Desarrolla y aprovecha el poder de los gemelos digitales con IA basados en física con OpenUSD.
Video courtesy of HEAVY.AI
Empresas de todo el mundo compiten para digitalizarse y convertirse en empresas definidas por software. Con NVIDIA Omniverse™, NVIDIA AI y OpenUSD, los desarrolladores crean una nueva era de gemelos digitales para diseñar, simular, operar y optimizar sus productos e instalaciones de producción. Una vez creados, estos gemelos digitales se convierten en el campo de prueba para que la IA física generativa alimente sistemas autónomos.
Explora cinco casos prácticos para desarrolladores del mundo real y accede a información y recursos para desarrollar tus propias soluciones de gemelos digitales.
Sigue esta guía con tutoriales para comenzar tu proceso de desarrollo con los nuevos microservicios NVIDIA NIM para la generación de gemelos digitales e IA física.
NVIDIA y Siemens colaboran para conectar las plataformas Siemens Xcelerator y NVIDIA Omniverse con el fin de hacer posible la digitalización industrial.
“Durante más de una década, nuestra tecnología de gemelos digitales ha ayudado a clientes de todos los sectores a aumentar su productividad y, hoy en día, ofrece el gemelo digital más completo del sector. Cuando Siemens Xcelerator esté conectado a Omniverse, habilitaremos un metaverso inmersivo en tiempo real que conectará hardware y software, desde el perímetro a la nube, con datos enriquecidos del software y las soluciones de Siemens.”
— Roland Busch, presidente y director ejecutivo de Siemens AG
Descubra el ecosistema de desarrolladores que integran las tecnologías Omniverse OpenUSD y RTX en sus carteras de software, soluciones y servicios.
Desarrolladores en acción
BMW Group
Continental y SoftServe
Katana Studio
Mercedes-Benz
NVIDIA
Siemens Energy
Siemens Gamesa
UK Atomic Energy Authority
Foxconn
SAP
Siemens
Wistron
WPP, The Coca-Cola Company
Amazon Robotics
Lowe’s
PepsiCo
Earth-2 Data: DKRZ/MPI-M, ICON Model
Cesium
Lockheed Martin and NVIDIA
Ericsson
HEAVY.AI
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Estos nuevos servicios aceleran los flujos de trabajo basados en la descripción universal de escenas y el desarrollo de gemelos digitales industriales y robótica.
Los desarrolladores consiguen acceso a los nuevos microservicios NVIDIA NIM de simulación robótica en Isaac Lab e Isaac Sim, el servicio de orquestación informática en la nube robótica de OSMO, flujos de trabajo de adquisición de datos teleoperada y mucho más.
Con los microservicios USD Search y USD Code de NVIDIA NIM, el líder de marketing WPP permite a la compañía de bebidas acelerar la iteración en campañas creativas a escala global.
Las agencias de servicios creativos y de producción líderes en el mundo están entre las primeras en adoptar los microservicios OpenUSD y NVIDIA NIM para crear imágenes de marca precisas.
Los microservicios NIM de IA generativa y los flujos de trabajo de referencia de NVIDIA Metropolis ayudan a crear entornos de trabajo inteligentes e inmersivos.
Anunciado en SIGGRAPH, el nuevo marco de deep learning crea representaciones virtuales listas para la IA para vehículos autónomos, ciencia climática y ciudades inteligentes.
Orchestrate 3D data pipelines to design, develop, and visualize digital twins and large-scale virtual simulation environments.
Power photorealistic, physically accurate virtual environments with scalable robotics simulation and synthetic data generation.
Power digital twins and complex simulation workloads at scale with a purpose-built system.
Deliver AI safely and securely to support human and machine collaboration.
NVIDIA Omniverse™ Cloud is a platform-as-a-service providing developers a full-stack cloud environment to design, develop, deploy, and manage industrial digitalization applications.
Pegatron
Desarrolla soluciones avanzadas de fábrica virtual con IA generativa para agilizar la comunicación entre equipos, simular escenarios y optimizar las operaciones.
Katana
Ayuda a los minoristas y consumidores proporcionándoles experiencias de compra hiperpersonalizadas y realistas.
Permite que los robots físicos aprendan habilidades complejas mediante prueba y error usando el aprendizaje de refuerzo.
Utilízalos junto con datos reales para entrenar modelos de IA para procesos de visión informática.
Acelera el desarrollo de vehículos autónomos con simulación, proporcionando entornos seguros y controlados para pruebas y validación.
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