MetAI MetGen intègre NVIDIA pour des jumeaux numériques SimReady
La startup taïwanaise MetAI, participante au programme Inception de NVIDIA, est à l’avant-garde du développement d’environnements de simulation basés sur l’IA, prêts à redéfinir l’IA industrielle et physique. Au cœur de sa mission d’accélération du développement d’IA axé sur la simulation, MetAI intègre des technologies clés de NVIDIA Omniverse, y compris les microservices NVIDIA USD Search, dans sa plateforme propriétaire de génération de jumeaux numériques, MetGen. Cette intégration stratégique permet la création d’environnements tridimensionnels détaillés et “SimReady” directement à partir de plans CAD bidimensionnels conventionnels, en commençant par les exigences complexes de l’industrie de l’entreposage.
MetGen, le moteur sophistiqué de MetAI pour générer des environnements SimReady, possède la capacité de transformer des fichiers CAD 2D standardisés et des données structurées en jumeaux numériques haute-fidélité et entièrement opérationnels. Ces répliques virtuelles sont méticuleusement conçues pour une multitude d’applications critiques, y compris l’entraînement rigoureux de modèles d’IA, les tests complets de robotique, le raffinement précis de la logique d’automatisation et la génération efficace de données synthétiques. L’intégration récente de NVIDIA USD Search rationalise considérablement ce processus, permettant aux utilisateurs de localiser et de récupérer instantanément des actifs SimReady standardisés à partir de bibliothèques connectées. Cette amélioration réduit considérablement le temps nécessaire à la construction de l’environnement et augmente substantiellement l’évolutivité, favorisant un cycle de développement plus agile et efficace.
Daniel Yu, cofondateur et PDG de MetAI, souligne la nature fondamentale de leur travail. “Des plans de conception aux actifs SimReady, nous construisons l’infrastructure nécessaire pour entraîner la prochaine génération d’IA industrielle et physique”, déclare Yu. Il développe l’impact transformateur de l’intégration de NVIDIA USD Search, expliquant : “En intégrant NVIDIA USD Search, nous permettons un flux de travail en boucle fermée — où les utilisateurs peuvent générer des actifs avec MetGen, construire leurs propres bibliothèques consultables et récupérer dynamiquement des composants pour rationaliser la création de simulations. Cela raccourcit les cycles de configuration et débloque la génération d’environnements intelligents et évolutifs.” Cette approche intégrée représente un bond en avant dans la création de bibliothèques d’actifs virtuels dynamiques et consultables qui peuvent être exploitées pour divers besoins de simulation.
L’efficacité de cette intégration a déjà été validée et est actuellement en déploiement pilote. Les capacités clés issues de cette collaboration comprennent la conversion transparente des blocs de mise en page CAD 2D en métadonnées consultables, facilitant la récupération automatique des actifs 3D correspondants à partir des bibliothèques Universal Scene Description (USD) connectées. De plus, le pipeline interne de MetGen peut générer tous les actifs manquants, garantissant un jumeau numérique complet et précis. À l’avenir, MetAI prévoit d’intégrer des outils d’IA agentique, promettant une construction de scène encore plus intelligente et interactive.
Ce développement marque une étape cruciale vers la réalisation de flux de travail robustes “Réel-vers-Sim” et “Sim-vers-Réel”, initialement axés sur l’automatisation des entrepôts mais avec un potentiel clair d’expansion vers d’autres domaines industriels. MetAI explore activement des applications supplémentaires pour ce flux de travail polyvalent dans des secteurs tels que la construction de centres de données, les lignes de fabrication avancées et les environnements avancés de formation en robotique. Alors que MetGen se prépare pour sa version bêta en août, l’équipe MetAI reste engagée à cultiver un écosystème extensible de jumeaux numériques SimReady, spécifiquement adaptés pour répondre aux demandes évolutives du développement de l’IA industrielle.