sanal ortamlarda inceleyebiliyor.

Bununla birlikte bu yaklaşım, gerçek dünya testlerinin tamamen ortadan kalktığı anlamına gelmiyor. Üretilen senaryoların fiziksel gerçeklikle ne kadar uyumlu olduğunun ayrıca doğrulanması gerekiyor.

Dört yeni Cosmos3-Nano modeli hangi görevleri üstleniyor?

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

Cosmos3-Nano-Transfer-Auto

Bu model, otonom sürüş senaryolarından çoklu kamera görüntüleri ve sensör verileri üretiyor.

11 adede kadar kamera açısından eş zamanlı video oluşturabiliyor. Balık gözü kameraları da destekleyen sistem, RGB görüntüleri ve LiDAR verilerini birlikte üretebiliyor.

LiDAR (ışık algılama ve mesafe ölçümü), lazer ışığı kullanarak çevrenin 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 kontrollerindeki değişikliklere göre kamera görüntülerini ve LiDAR gözlemlerini ardışık parçalar halinde üretiyor.

Örneğin sanal bir aracın yönü değiştirildiğinde, model yeni koşullara uygun sensör gözlemleri oluşturabiliyor.

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

Cosmos3-Nano-Sim-Transfer

Bu model, geleneksel fizik simülatörlerinin oluşturduğu verileri görsel çıktılara dönüştürüyor.

Bu nedenle fizik simülatörü hareketleri ve nesnelerin konumlarını hesaplıyor. Cosmos ise bu bilgilerden RGB görüntüleri üretiyor.

Sistem derinlik, nesne bölütleme ve kenar bilgileri gibi farklı kontrol girdilerini destekliyor.

Böylece fiziksel hareketlerin hesaplanması ile gerçekçi görüntülerin üretilmesi farklı bileşenlerde gerçekleştirilebiliyor.

Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual

Dördüncü model ise iki kollu robotların hareketlerine odaklanıyor.

Sim-Bimanual, robotun gerçekleştirdiği eylemler sonrasında çevrenin görsel olarak nasıl değişeceğini tahmin ediyor.

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

Bu özellik, robotların nesneleri kavrama ve hareket ettirme gibi görevlerinin sanal ortamda incelenmesine yardımcı olabiliyor.

Otonom sürüş teknolojilerinde ne değişebilir?

Ayrıca yeni modellerin dikkat çekici tarafı, yalnızca gerçekçi görüntüler oluşturmakla sınırlı kalmamaları.

Ancak otonom sürüş sistemleri için görüntünün güzel görünmesi tek başına yeterli değil. Kameranın gördükleriyle LiDAR sensörünün algıladığı geometrinin de tutarlı olması gerekiyor.

Cosmos3-Nano ailesi, bu farklı veri türlerini birlikte üretmeye odaklanıyor.

Örneğin geliştiriciler aynı yol düzenini farklı hava koşullarında test etmek isteyebilir. Yağmurlu, sisli veya farklı aydınlatmaya sahip senaryolar oluşturmak, test çeşitliliğini artırabilir.

Öte yandan bir diğer önemli konu ise etkileşimli simülasyon.

Geleneksel video üretiminde sahne önceden belirlenen bir akışla oluşturulabiliyor. Etkileşimli sistemlerde ise gerçekleştirilen eylem, sonraki görüntünün oluşturulmasını etkiliyor.

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

Ancak NVIDIA'nın yayımladığı modellerin bütün gerçek dünya koşullarını aynı doğrulukla temsil ettiği söylenemez. Şirket de modellerin sınırlarının değerlendirilmesi gerektiğini belirtiyor.

Modellerin 16 milyar parametresi ne anlama geliyor?

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

Örneğin parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği ilişkileri temsil eden sayısal değerler.

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

NVIDIA, modellerin geliştirilmesinde çok aşamalı bir eğitim yaklaşımı kullanıyor.

Örneğin bu süreçte modeller önce mevcut verilerle uyarlanıyor. Ardından geçmiş gözlemlerden yeni görüntü parçalarını tahmin etmeyi öğreniyor.

Sonraki aşamalarda görüntü üretiminin hızlandırılması ve önceki tahminlerden kaynaklanabilecek hataların azaltılması hedefleniyor.

Özellikle uzun süreli simülasyonlarda küçük hataların zaman içinde birikmesi önemli bir problem. NVIDIA'nın eğitim yaklaşımı, bu sorunu azaltmaya yönelik yöntemler de içeriyor.

NVIDIA Cosmos 3 modellerini kimler kullanabilecek?

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

Böylece bu yaklaşım, geliştiricilerin model ağırlıklarına erişmesine ve modelleri kendi verileriyle uyarlamasına olanak tanıyor.

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

Ancak açık ağırlıklı olması, modellerin tamamen sınırsız veya herhangi bir donanımda çalıştırılabileceği anlamına gelmiyor.

Ayrıca özellikle robot simülasyonu örneğinde Linux, NVIDIA GPU, Docker ve NVIDIA Container Toolkit gereksinimleri bulunuyor.

Yayımlanan Sim-Bimanual kurulumunun bir GB200 üzerinde test edildiği belirtiliyor. Bunun asgari donanım gereksinimi olmadığı da özellikle vurgulanıyor.

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

NVIDIA'nın yeni modelleri sektörü nasıl etkileyebilir?

NVIDIA'nın Cosmos 3 yaklaşımı, yapay zekanın fiziksel dünyayla etkileşimini geliştirmeye odaklanıyor.

Örneğin bugün büyük dil modelleri metin üretme ve bilgi işleme görevlerinde kullanılıyor. Fiziksel yapay zeka sistemlerinin ise hareketlerin çevre üzerindeki sonuçlarını da değerlendirmesi gerekiyor.

Otonom otomobiller ve robotlar için bu fark kritik önem taşıyor.

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

Bununla birlikte sentetik verilerle elde edilen başarı, gerçek dünyadaki güvenlik performansının doğrudan kanıtı değil.

Bu nedenle bu duyurunun önemi, sürücüsüz araçların hemen daha yetenekli hale gelmesinden çok geliştirme araçlarının çeşitlenmesinde yatıyor.

NVIDIA'nın sunduğu modellerin gerçek etkisi, araştırma ekiplerinin ve üreticilerin gerçekleştireceği doğrulama çalışmalarında daha net ortaya çıkacak.

NVIDIA Cosmos3-Nano teknik özellikleri

Özellik	Açıklama
Model ailesi	NVIDIA Cosmos 3 Nano
Duyuru tarihi	5 Kasım 2026
Yeni model sayısı	4
Eğitilebilir parametre	Model başına 16 milyar
Lisans	OpenMDW 1.1
Transfer-Auto	Çoklu kamera ve LiDAR veri üretimi
Kamera desteği	11 adede kadar eş zamanlı görünüm
Sim-Auto	Etkileşimli sürüş ve sensör simülasyonu
Sim-Transfer	Simülatör verilerinden RGB görüntü üretimi
Sim-Bimanual	İki kollu robot hareketlerinin görsel simülasyonu
Robot desteği	YAM ve AgiBot
Hedef kullanıcı	Araştırmacılar ve geliştiriciler
Türkiye fiyatı	Açıklanmadı

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