Desarrolla y aprovecha el poder de los gemelos digitales con IA basados en física con OpenUSD.
Las empresas del mundo compiten para digitalizarse y convertirse en definidas por software. Con NVIDIA Omniverse™, NVIDIA AI y OpenUSD, los desarrolladores construyen una nueva era de gemelos digitales para diseñar, simular, gestionar y optimizar sus productos e instalaciones de producción. Una vez nacidos, estos gemelos digitales se convierten en el campo de pruebas para la IA física para alimentar sistemas autónomos.
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
Vea el ecosistema de desarrolladores que integran NVIDIA Omniverse, NVIDIA AI y OpenUSD en sus carteras de software, soluciones y servicios.
Desarrolladores en acción
Desarrolle, pruebe y optimice flotas robóticas y de IA física a escala en simulaciones de gemelos digitales de instalaciones antes de su implementación en el mundo real.
Cree flujos de trabajo interactivos para diseño y simulación de fabricación con aprendizaje automático de física, solucionadores acelerados y renderizado en tiempo real.
Casos de uso
Desarrolle soluciones avanzadas de instalaciones virtuales con IA generativa para agilizar la comunicación entre equipos, simular escenarios y optimizar las operaciones.
Ayude a los minoristas y consumidores ofreciendo experiencias de compra hiperpersonalizadas y realistas.
Permita que los robots físicos aprendan habilidades complejas a través de prueba y error usando el aprendizaje de refuerzo.
Úselo junto con datos del mundo real para entrenar modelos de IA para procesos de visión por ordenador.
Acelere el desarrollo de vehículos autónomos con simulación, ofreciendo entornos seguros y controlados para pruebas y validación.
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