Entwickeln und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von physikbasierten, KI-fähigen digitalen Zwillingen mit OpenUSD.
Video courtesy of HEAVY.AI
Unternehmen sind weltweit im Wettlauf um Digitalisierung und Software-Definierung. Mit NVIDIA Omniverse™, NVIDIA AI und OpenUSD errichten Entwickler eine neue Ära digitaler Zwillinge, um ihre Produkte und Produktionsanlagen zu entwerfen, zu simulieren, zu betreiben und zu optimieren. Nach ihrer Entwicklung werden diese digitalen Zwillinge zum Testfeld für generative physische KI, um autonome Systeme zu betreiben.
Erkunden Sie fünf Anwendungsfälle für Entwickler aus der Praxis und erhalten Sie Einblicke und Ressourcen, um Ihre eigenen digitalen Zwillingslösungen zu entwickeln.
Folgen Sie dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Ihre Entwicklungsreise mit diesen neuen NVIDIA NIM-Microservices für die Entwicklung von digitalen Zwillingen und physischer KI zu beginnen.
Siemens und NVIDIA arbeiten zusammen, um die Plattformen Xcelerator von Siemens und NVIDIA Omniverse zu verbinden und so die industrielle Digitalisierung voranzutreiben.
“Seit über einem Jahrzehnt unterstützt unsere Technologie für digitale Zwillinge Unternehmen aus allen Branchen dabei, ihre Produktivität zu steigern, und bietet heute die branchenweit umfassendste Lösung für digitale Zwillinge an. Wenn wir Siemens Xcelerator mit Omniverse kombinieren, ermöglichen wir ein immersives Echtzeit-Metaverse, das Hardware und Software vom Edge bis zur Cloud verbindet – inklusive umfangreicher Daten der Software und Lösungen von Siemens.”
— Roland Busch, President und Chief Executive Officer, Siemens AG
Sehen Sie sich das Ökosystem von Entwicklern an, die NVIDIA Omniverse, NVIDIA AI und OpenUSD in ihre Software-, Lösungs- und Servicesportfolios integrieren.
Anwendungsbeispiele für Entwickler
BMW Group
Continental und SoftServe
Katana Studio
Mercedes-Benz
NVIDIA
Siemens Energy
Siemens Gamesa
Britische Atomenergiebehörde (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 und NVIDIA
Ericsson
HEAVY.AI
Ankündigungen
Neue Services beschleunigen die auf Universal Scene Description basierenden Workflows und die Entwicklung von industriellen digitalen Zwillingen und Robotik.
Entwickler erhalten Zugriff auf neue NVIDIA NIM-Microservices für Robotik-Simulation in Isaac Lab und Isaac Sim, OSMO Roboter-Cloud-Compute-Orchestrierungsservice, ferngesteuerte Datenerfassungs-Workflows und mehr.
Mit den NVIDIA NIM-Microservices USD Search und USD Code ermöglicht das führende Marketingunternehmen WPP dem Getränkeunternehmen, die Iteration kreativer Kampagnen auf globaler Ebene zu beschleunigen.
Weltweit führende Agenturen für Kreativ- und Produktionsdienstleistungen gehören zu den ersten, die OpenUSD und NVIDIA NIM-Microservices einsetzen, um markengenaues Bilmaterial zu erstellen.
Generative physische KI NIM-Microservices – und NVIDIA Metropolis Referenz-Workflows - helfen dabei, intelligente, immersive Arbeitsumgebungen zu schaffen.
Das neue Deep-Learning-Framework, das auf der SIGGRAPH vorgestellt wurde, erstellt KI-fähige virtuelle Darstellungen für autonome Fahrzeuge, Klimawissenschaft und intelligente Städte.
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
Entwickeln Sie fortschrittliche, generative KI-fähige virtuelle Fabriklösungen, um die Kommunikation zwischen Teams zu optimieren, Szenarien zu simulieren und den Betrieb zu optimieren.
Katana
Helfen Sie Einzelhändlern und Verbrauchern, indem Sie hyper-personalisierte und lebensechte Einkaufserlebnisse bieten.
Ermöglichen Sie es physischen Robotern, komplexe Fähigkeiten durch Versuch und Irrtum mithilfe von Verstärkungslernen zu erlernen.
Verwenden Sie diese in Verbindung mit realen Daten, um KI-Modelle für Computer Vision Pipelines zu trainieren.
Beschleunigen Sie die Entwicklung autonomer Fahrzeuge mit Simulationen und bieten Sie sichere, kontrollierte Umgebungen für Tests und Validierungen.
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