Start-ups10.11.2026, 10:04 UTC·2 Min. Lesezeit

Ndotlight liefert KT Simulationsdaten für Kabel und Roboter

Das koreanische Physical-AI-Unternehmen Ndotlight beliefert KT mit Simulationsdaten für Kabel und andere flexible Objekte, damit Roboter virtuell üben können.

A robotic arm handling a flexible cable in a 3D simulation environment on a monitor in an industrial setting. — Bild: 스타트업 생태계의 모든 것 \'플래텀(Platum)\'

Das koreanische Physical-AI-Datenunternehmen Ndotlight liefert nach eigenen Angaben 3D-Simulationsdaten für Kabel und andere verformbare Objekte an KT. Roboter sollen den Umgang damit zunächst im virtuellen Raum üben, bevor sie in realen Industrieumgebungen eingesetzt werden. Das Geschäft mit maßgeschneiderten Robotersimulationsdaten baut Ndotlight auf Basis der technischen Zusammenarbeit mit Nvidia aus.

Warum flexible Objekte schwierig sind

Damit Roboter in der Industrie arbeiten können, müssen nicht nur sie selbst, sondern auch Geräte und Umgebung originalgetreu virtuell nachgebildet werden. Nur so lassen sich Aufgaben wiederholt trainieren und prüfen. Flexible Objekte wie Kabel ändern bei Berührung oder Bewegung ihre Form. Die Daten müssen deshalb neben dem Aussehen auch physikalische Eigenschaften wie Gewicht und Elastizität sowie das Bewegungsverhalten enthalten, was die Erstellung aufwendig macht.

Ndotlight bietet dafür ein On-Demand-Geschäft mit sogenannten SimReady-Assets an: 3D-Daten samt Physikinformationen, die sich direkt in eine Simulation einfügen lassen. Für KT entstanden Daten zu Kabeln und anderen flexiblen Objekten, die an KTs Industriestandorten gebraucht werden. Form und Bauteilstruktur der Geräte werden auf Basis von CAD-Zeichnungen umgesetzt, das Biege- und Bewegungsverhalten der flexiblen Objekte wird abgebildet. So lässt sich prüfen, wie Roboter und Arbeitsobjekt ineinandergreifen.

TRINIX und das Nvidia-Ökosystem

Genutzt wird die selbst entwickelte CAD-Plattform TRINIX. Sie übernimmt 3D-Modellierung, Eingabe von physikalischen Eigenschaften und Gelenkinformationen, Kollisionsgeometrie und Export der Simulationsdateien in einem Schritt. Die Ausgabe erfolgt im 3D-Standardformat OpenUSD und lässt sich in Nvidias Isaac Sim nutzen, um Roboteraufgaben zu konfigurieren und zu validieren.

Zudem plant Ndotlight, Daten in SimReady Central einzustellen, Nvidias Repositorium für SimReady-Daten. Industriegeräte- und Flexibel-Objekt-Daten sollen so Physical-AI-Entwicklern weltweit zur Verfügung stehen, als Teil der Auslandsstrategie. Auf der NVIDIA AI Day Seoul 2026 im COEX in Seoul stellte das Unternehmen gemeinsam mit der Nvidia-Zentrale unter dem Motto „Von CAD zu SimReady“ den KT-Fall und die Pläne zu SimReady Central vor. Zudem präsentierte es DexBench, ein mit Nvidia und Realworld betriebenes Projekt zur Bewertung der Handhabungsfähigkeit von Roboterhänden.

CEO Park Jin-young betonte, für die Verbreitung von Physical AI in der Industrie seien präzise Simulationsdaten realer Anlagen und Arbeitsumgebungen unverzichtbar. Ndotlight wolle durch die Verbindung eigener CAD- und KI-Technik mit Nvidias Ökosystem zu einem globalen Physical-AI-Datenunternehmen wachsen.

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