{"id":2019,"date":"2026-11-06T14:41:07","date_gmt":"2026-11-06T11:41:07","guid":{"rendered":"https:\/\/teknolata.com\/?p=2019"},"modified":"2026-11-06T14:41:07","modified_gmt":"2026-11-06T11:41:07","slug":"nvidia-cosmos-3-ile-otonom-testlerde-yeni-donem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknolata.com\/index.php\/2026\/11\/06\/nvidia-cosmos-3-ile-otonom-testlerde-yeni-donem\/","title":{"rendered":"NVIDIA Cosmos 3 ile Otonom Testlerde Yeni D\u00f6nem"},"content":{"rendered":"

NVIDIA, 5 Kas\u0131m 2026’da Cosmos 3 ailesine d\u00f6rt yeni yapay zek\u00e2 modeli ekledi\u011fini duyurdu. Cosmos3-Nano<\/strong> ad\u0131 alt\u0131nda sunulan modeller; otonom ara\u00e7lar\u0131n ve robotlar\u0131n geli\u015ftirilmesinde kullan\u0131lan sim\u00fclasyon, g\u00f6rsel veri \u00fcretimi ve sens\u00f6r verisi olu\u015fturma s\u00fcre\u00e7lerine odaklan\u0131yor. NVIDIA, modelleri fiziksel d\u00fcnyadaki ko\u015fullar\u0131 sanal ortamlarda canland\u0131rmaya yard\u0131mc\u0131 olacak ara\u00e7lar olarak konumland\u0131r\u0131yor.<\/p>\n

Bu modellerin temelindeki d\u00fcnya modeli yakla\u015f\u0131m\u0131, bir ortam\u0131n nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc ve belirli bir hareketten sonra ortamda nelerin de\u011fi\u015febilece\u011fini tahmin etmeyi ama\u00e7l\u0131yor. \u00d6rne\u011fin bir arac\u0131n y\u00f6n\u00fc de\u011fi\u015fti\u011finde kameralar\u0131n ve LiDAR sens\u00f6r\u00fcn\u00fcn ne alg\u0131layabilece\u011fi veya bir robot bir nesneyi hareket ettirdi\u011finde sahnenin nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnece\u011fi modellenebiliyor. Bu t\u00fcr tahminler, geli\u015ftiricilerin ger\u00e7ek ara\u00e7 ve robotlarla yap\u0131lacak testlerden \u00f6nce farkl\u0131 senaryolar\u0131 sanal ortamda incelemesine imk\u00e2n verebilir.<\/p>\n

Ger\u00e7ek d\u00fcnyada test verisi toplamak zaman, donan\u0131m ve insan kayna\u011f\u0131 gerektiriyor. Ayr\u0131ca tehlikeli ya da nadir kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan durumlar\u0131 kontroll\u00fc bi\u00e7imde tekrar tekrar olu\u015fturmak g\u00fc\u00e7 olabiliyor. Sentetik veri, yani bilgisayar taraf\u0131ndan \u00fcretilen test verisi, bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 azaltmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Bununla birlikte, sanal ortamda elde edilen sonu\u00e7lar ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki performans\u0131 tek ba\u015f\u0131na kan\u0131tlamaz. \u00dcretilen verilerin fiziksel ko\u015fullar\u0131 ne \u00f6l\u00e7\u00fcde temsil etti\u011finin ve ger\u00e7ek sens\u00f6rlerle ne kadar tutarl\u0131 oldu\u011funun ayr\u0131ca s\u0131nanmas\u0131 gerekir.<\/p>\n

