NVIDIA präsentiert Cosmos Reason 2: Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz für die physische Welt

NVIDIAs Cosmos Reason 2: Ein Fortschritt für Physical AI mit erweiterten Denkfähigkeiten

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stellt die Fähigkeit, komplexe Situationen in der physischen Welt zu verstehen und logisch darauf zu reagieren – oft als "Reasoning" bezeichnet – eine zentrale Herausforderung dar. NVIDIA hat mit der Einführung von Cosmos Reason 2 ein neues Modell vorgestellt, das diese Fähigkeiten für Physical AI-Anwendungen signifikant erweitern soll. Als Senior Specialist Journalist und Analyst für Mindverse beleuchten wir die Implikationen dieser Entwicklung für die B2B-Zielgruppe.

Die Evolution des logischen Denkens in der Physical AI

Die erste Version von Cosmos Reason legte den Grundstein für das Verständnis von physischem gesunden Menschenverstand und die Entscheidungsfindung in verkörperten Systemen. Cosmos Reason 2 baut auf dieser Basis auf und integriert fortschrittliche logische Fähigkeiten in Vision Language Models (VLMs). Diese Modelle sind darauf ausgelegt, visuelle Informationen zu verarbeiten und mit sprachlichen Beschreibungen in Verbindung zu bringen, um ein tiefgreifendes Verständnis der Umgebung zu ermöglichen.

Die Kerninnovation liegt in der Fähigkeit, über das reine Erkennen von Objekten oder Aktionen hinauszugehen. Cosmos Reason 2 befähigt KI-Systeme, kausale Zusammenhänge zu erkennen, zukünftige Zustände vorherzusagen und Handlungsstrategien in dynamischen Umgebungen zu entwickeln. Dies ist entscheidend für Anwendungen, bei denen Roboter oder autonome Systeme nicht nur ihre Umgebung wahrnehmen, sondern auch proaktiv und intelligent auf sie reagieren müssen.

Technische Grundlagen und Funktionsweise von Cosmos Reason 2

Cosmos Reason 2 nutzt eine mehrschichtige Ontologie, um logisches Denken zu strukturieren:

• Hierarchische Ontologie für physischen gesunden Menschenverstand: Diese Komponente vermittelt dem Modell grundlegendes Wissen über Raum, Zeit und Physik. Es geht darum, implizite Regeln der physischen Welt zu lernen, wie zum Beispiel, dass ein Objekt nicht gleichzeitig an zwei Orten sein kann oder dass Eis schmilzt, wenn es warm wird.
• Zweidimensionale Ontologie für verkörperte Argumentation: Diese Ebene generalisiert über verschiedene physische Ausprägungen hinweg. Sie erlaubt es dem System, gelerntes Wissen auf unterschiedliche Roboterformen oder autonome Geräte zu übertragen, was die Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit erhöht.

Das Training dieser Modelle erfolgt durch eine Kombination aus überwachtem Feintuning (SFT) und Reinforcement Learning (RL), oft unter Einbeziehung menschlicher Rückmeldungen. Dies ermöglicht es den Modellen, aus realen Videodaten zu lernen und komplexe Fragen zu beantworten, indem sie eine "Thought Web" von wahrscheinlichen Ergebnissen erstellen und die plausibelste Option ableiten. Diese Fähigkeit, den Denkprozess offenzulegen, bietet Nutzern Einblicke in die Logik hinter den Reaktionen der KI.

Erweitertes Ökosystem für Physical AI

NVIDIA erweitert nicht nur die Fähigkeiten von Cosmos Reason, sondern auch das gesamte Ökosystem für Physical AI. Dies umfasst eine Reihe von offenen Modellen, Datensätzen und Tools, die Entwicklern zur Verfügung gestellt werden:

• Cosmos Transfer 2.5 und Cosmos Predict 2.5: Diese Modelle sind auf die Erzeugung grosser Mengen synthetischer Videodaten in verschiedenen Umgebungen und unter unterschiedlichen Bedingungen spezialisiert. Sie sind entscheidend, um KI-Modelle in einer Vielzahl von Szenarien zu trainieren, ohne auf kostspielige und zeitaufwendige reale Datenerfassung angewiesen zu sein.
• Isaac GR00T N1.6: Dieses spezifisch für humanoide Roboter entwickelte VLA-Modell (Vision Language Action) nutzt Cosmos Reason, um die Ganzkörperkontrolle und das kontextuelle Verständnis zu verbessern. Es ermöglicht humanoiden Robotern, Bewegungen und Objektmanipulationen gleichzeitig auszuführen.
• NVIDIA Alpamayo: Eine neue Familie offener Modelle, Simulationstools und grosser Datensätze, die die Entwicklung von reasoning-basierten autonomen Fahrzeugen vorantreiben soll. Alpamayo 1 ist das erste offene, gross angelegte Reasoning VLA-Modell für autonome Fahrzeuge, das es ihnen ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen und ihre Handlungen zu erklären.
• Isaac Lab-Arena: Ein Open-Source-Framework für die gross angelegte Bewertung und das Benchmarking von Roboterstrategien in Simulationen. Es standardisiert Tests und stellt sicher, dass Roboterfähigkeiten robust und zuverlässig sind, bevor sie in der physischen Hardware eingesetzt werden.
• NVIDIA OSMO: Ein Cloud-natives Orchestrierungs-Framework, das die Robotikentwicklung in einem einzigen Kommandozentrum zusammenführt. Es ermöglicht Entwicklern, Workflows wie synthetische Datengenerierung, Modelltraining und Software-in-the-Loop-Tests über verschiedene Compute-Umgebungen hinweg zu definieren und auszuführen.

