NVIDIA pokazuje agentów AI budujących symulacje w Omniverse – od turbin gazowych po humanoidy pokonujące płotki
Źródło: NVIDIA Blog
30 października 2026 r. — Zbudowanie symulacji fizycznej oznaczało kiedyś tygodnie ręcznego łączenia zasobów, solverów i rendererów. NVIDIA twierdzi teraz, że inżynierowie z jej własnych zespołów przekazują dużą część tej pracy czołowym agentom AI i kierują nimi zwykłym językiem angielskim. We wpisie z cyklu „Into the Omniverse”, opublikowanym w czwartek 29 października, firma zaprezentowała kilkanaście projektów, w których programiści zlecali modelom takim jak GPT-6 Astra od OpenAI składanie aplikacji symulacyjnych z bibliotek NVIDIA Omniverse.
Idea: programiści kierują, agenci budują
Według NVIDIA proces łatwo opisać: programiści wydają agentom AI polecenia w języku naturalnym, przeglądają wyniki i kierują zmianami, a Omniverse zapewnia akcelerowaną przez GPU fizykę, renderowanie i symulację czujników. NVIDIA zapowiada, że będzie dodawać kolejne przykłady od swoich zespołów i szerszego ekosystemu.
Najciekawsze projekty z prezentacji
Test obciążeniowy magazynu. Główny inżynier NVIDIA Bhavik Sanganee użył Astry do zbudowania i przeskalowania symulacji magazynu. Według wpisu przy 80 przenośnikach, 40 ramionach robotów i 800 pudłach scena utrzymywała 30 klatek na sekundę w Full HD podczas dwuminutowego testu, a ramiona wykonały 640 udanych odłożeń pudeł. Ponowne podwojenie sceny obniżyło wydajność, a testy wykazały, że spowolnienie wynikało z potoku fizyki i sterowania robotami.
Aplikacja „co, jeśli” dla turbiny gazowej. Pradeep Kaushik z zespołu relacji z programistami Omniverse polecił Astrze zbudowanie aplikacji cyfrowego bliźniaka symulowanej turbiny gazowej z generatorem. Użytkownicy mogą zmieniać obciążenie, temperaturę otoczenia i skład paliwa, a według NVIDIA sześć procedur testowych obejmuje scenariusze takie jak zablokowany zawór paliwa i błąd czujnika spalin. Agent użył Cantera do termochemii i SciPy do dynamiki urządzeń.
Robo-olimpiada. Tae Kim, który kieruje inżynierią i produktem Omniverse, za pomocą filmów sportowych i instrukcji tekstowych zlecił Astrze zbudowanie kontrolerów dla symulowanych humanoidów Unitree G1. Według NVIDIA w jednym eksperymencie robot pokonał pojedynczy płotek w 64 na 100 prób symulacyjnych.
Prowadzenie kabli przy montażu elektroniki. Menedżerka marketingu robotyki Oyindamola Omotuyi poleciła Astrze zbudowanie symulacji z Isaac Lab, fizyką Newton i chwytakiem Robotiq, który wkłada elastyczny kabel do złącza USB-C, wraz z komponentem uczenia przez wzmacnianie.
Środowisko testowe autonomicznej jazdy. Doyub Kim zlecił Astrze zbudowanie „Zero to Alpamayo” – wielokrotnego użytku środowiska symulacji jazdy opartego na Market Street w San Francisco, łączącego ruch drogowy, symulację czujników RTX i model jazdy Alpamayo.
Cyfrowe bliźniaki dopasowane do czujników. Ashley Reid, która zajmuje się walidacją czujników RTX, poleciła agentom Astra i Claude Fable 5 porównać symulowany obraz z kamery i dane z lidaru z danymi zarejestrowanymi. Według NVIDIA agenci w około trzy dni stworzyli od zera dwa cyfrowe bliźniaki i ulepszyli dwa kolejne.
Inne przykłady to rekonstrukcja modelu pustego budynku ze skanów terenu, przekształcenie pliku CAD robota ABB YuMi w zasób gotowy do symulacji, złożenie sceny kuchni z SimReady Central Library, symulator magazynu z humanoidami, test zrobotyzowanego demontażu zawieszenia samochodu oraz działający w przeglądarce model Międzynarodowej Stacji Kosmicznej zbudowany z zasobów NASA.
Zastrzeżenia, które dodała NVIDIA
Wpis ostrożnie podchodzi do tego, czego dowodzą te dema. W przypadku robota YuMi NVIDIA zaznacza, że testy pokazały zachowanie w warunkach symulowanych, a szacowane właściwości fizyczne „nie zostały skalibrowane względem prawdziwego robota”. W pracach nad prowadzeniem kabli kolejne kroki obejmują wykorzystanie informacji z czujników, które fizyczny robot faktycznie mógłby uzyskać. To prototypy i wewnętrzne eksperymenty, a nie gotowe produkty.
Dlaczego to ważne dla AI i gier
Omniverse jest skierowany do przemysłu i robotyki, ale sam schemat – agent, który w rozmowie łączy zasoby, fizykę i renderowanie – w dużej mierze pokrywa się z tym, jak twórcy gier prototypują poziomy i systemy. NVIDIA promuje też „umiejętności agentów” oraz biblioteki takie jak ovrtx (renderowanie), ovstage (aktualizacje sceny) i ovstream (streaming do przeglądarki) jako elementy, z których korzystają agenci.
Co potwierdzono, a czego nie
Potwierdzone (blog NVIDIA, 29 października 2026 r.): - Pracownicy NVIDIA użyli czołowych agentów AI, w tym GPT-6 Astra, wraz z bibliotekami Omniverse do zbudowania zaprezentowanych projektów symulacyjnych. - Dane z dema magazynu (80 przenośników, 40 ramion, 800 pudeł, 30 kl./s w Full HD, 640 odłożeń) i wynik 64 na 100 przy płotku to dane podane przez samą NVIDIA. - Według NVIDIA SimReady Central Library oferuje ponad 2000 gotowych do symulacji zasobów USD.
Niepotwierdzone: - Niezależne odtworzenie któregokolwiek z wyników dem. - Ile ludzkich poprawek wymagał każdy projekt poza tym, co opisuje NVIDIA. - Daty komercyjnej premiery pokazanych prototypów; NVIDIA przedstawia je jako przykłady, a nie produkty.
Wideo
Wideo: NVIDIA na YouTube.
Źródła
- Oficjalnie: NVIDIA Blog, „Into the Omniverse: How Developers Turn Ideas Into Simulations With Frontier AI Agents” (29 października 2026 r.): https://blogs.nvidia.com/blog/developers-simulation-frontier-ai-agents/
Powiązane
Wyżej: AI