Cosmos3-Nano modelleri hangi g\u00f6revleri \u00fcstleniyor?<\/h2>\n

NVIDIA’n\u0131n duyurdu\u011fu d\u00f6rt model, farkl\u0131 sim\u00fclasyon ihtiya\u00e7lar\u0131na y\u00f6nelik olarak tasarland\u0131. Modellerin bir b\u00f6l\u00fcm\u00fc sens\u00f6r verisi \u00fcretirken di\u011ferleri etkile\u015fimli s\u00fcr\u00fc\u015f senaryolar\u0131, sim\u00fclat\u00f6r \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n g\u00f6rselle\u015ftirilmesi veya robot hareketlerinin tahmini \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. B\u00f6ylece geli\u015ftiriciler, tek bir genel ara\u00e7 yerine i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n farkl\u0131 a\u015famalar\u0131na y\u00f6nelik modellerden yararlanabiliyor.<\/p>\n

Cosmos3-Nano-Transfer-Auto<\/strong>, otonom s\u00fcr\u00fc\u015f senaryolar\u0131 i\u00e7in kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ve sens\u00f6r verileri \u00fcretmeye odaklan\u0131yor. NVIDIA’n\u0131n a\u00e7\u0131klamas\u0131na g\u00f6re model, 11 adede kadar kamera g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc e\u015f zamanl\u0131 olarak olu\u015fturabiliyor ve bal\u0131k g\u00f6z\u00fc kameralar\u0131 da destekliyor. RGB g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin yan\u0131 s\u0131ra LiDAR verisi de \u00fcretebilmesi, farkl\u0131 sens\u00f6rlerden gelen bilgilerin ayn\u0131 senaryoda de\u011ferlendirilmesine yard\u0131mc\u0131 oluyor. Geli\u015ftiriciler hava durumunu, ayd\u0131nlatmay\u0131 ve g\u00fcn\u00fcn saatini de\u011fi\u015ftirerek bir s\u00fcr\u00fc\u015f durumunun farkl\u0131 varyasyonlar\u0131n\u0131 haz\u0131rlayabiliyor.<\/p>\n

RGB, k\u0131rm\u0131z\u0131, ye\u015fil ve mavi renk kanallar\u0131ndan olu\u015fan standart renkli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verisini ifade ediyor. LiDAR<\/strong> ise lazer darbeleri g\u00f6nderip geri d\u00f6n\u00fc\u015flerini \u00f6l\u00e7erek \u00e7evredeki nesnelerin uzakl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve \u00fc\u00e7 boyutlu yap\u0131s\u0131n\u0131 alg\u0131layan bir sens\u00f6r teknolojisi. Kamera ve LiDAR verilerinin birlikte \u00fcretilmesi, yaln\u0131zca sahnenin g\u00f6rsel g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc de\u011fil, sens\u00f6rlerin \u00e7evreyi nas\u0131l alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131n\u0131 da s\u0131namaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ancak \u00fcretilen iki veri t\u00fcr\u00fcn\u00fcn birbirleriyle fiziksel olarak tutarl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131 uygulama s\u0131ras\u0131nda do\u011frulanmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Cosmos3-Nano-Sim-Auto<\/strong>, etkile\u015fimli s\u00fcr\u00fc\u015f sim\u00fclasyonlar\u0131na y\u00f6nelik. Model, s\u00fcr\u00fc\u015f kontrollerindeki de\u011fi\u015fikliklere ba\u011fl\u0131 olarak kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini ve LiDAR g\u00f6zlemlerini ard\u0131\u015f\u0131k par\u00e7alar halinde \u00fcretebiliyor. \u00d6rne\u011fin sanal ara\u00e7 ba\u015fka bir y\u00f6ne y\u00f6nlendirildi\u011finde, sonraki g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve sens\u00f6r g\u00f6zlemlerinin bu de\u011fi\u015fikli\u011fe uygun bi\u00e7imde olu\u015fmas\u0131 hedefleniyor. Bu yap\u0131, \u00f6nceden haz\u0131rlanm\u0131\u015f sabit bir video ak\u0131\u015f\u0131ndan farkl\u0131 olarak kontrol girdilerinin sim\u00fclasyonun devam\u0131n\u0131 etkilemesine olanak tan\u0131yor.<\/p>\n

