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NVIDIA は、自律マシンのトレーニング用に多様なデータセットを収集するという課題を克服する開発者を支援するために、Omniverse Cloud Sensor RTX API を導入しました。これらの API は、現実世界で再現することが困難または危険なシナリオに不可欠な、物理的に正確なセンサー データをシミュレートします。このテクノロジは、カメラ、レーダー、LIDAR などのさまざまなセンサーをサポートし、既存のワークフローと統合できるように設計されているため、自律走行車やロボットの開発が促進されます。

選ばれた開発者は、Omniverse Sensor RTX API への早期アクセスが可能になりました。Accenture や MITREAccentureの組織は、これらの API を利用して、高度な産業用ロボットや自動運転車を導入するためのツールを提供しています。これらの API は、導入プロセスでエンド カスタマーを支援するドメイン固有のブループリントの一部です。ブループリントは、NVIDIA のコンピューティング、AI、および Omniverse テクノロジを組み合わせたリファレンス アーキテクチャを提供し、デジタル ツインの作成と、複雑な環境での AI 駆動型ロボット ブレインをテストできるようにします。

産業用 AI の分野では、KION Group やAccentureなどの企業が Mega ブループリントを使用して Omniverse デジタル ツインを構築しています。これらの仮想環境は、Omniverse Sensor RTX API によってレンダリングされたセンサー データに依存するロボットの AI「頭脳」のトレーニングおよびテストの場として機能します。これにより、シミュレートされた環境内でアクションを計画および実行できるようになり、開発者は物理的に実装する前にレイアウトをテストして改良することができます。

自律走行車 (AV) の開発と検証も、AV シミュレーション用の NVIDIA OmniverseBlueprintの恩恵を受けています。Omniverse Sensor RTX API を組み込んだこのワークフローは、AV 開発に必要なセンサー データをレンダリングするために不可欠です。Foretellix はこのブループリントを Foretify AV 開発ツールチェーンに統合し、正確なセンサー データを使用して幅広いテスト シナリオをシミュレートするツールチェーンの機能を強化しました。この統合により、AV 開発の完全性の評価が容易になり、大規模で安全な展開に必要なトレーニングとテストがサポートされます。さらに、MITRE とミシガン大学の Mcity は、このテクノロジを使用してデジタル AV 検証フレームワークで協力しており、規制目的でのトレーニングの有効性を高めることが期待されています。