في "NVIDIA AI Day Seoul 2026" الذي أقيم في سيول، تم تسليط الضوء على موضوع تدريب الروبوتات في بيئات افتراضية. وفقًا لتقرير من ZDNet Korea الكورية، تعمل شركة ENdotlight المتخصصة في بنية البيانات الفيزيائية للذكاء الاصطناعي على توسيع أعمالها في بيانات محاكاة الروبوتات المخصصة بالتعاون مع NVIDIA، من خلال نقل معدات وبيئات العمل الخاصة بالشركات إلى الفضاء الافتراضي، مما يتيح للروبوتات محاكاة سير العمل مسبقًا.
تُعرف هذه الأعمال باسم "SimReady Asset On-Demand". حيث يشير SimReady إلى الحالة الجاهزة التي يمكن إدخالها مباشرة في المحاكاة، وAsset هو البيانات ثلاثية الأبعاد التي تشكل المعدات والأجزاء في الفضاء الافتراضي، وOn-Demand تعني التصنيع المخصص وفقًا لاحتياجات العملاء. حاليًا، تعمل ENdotlight على إنتاج وتوريد أصول محاكاة مرنة مثل الكابلات لشركة KT وفقًا لهذا النموذج.
التحدي الرئيسي يكمن في الأشياء مثل الكابلات. لدخول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى مواقع الصناعة، ليس من الكافي وجود نموذج روبوت فقط، بل يجب إعادة إنشاء الأهداف البيئية المحيطة في الفضاء الافتراضي. حيث تتغير أشكال الكابلات عند اللمس أو الحركة، ويجب مراعاة خصائصها الفيزيائية وأنماط حركتها، مما يجعل صعوبة إنتاج البيانات أعلى بكثير من الأجزاء الصلبة.
ENdotlight ستطلق حلول محاكاة افتراضية مخصصة للكابلات
تقوم ENdotlight بتطبيق تصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) كأساس، حيث تعيد أولاً تشكيل المعدات والأجزاء المطلوبة لبيئة الصناعة الخاصة بشركة KT، ثم تضيف الخصائص الفيزيائية اللازمة لتشوه الكابلات وحركتها، وذلك لفحص سلوك الروبوت عند التفاعل مع الأهداف أثناء الحركة. تستخدم عملية الإنتاج منصتها الخاصة CAD TreeNixs، بدءًا من توليد النموذج، وإضافة الخصائص الفيزيائية ومعلومات المفاصل، وتوليد أشكال التصادم، وصولاً إلى إخراج ملفات المحاكاة، مما يشكل سير عمل كامل.
يتم إخراج المنتج النهائي بتنسيق OpenUSD، مما يتيح بناء والتحقق من سيناريوهات العمل مباشرة في بيئة محاكاة الروبوتات من NVIDIA، Isaac Sim. بالإضافة إلى حالة KT، تخطط ENdotlight أيضًا لتقديم أصولها الخاصة إلى NVIDIA SimReady Central، مما يفتح قدرة إنتاج المعدات الصناعية المعقدة والأجسام المرنة لمطوري الذكاء الاصطناعي الفيزيائي حول العالم. خلال المؤتمر، تم تقديم مشروع DexBench الذي تشارك فيه ENdotlight وNVIDIA وRealWorld، وهو مشروع معياري لتقييم قدرة الروبوتات على الأداء الدقيق.