Sim-Auto’nun tek ba\u015f\u0131na eksiksiz bir s\u00fcr\u00fc\u015f sim\u00fclasyon ortam\u0131 oldu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmemeli. Tam bir kapal\u0131 d\u00f6ng\u00fc testinde modelin yan\u0131 s\u0131ra ara\u00e7 kontrollerini y\u00f6neten bile\u015fenler, sim\u00fclasyon ortam\u0131 ve sonu\u00e7lar\u0131 de\u011ferlendiren yaz\u0131l\u0131mlar da gerekebilir. Bu nedenle geli\u015ftiricilerin modeli mevcut ara\u00e7lar\u0131na nas\u0131l entegre edeceklerini ve \u00fcretilen sonu\u00e7lar\u0131 hangi \u00f6l\u00e7\u00fctlerle do\u011frulayacaklar\u0131n\u0131 belirlemesi \u00f6nem ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n

Cosmos3-Nano-Sim-Transfer<\/strong>, geleneksel fizik sim\u00fclat\u00f6rlerinden al\u0131nan bilgileri g\u00f6rsel \u00e7\u0131kt\u0131lara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeye odaklan\u0131yor. Bu i\u015f ak\u0131\u015f\u0131nda fizik sim\u00fclat\u00f6r\u00fc nesnelerin konumlar\u0131 ve hareketleri gibi fiziksel bilgileri hesapl\u0131yor; Cosmos modeli ise bu girdilerden RGB g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri olu\u015fturuyor. Model derinlik, nesne b\u00f6l\u00fctleme ve kenar bilgileri gibi farkl\u0131 kontrol girdilerini destekliyor. Nesne b\u00f6l\u00fctleme, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki farkl\u0131 nesnelerin veya alanlar\u0131n ayr\u0131 s\u0131n\u0131flar halinde tan\u0131mlanmas\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Bu g\u00f6rev payla\u015f\u0131m\u0131, fiziksel hareketlerin hesaplanmas\u0131 ile g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcretiminin ayr\u0131 bile\u015fenlerde y\u00fcr\u00fct\u00fclmesini sa\u011flayabilir. Geli\u015ftiriciler, sahnedeki bir nesnenin yerini veya hareketini fizik sim\u00fclat\u00f6r\u00fcnde belirleyip bu bilgiyi g\u00f6rsel bir temsile d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilir. B\u00f6yle bir y\u00f6ntemin test verisi \u00e7e\u015fitlili\u011fini art\u0131rma potansiyeli bulunuyor; ancak g\u00f6rsel ger\u00e7ek\u00e7ilik, fiziksel do\u011frulu\u011fun yerine ge\u00e7miyor. \u00d6zellikle nesnelerin hareketi, g\u00f6lgeler, temas ve \u00e7evresel etkile\u015fimler gibi ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n kullan\u0131lan senaryoya uygunlu\u011fu de\u011ferlendirilmelidir.<\/p>\n

Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual<\/strong> ise iki kollu robotlar\u0131n hareketlerinden sonra \u00e7evrenin nas\u0131l de\u011fi\u015febilece\u011fini tahmin etmeyi hedefliyor. Model, bir robotun nesneleri kavrama veya hareket ettirme gibi eylemlerinin g\u00f6rsel sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 olu\u015fturabiliyor. NVIDIA, YAM ve AgiBot robot yap\u0131land\u0131rmalar\u0131na destek verildi\u011fini belirtiyor. Robot hareketleri otomatik kontrol sistemleriyle ya da bir insan\u0131n kulland\u0131\u011f\u0131 kumandalarla y\u00f6nlendirilebiliyor.<\/p>\n

