NVIDIA интегрирует возможности Physical AI в приложения с помощью Omniverse

Системы Physical AI, которые способны воспринимать, рассуждать и действовать в физически обоснованных симулированных средах, меняют подход команд к проектированию и валидации роботов и промышленных систем до их отправки на завод. На GTC 2026 NVIDIA выделила Physical AI как ключевое направление в робототехнике и цифровых двойниках, где политики обучаются и проверяются в физических условиях.

Чтобы упростить интеграцию NVIDIA Omniverse в существующие приложения, компания добавляет модульную архитектуру на основе библиотек. Основные компоненты Omniverse, такие как RTX рендеринг, симуляция на основе PhysX и каналы хранения данных, теперь доступны как отдельные C API с привязками для C++ и Python: ovrtx, ovphysx и ovstorage. Это позволяет разработчикам интегрировать возможности Omniverse без необходимости кардинально переписывать архитектуру своих приложений.

Модульная архитектура решает проблемы масштабирования симуляций и интеграции с существующими CI/CD системами, позволяя встраивать рендеринг, физику и хранение данных непосредственно в существующие сервисы. Теперь команды могут напрямую вызывать API рендеринга, физики и хранения данных Omniverse из своих процессов.

Библиотеки разработаны для решения специфических проблем интеграции в промышленной разработке программного обеспечения. Например, ovrtx обеспечивает высококачественный рендеринг, позволяя интегрировать RTX-рендеринг и симуляцию сенсоров в существующие приложения. Ovphysx добавляет легкую физическую симуляцию, а ovstorage обеспечивает единую инфраструктуру данных для Physical AI.

В настоящее время библиотеки находятся на стадии раннего доступа на GitHub и NGC. NVIDIA активно работает над расширением функционала и оптимизацией использования GPU, планируя стабильный релиз с долгосрочной поддержкой позже в этом году. Эти библиотеки также используются внутри компании для разработки новых фреймворков Physical AI, таких как NVIDIA Isaac Lab и DSX Blueprint.