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Desarrolla y aprovecha el poder de los gemelos digitales con IA basados en física con OpenUSD.
Video courtesy of HEAVY.AI
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.
Aprenda cómo funcionan los gemelos digitales, los beneficios clave que ofrecen a las empresas y ejemplos de casos prácticos.
Explora cinco casos de uso para desarrolladores del mundo real y accede a información y recursos para desarrollar tus propias soluciones de gemelos digitales.
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
BMW Group
Continental y SoftServe
Katana Studio
Luminary Cloud
NVIDIA, Cadence, Kinetic Vision, NavVis, Prevu3D
Siemens Energy
Siemens Gamesa
UK Atomic Energy Authority
Foxconn
Microsoft Azure
Siemens
Wistron
Amazon Robotics
Lowe's
PepsiCo
WPP, The Coca-Cola Company
Earth-2 Data: DKRZ/MPI-M, ICON Model
Cesium
Lockheed Martin y NVIDIA
NVIDIA
Ericsson
HEAVY.AI
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.
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Nuevos modelos, entre ellos los modelos de base mundial Cosmos, la fábrica Omniverse Mega y el plano de gemelos digitales robóticos, sientan las bases para la IA industrial.
Las principales agencias creativas, como Accenture Song, Collective World, GRIP, Monks y WPP han adoptado NVIDIA Omniverse Blueprint para aprovechar la IA generativa visual precisa y personalizar las imágenes en todos los mercados.
NVIDIA Omniverse Blueprint para túneles de viento virtuales interactivos permite una exploración de ingeniería asistida por ordenador sin precedentes para Altair, Ansys, Cadence y Siemens, entre otros.
A medida que las empresas adoptan la automatización basada en IA con centros de operaciones a distancia centralizados, NVIDIA y Microsoft Azure ofrecen herramientas para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones 3D que conectan datos industriales en tiempo real, mejorando la optimización de la producción y la resolución de problemas.
Las empresas aceleran la transformación de la IA con una ola de centros de innovación y servicios basados en NVIDIA AI Enterprise y la IA industrial Omniverse.
En la NVIDIA AI Summit de la India, los principales socios de consultoría y fabricantes industriales anunciaron que están utilizando NVIDIA OmniverseTM para integrar virtualmente las fábricas de próxima generación.
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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