La inteligencia artificial física, que se refiere a sistemas que perciben, razonan y actúan en entornos simulados, está revolucionando el diseño y la validación de robots e sistemas industriales. En el evento GTC 2026, NVIDIA presentó la inteligencia artificial física como una dirección clave para la robótica y los gemelos digitales.
Para facilitar la integración de NVIDIA Omniverse en aplicaciones existentes, NVIDIA está introduciendo una arquitectura modular basada en bibliotecas. Componentes centrales de Omniverse, como el renderizado RTX y la simulación basada en PhysX, se exponen como APIs C independientes. Esto permite a los desarrolladores integrar capacidades de Omniverse sin reescribir completamente su arquitectura.
Proporcionando valor a través de la simulación modular
En implementaciones industriales grandes, las arquitecturas monolíticas pueden dificultar la escalabilidad de las simulaciones. La nueva arquitectura basada en bibliotecas aborda estas limitaciones al incrustar renderizado y física directamente en los servicios existentes. Esto permite que los equipos llamen a las APIs de Omniverse desde sus propios procesos, facilitando su integración.
La línea central de bibliotecas
Estas bibliotecas están diseñadas para resolver puntos de dolor específicos en el desarrollo de software industrial:
| Biblioteca | Capacidades clave | Impacto en la ingeniería |
ovrtx (EA) |
Renderizado de alta fidelidad | Integrar trazado de rayos en tiempo real y simulación de sensores en aplicaciones existentes. |
ovphysx (EA) |
Simulación de física nativa en USD | Añadir simulación de física acelerada por hardware a aplicaciones existentes. |
ovstorage (EA) |
Pipelines de datos de IA física unificados | Conectar almacenamiento existente directamente al ecosistema de Omniverse. |
Estas bibliotecas se integran con componentes existentes de Omniverse para la descripción de escenas, activos listos para simulación y desarrollo de aplicaciones.
Disponibilidad de bibliotecas y camino a producción
Actualmente, ovrtx, ovphysx y ovstorage están disponibles en acceso anticipado en GitHub. Durante esta fase, nos centramos en ampliar la cobertura y optimizar el uso de GPU. Se planea un lanzamiento de producción con estabilidad de API más adelante este año.
NVIDIA utiliza estas bibliotecas para impulsar su próxima generación de marcos y planos de IA física, mejorando así la eficiencia y estabilidad en el desarrollo.
Orquestación agente: Escalando IA física con bibliotecas habilitadas para MCP
Para hacer la simulación accesible desde agentes basados en LLM, Omniverse expone sus capacidades a través de servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Estos servidores describen operaciones en un esquema legible por máquina, facilitando su uso por herramientas como Claude y Cursor.
- Agentes Kit USD: Servidores MCP para Kit, USD y OmniUI.
