Explore exemplos reais de como gêmeos digitais são usados para simular, otimizar e visualizar sistemas e ambientes físicos usando tecnologias como OpenUSD, renderização RTX™ e IA Generativa.

Comece aqui para descobrir como as camadas USD ajudam com a composição de cenas e workflows não destrutivos, além de como a separação de dados e a reutilização de ativos aceleram os workflows 3D.

Depois de entender como o USD é usado em cenas simples de gêmeos digitais, conclua esta série para aprender mais conceitos essenciais, vocabulário e as melhores práticas de Python.

Crie aplicações personalizadas com as bibliotecas e os modelos do NVIDIA Omniverse.

Aprenda os conceitos básicos do desenvolvimento de extensões do Omniverse neste curso, onde você escreverá código Python para criar uma extensão simples e interativa.

Aprenda a manipular cenas do OpenUSD modificando arquivos USDA e personalize a aplicação do modelo USD Explorer adicionando física com uso do Python.

Torne sua aplicação única por meio de experiências de interface e front-end personalizadas para seu público.

EM BREVE.

Explore este guia prático para criar, implantar e ampliar aplicações de gêmeos digitais 3D usando as bibliotecas e microsserviços NVIDIA Omniverse.

Monte, organize e prepare ativos e cenas de fábricas usando as bibliotecas OpenUSD e Omniverse para criar gêmeos digitais modulares e prontos para simulação para manufatura e IA física.

Descubra como os ativos 3D são preparados para aplicações de simulação e machine learning escaláveis.

EM BREVE.

Saiba como os arcos de composição USD, como camadas, referências, payloads e conjuntos de variantes, são usados em cenas 3D complexas.

Explore os principais conceitos de estrutura de ativos no OpenUSD para agregar, organizar e escalar cenas 3D modulares.

Extraindo, transformando e validando dados 3D de suas ferramentas de CAD existentes em cenas baseadas em OpenUSD.

Aproveite a modularidade de ativos, a instanciação e a reutilização de conteúdo para criar cenas 3D eficientes em grande escala.

Use as APIs da NVIDIA, como o USD Code, para automatizar e aprimorar os pipelines de dados sintéticos com IA Generativa.

Nessa trilha de aprendizagem estruturada, aprenda como usar o Isaac Sim™ e gêmeos digitais para simular, treinar e testar robôs para tarefas industriais e de manufatura.

Experimente com os World Foundation Models (WFMs) do Cosmos™ para gerar e organizar dados sintéticos fisicamente precisos para treinamento de IA física.

Crie agentes de redes neurais que raciocinam em vários tipos de dados para aplicações do mundo real aproveitando a pesquisa e a síntese de vídeos.

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