Bu model, robotun eylemi ile \u00e7evredeki olas\u0131 de\u011fi\u015fim aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi sanal ortamda incelemek i\u00e7in kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin geli\u015ftiriciler, belirli bir kavrama hareketinden sonra nesnenin yerinin veya sahnenin g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fcn nas\u0131l de\u011fi\u015fti\u011fini de\u011ferlendirebilir. Ancak ger\u00e7ek robot donan\u0131m\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131, temas kuvvetleri ve nesnelerin fiziksel \u00f6zellikleri gibi etkenlerin sim\u00fclasyonda do\u011fru temsil edilmesi gerekir. Modelin g\u00f6rsel tahminleri, robotun ger\u00e7ek d\u00fcnyada g\u00fcvenli bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 tek ba\u015f\u0131na g\u00f6stermez.<\/p>\n

D\u00fcnya modeli yakla\u015f\u0131m\u0131 ve etkile\u015fimli sim\u00fclasyon<\/h2>\n

Cosmos 3 modellerinin ortak noktas\u0131, fiziksel ortamlar\u0131 yaln\u0131zca g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olarak \u00fcretmekle s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmamalar\u0131d\u0131r. Otonom ara\u00e7larda kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn ger\u00e7ek\u00e7i g\u00f6r\u00fcnmesi kadar, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki sahnenin LiDAR gibi di\u011fer sens\u00f6rlerin \u00f6l\u00e7\u00fcmleriyle uyu\u015fmas\u0131 da \u00f6nemlidir. Robotik sistemlerde ise bir eylemin \u00e7evre \u00fczerindeki etkisinin sonraki g\u00f6zlemlere yans\u0131mas\u0131 gerekir. D\u00fcnya modeli yakla\u015f\u0131m\u0131, bu t\u00fcr ili\u015fkileri tahmin ederek sim\u00fclasyonun farkl\u0131 a\u015famalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 ama\u00e7l\u0131yor.<\/p>\n

Etkile\u015fimli sim\u00fclasyonda sistem, yaln\u0131zca ba\u015ftan sona sabitlenmi\u015f bir video \u00fcretmez. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n veya kontrol algoritmas\u0131n\u0131n verdi\u011fi eylem, sonraki durumun olu\u015fumunu etkiler. \u00d6rne\u011fin ara\u00e7 y\u00f6n\u00fcn\u00fc de\u011fi\u015ftirdi\u011finde, modelin yeni bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131na uygun g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler olu\u015fturmas\u0131 beklenir. Benzer bi\u00e7imde robotun kolu hareket etti\u011finde, nesnelerin ve \u00e7evrenin g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc bu harekete g\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Bu \u00f6zellik, farkl\u0131 kararlar\u0131n olas\u0131 sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in yararl\u0131 olabilir.<\/p>\n

Sim\u00fclasyonun de\u011feri, yaln\u0131zca ka\u00e7 farkl\u0131 senaryo \u00fcretebildi\u011fiyle belirlenmez. Senaryolar\u0131n ger\u00e7ek hayattaki ko\u015fullar\u0131 ne \u00f6l\u00e7\u00fcde temsil etti\u011fi, farkl\u0131 sens\u00f6r verilerinin birbiriyle uyumu ve modelin uzun s\u00fcreli tahminlerde ne kadar tutarl\u0131 kald\u0131\u011f\u0131 da \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bir sim\u00fclasyonda k\u00fc\u00e7\u00fck tahmin hatalar\u0131 zaman i\u00e7inde birikebilir. Bu nedenle sentetik verilerle e\u011fitilen veya test edilen sistemlerin, ger\u00e7ek veriler ve fiziksel testlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 gerekir.<\/p>\n

16 milyar parametre ve model e\u011fitimi<\/h2>\n

NVIDIA’n\u0131n teknik a\u00e7\u0131klamas\u0131na g\u00f6re d\u00f6rt Cosmos3-Nano modelinin her biri 16 milyar e\u011fitilebilir parametreye sahip. Parametreler, modelin e\u011fitim s\u0131ras\u0131nda \u00f6\u011frendi\u011fi ili\u015fkileri temsil eden say\u0131sal de\u011ferlerdir. Ancak parametre say\u0131s\u0131 tek ba\u015f\u0131na modelin ne kadar do\u011fru, h\u0131zl\u0131 veya verimli \u00e7al\u0131\u015faca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermez. Sonu\u00e7lar kullan\u0131lan donan\u0131ma, modelin uyguland\u0131\u011f\u0131 g\u00f6reve, veri kalitesine ve de\u011ferlendirme y\u00f6ntemine ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015febilir.<\/p>\n

