Fejlesztők természetes nyelvvel építenek szimulációs jeleneteket az NVIDIA Omniverse-ben
A fejlesztők most 180 elemet tudnak elhelyezni 63 különböző SimReady eszközből, miközben a rendszer 800 doboz és 40 robotkar kezelésénél is 30 fps-et tart – így a szimulációk építése gyorsabb és skálázhatóbb.
Az NVIDIA Omniverse könyvtárak most már természetes nyelvi utasításokkal irányítható AI-ügynököket kínálnak, amelyek a felhasználó által megadott forgatókönyveket automatikusan lefordítják szimulációs jelenetté. A modell – az NVIDIA szerint – a GPU-gyorsított fizika, renderelés és szenzor-szimuláció képességeit használja, így a fejlesztők a kódsorok írása nélkül építhetnek komplex környezeteket. — írja az NVIDIA Developer Blog (NVIDIA Blog)
Építhető épületmodell helyszíni szkennelésből
A David Wehr által vezetett projektben az Astra-modellt panorámaképek értelmezésére és építészeti geometria létrehozására irányították, majd az eredményt OpenUSD-ben tárolták. A modell – az NVIDIA szerint – a pontfelhő-mérésekkel összehangolt szerkezetet hoz létre, amelyet az ovrtx könyvtár renderel a felhasználó ellenőrzéséhez.
What-if elemzés gázturbina digitális ikerével
Pradeep Kaushik csapata az Astra-t arra használta, hogy egy gázturbina szimulációban változtathassák a terhelést, a környezeti hőmérsékletet és az üzemanyag-összetételt, majd a teljesítményt, hatékonyságot és fogyasztást valós időben elemezzék. A rendszer Cantera-t és SciPy-t alkalmaz a termokémiai és dinamikai számításokhoz, míg az ovstage, ovrtx és ovstream könyvtárak frissítik, renderelik és streamelik a 3D-turbina animációt. — közölte az NVIDIA Developer Blog
SimReady eszközök a szimulációs jelenetekhez
A GTC Berlin-en bejelentett SimReady Central Library több mint 2 000 USD-formátumú, szimulációra kész eszközt tartalmaz, amelyeket a fejlesztők közvetlenül beépíthetnek. Paul Kind AI-ügynökével 180 elhelyezést valósítottak meg 63 egyedi eszközből, plusz 18 egyedi geometriai elemmel bővítve a konyhai szimulációt, majd az Isaac Sim-mel ellenőrizték a renderelt eredményeket.
Raktárszimuláció skálázása
Bhavik Sanganee az Astra-t és az Omniverse-könyvtárakat felhasználva egy raktárszimulációt épített, amely 80 szállítószalagot, 40 robotkart és 800 dobozt tartalmaz, és teljes HD felbontásban 30 fps-et tartott két perces teszt során. A jelenet méretének duplázása a teljesítményt a cél alá csökkentette, de a fizika- és robot-vezérlő-csővezeték optimalizálásával a rendszer újra stabil lett. Az NVIDIA szerint a teszt 640 sikeres doboz-elhelyezést is produkált.