Diese Tools und Modelle sind über Plattformen wie Hugging Face und GitHub zugänglich, was die Kollaboration und den Open-Source-Ansatz in der Entwicklung von Physical AI fördert.

Anwendungsbereiche und Marktimplikationen

Die erweiterten Denkfähigkeiten von Cosmos Reason 2 und das breitere NVIDIA-Ökosystem haben weitreichende Implikationen für verschiedene Branchen:

• Robotik: Von mobilen Manipulatoren bis hin zu humanoiden Robotern können Systeme präzisere und adaptivere Aktionen in komplexen Umgebungen ausführen. Dies ist relevant für die Fertigungsindustrie, Logistik und sogar den Dienstleistungssektor.
• Autonome Fahrzeuge: Die Möglichkeit, unvorhergesehene Szenarien zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen, ist für die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung.
• Intelligente Räume und Videoanalysen: KI-Agenten, die Echtzeit-Video-Streams analysieren, zusammenfassen und mit ihnen interagieren können, bieten neue Möglichkeiten für die Überwachung, Sicherheit und Prozessoptimierung in industriellen und urbanen Umgebungen.
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften: Neue Clara AI-Modelle, wie La-Proteina für Proteindesign und ReaSyn v2 für die Arzneimittelsynthese, nutzen fortschrittliche KI, um die Entwicklung von Behandlungen zu beschleunigen und effizienter zu gestalten.

Die Verfügbarkeit dieser Modelle und Tools soll die Entwicklung von generalistischen Robotern beschleunigen, die nicht auf eine einzelne Aufgabe beschränkt sind, sondern eine breite Palette von Fähigkeiten erlernen und anwenden können.

Die Rolle der Hardware: Jetson T4000 und Blackwell-Architektur

Um diese anspruchsvollen KI-Modelle zu betreiben, sind leistungsstarke Hardware-Lösungen erforderlich. NVIDIA hat in diesem Kontext das Jetson T4000 Modul vorgestellt, das die Blackwell-Architektur für autonome Maschinen und allgemeine Robotik an den Edge bringt. Das Jetson T4000 bietet eine signifikante Leistungssteigerung gegenüber früheren Generationen und ist darauf ausgelegt, energieeffizient zu arbeiten, was für Edge-Anwendungen von Vorteil ist.

Die Integration dieser Hardware mit den Software-Frameworks und Modellen schafft eine vollständige Stack-Lösung, die von der Datengenerierung über das Training bis zur Bereitstellung reicht. Dies unterstreicht NVIDIAs Bestreben, eine umfassende Plattform für die Entwicklung und den Einsatz von Physical AI zu etablieren.

Fazit

Die Einführung von NVIDIA Cosmos Reason 2 und die begleitenden Entwicklungen markieren einen wichtigen Schritt in der Evolution der Physical AI. Die Fähigkeit von KI-Systemen, logisch zu denken und den gesunden Menschenverstand in der physischen Welt anzuwenden, eröffnet neue Horizonte für Automatisierung, Effizienz und Sicherheit in einer Vielzahl von Branchen. Für B2B-Anwender bedeutet dies den Zugang zu leistungsstärkeren, flexibleren und anpassungsfähigeren KI-Lösungen, die das Potenzial haben, komplexe reale Probleme zu lösen und innovative Anwendungen zu ermöglichen.

Bibliography: - NVIDIA Unveils New Open Models, Data and Tools to Advance AI Across Every Industry (2026). NVIDIA Blog. - Nvidia's Cosmos Reason 2 aims to bring reasoning VLMs into the physical world (2026). VentureBeat. - Nvidia wants to be the Android of generalist robotics (2026). TechCrunch. - NVIDIA unveils new physical AI models and Jetson T4000 for robots (2026). Stock Titan. - NVIDIA Releases New Physical AI Models as Global Partners Unveil Next-Generation Robots (2026). NVIDIA Newsroom. - Cosmos-Reason 1: From Physical AI Common Sense to Embodied Decisions (2025). NVIDIA Research. - Curating Synthetic Datasets to Train Physical AI Models with NVIDIA Cosmos Reason (2025). NVIDIA Technical Blog. - How Do You Teach an AI Model to Reason? With Humans (2025). NVIDIA Blog. - GitHub - nvidia-cosmos/cosmos-reason1: Cosmos-Reason1 models understand the physical common sense and generate appropriate embodied decisions in natural language through long chain-of-thought reasoning processes. (2025). GitHub. - NVIDIA Cosmos - Physical AI with World Foundation Models. NVIDIA.