NVIDIA, modeller i\u00e7in \u00e7ok a\u015famal\u0131 bir e\u011fitim yakla\u015f\u0131m\u0131ndan s\u00f6z ediyor. Bu s\u00fcre\u00e7te modeller mevcut veriler kullan\u0131larak uyarlan\u0131yor ve ge\u00e7mi\u015f g\u00f6zlemlerden sonraki g\u00f6r\u00fcnt\u00fc par\u00e7alar\u0131n\u0131 tahmin etmeyi \u00f6\u011freniyor. Daha sonraki a\u015famalar, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcretiminin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 ve \u00f6nceki tahminlerden kaynaklanabilecek hatalar\u0131n azalt\u0131lmas\u0131n\u0131 hedefliyor. Bu noktalar \u00f6zellikle uzun s\u00fcreli sim\u00fclasyonlarda \u00f6nem kazan\u0131yor; \u00e7\u00fcnk\u00fc k\u00fc\u00e7\u00fck sapmalar art arda gelen tahminlerde b\u00fcy\u00fcyebilir.<\/p>\n

Bu e\u011fitim yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n pratik ba\u015far\u0131s\u0131, modelin farkl\u0131 senaryolardaki performans\u0131yla \u00f6l\u00e7\u00fclmeli. \u00d6rne\u011fin ayn\u0131 modelin de\u011fi\u015fen hava ko\u015fullar\u0131nda, farkl\u0131 yol d\u00fczenlerinde veya farkl\u0131 robot yap\u0131land\u0131rmalar\u0131nda nas\u0131l davrand\u0131\u011f\u0131 incelenebilir. Tek bir \u00f6rnek veya teknik \u00f6zellik, b\u00fct\u00fcn kullan\u0131m alanlar\u0131ndaki do\u011fruluk ve g\u00fcvenilirli\u011fi a\u00e7\u0131klamak i\u00e7in yeterli de\u011fildir.<\/p>\n

A\u00e7\u0131k a\u011f\u0131rl\u0131klar, lisans ve donan\u0131m gereksinimleri<\/h2>\n

Yeni Cosmos3-Nano modelleri a\u00e7\u0131k a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131<\/strong> olarak yay\u0131mland\u0131. A\u00e7\u0131k a\u011f\u0131rl\u0131k, geli\u015ftiricilerin e\u011fitilmi\u015f model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131na eri\u015febilmesi ve lisans ko\u015fullar\u0131 \u00e7er\u00e7evesinde modelleri kendi i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na uyarlayabilmesi anlam\u0131na gelir. Bu, modelin t\u00fcm bile\u015fenlerinin s\u0131n\u0131rs\u0131z bi\u00e7imde a\u00e7\u0131k oldu\u011fu veya her ortamda ek ko\u015ful olmadan kullan\u0131labilece\u011fi anlam\u0131na gelmez. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n lisans \u015fartlar\u0131n\u0131 ve ilgili yaz\u0131l\u0131m gereksinimlerini incelemesi gerekir.<\/p>\n

NVIDIA, modelleri OpenMDW 1.1 lisans\u0131 kapsam\u0131nda sunuyor ve lisans ko\u015fullar\u0131na uyulmas\u0131 halinde ticari ve ticari olmayan kullan\u0131m\u0131n desteklendi\u011fini belirtiyor. \u015eirketin payla\u015ft\u0131\u011f\u0131 bilgilere g\u00f6re modeller ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve geli\u015ftiriciler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f ara\u00e7lar niteli\u011finde; son t\u00fcketiciye y\u00f6nelik bir abonelik \u00fcr\u00fcn\u00fc olarak tan\u0131t\u0131lm\u0131yor. T\u00fcrkiye i\u00e7in a\u00e7\u0131klanm\u0131\u015f \u00f6zel bir sat\u0131\u015f fiyat\u0131 da bulunmuyor.<\/p>\n

