リアルタイムの世界生成
一度きりのオフライン動画を生成するのではなく、継続的に変化する、現実的で物理的に整合した環境を生成します。
Decart AI Labは、Physical AI向けのリアルタイム世界モデルと最適化基盤を開発。対話型シミュレーション向けOasis 3や低遅延AIワークロード向けDOSを提供。
Decart AI Labは、生成AIシステム向けのリアルタイム世界モデルと最適化基盤を開発しています。サイトは、Physical AIの世界生成向けOasis、リアルタイム世界編集向けLucy、そして低遅延の推論と学習向けのDecart Optimization StackであるDOSという3つの製品ラインを中心に構成されています。
Oasis 3は、サイト上で最も明確に製品化された世界モデルです。リアルタイムで現実的かつ制御可能なシミュレーション環境を生成し、物理的な制御信号に応答し、さまざまなシナリオで繰り返しのクローズドループ学習を必要とするロボティクスや自動運転車のワークフロー向けに位置付けられています。
一度きりのオフライン動画を生成するのではなく、継続的に変化する、現実的で物理的に整合した環境を生成します。
ポリシーが環境内で行動する際に、操舵、移動、APIコマンドに反応することで、クローズドループのシミュレーションをサポートします。
一貫した単一の世界状態から同期されたマルチカメラ映像を生成し、角度間の整合性維持に役立ちます。
世界モデルをAPIとして公開するため、既存のシミュレーションおよび学習パイプラインに接続できます。
Decartが200 ms未満のエンドツーエンドとして言及する低レイテンシで動作し、対話型の学習ループを実用的にします。
Decart Optimization Stackを通じて、GPU、TPU、Trainium、AMD、その他のアクセラレータにわたる最適化を扱います。
地理、天候、照明、交通、運転シナリオを毎回新たに撮影することなく変化させられる、プロンプト駆動の環境内で自動運転のポリシーを学習します。
行動が次の世界状態に即座に影響するクローズドループのシミュレーションでロボットをテストし、反復練習とオンライン強化学習を支援します。
現実世界の例外ケースを安全に収集するのが難しい場合に、ドローン、オフロード車、海洋システム、またはヒューマノイドのマニピュレーション向けのシナリオを構築・評価します。
Decart Optimization Stackを使用して、GPU、TPU、Trainium、AMDベースのワークロード全体でレイテンシ、スループット、コストを調整します。
APIアクセスとSDKベースのセットアップにより、モデルを既存のシミュレーションワークフローに統合します。
Oasis 3は、Physical AI向けの対話型世界モデルです。リアルタイムで、現実的かつ制御可能なマルチビューのシミュレーション環境を生成し、物理的な制御信号に応答してクローズドループ学習を可能にします。
Decartは、Oasis 3をAPI経由で利用できると説明しており、製品ページのクイックスタート例ではSDKアクセスも示されています。また、このページでは開発者、研究者、ロボティクスチーム向けの基盤として紹介されています。
ページによると、Oasis 3はまず自動運転車向けに設計されており、同じシステムがドローン、オフロード車、海洋用途、ヒューマノイドのマニピュレーションにも拡張されます。
製品ページでは、エンドツーエンドのレイテンシは200 ms未満、512×768×3で22 FPSと記載されており、同時にDecartがスタックの最適化を継続していることも示されています。
Decartの最適化スタックは、LLM、エージェント型、動画、世界モデルのワークロード向けに設計された垂直統合プラットフォームです。ハードウェアを意識したモデル設計、カーネルツール、独自コンパイラ、推論最適化を含み、既存のインフラに統合できます。