Donan\u0131m ve kurulum gereksinimleri modele ve kullan\u0131m senaryosuna g\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Robot sim\u00fclasyonu \u00f6rne\u011fi i\u00e7in Linux, NVIDIA GPU, Docker ve NVIDIA Container Toolkit gereksinimleri belirtiliyor. NVIDIA, yay\u0131mlanan Sim-Bimanual kurulumunun bir GB200 \u00fczerinde test edildi\u011fini, ancak bunun asgari donan\u0131m gereksinimi olarak de\u011ferlendirilmemesi gerekti\u011fini de a\u00e7\u0131kl\u0131yor. Bu nedenle kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kendi sistemlerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmadan \u00f6nce modelin g\u00fcncel kurulum belgelerini ve ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 kontrol etmesi \u00f6nem ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n

Otonom s\u00fcr\u00fc\u015f ve robotik geli\u015ftirme a\u00e7\u0131s\u0131ndan olas\u0131 etkiler<\/h2>\n

Cosmos3-Nano ailesi, geli\u015ftiricilerin farkl\u0131 s\u00fcr\u00fc\u015f ve robotik senaryolar\u0131 \u00fcretip incelemesini kolayla\u015ft\u0131rma potansiyeli ta\u015f\u0131yor. \u00d6rne\u011fin ayn\u0131 yol d\u00fczeni de\u011fi\u015fik hava ko\u015fullar\u0131nda veya farkl\u0131 ayd\u0131nlatma seviyelerinde tekrar olu\u015fturulabilir. Nadir g\u00f6r\u00fclen durumlar\u0131n sanal ortamda ele al\u0131nmas\u0131, test \u00e7e\u015fitlili\u011fini art\u0131rabilir. Birden fazla kamera a\u00e7\u0131s\u0131n\u0131n ve LiDAR verisinin birlikte \u00fcretilmesi de alg\u0131lama sistemlerinin \u00e7e\u015fitli girdilerle de\u011ferlendirilmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

A\u00e7\u0131k a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n eri\u015filebilir olmas\u0131, ara\u015ft\u0131rma ekiplerinin modelleri kendi verileri, sens\u00f6rleri veya robot yap\u0131land\u0131rmalar\u0131yla uyarlamas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rabilir. Bununla birlikte uyarlama \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 teknik uzmanl\u0131k, uygun donan\u0131m ve veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131 gerektirebilir. Ayr\u0131ca bir modelin belirli bir laboratuvar ortam\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olmas\u0131, farkl\u0131 \u00fcretim ko\u015fullar\u0131nda ayn\u0131 sonucu verece\u011fini garanti etmez.<\/p>\n

Bu nedenle duyurunun do\u011frudan anlam\u0131, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7lar\u0131n veya robotlar\u0131n hemen daha g\u00fcvenli ya da daha yetenekli hale gelmesi de\u011fildir. Daha do\u011fru de\u011ferlendirme, NVIDIA’n\u0131n geli\u015ftiricilere yeni sim\u00fclasyon ve veri \u00fcretme ara\u00e7lar\u0131 sundu\u011fudur. Bu ara\u00e7lar\u0131n ger\u00e7ek etkisi; ba\u011f\u0131ms\u0131z testler, ger\u00e7ek sens\u00f6r verileriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar ve fiziksel sistemlerde yap\u0131lan do\u011frulamalar sonucunda ortaya \u00e7\u0131kacakt\u0131r.<\/p>\n

NVIDIA Cosmos3-Nano teknik \u00f6zeti<\/h2>\n