स्टार्टअप10 नव॰ 2026, 10:04 am UTC·2 मिनट में पढ़ें

Ndotlight ने KT को दिया रोबोट केबल सिमुलेशन डेटा

कोरियाई फिजिकल AI डेटा कंपनी Ndotlight KT को केबल जैसी लचीली वस्तुओं का सिमुलेशन डेटा दे रही है, ताकि रोबोट तैनाती से पहले वर्चुअल दुनिया में अभ्यास कर सकें।

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

फिजिकल AI डेटा कंपनी Ndotlight ने बताया है कि वह KT को केबल जैसी लचीली वस्तुओं का सिमुलेशन डेटा सप्लाई कर रही है। इसका मकसद यह है कि रोबोट असली औद्योगिक साइट पर उतरने से पहले वर्चुअल स्पेस में काम का अभ्यास कर सकें। कंपनी Nvidia के साथ तकनीकी सहयोग के आधार पर ऐसे कस्टम रोबोट सिमुलेशन डेटा का कारोबार बढ़ा रही है।

लचीली वस्तुओं का डेटा क्यों मुश्किल है

औद्योगिक साइट पर काम सीखने और जांचने के लिए सिर्फ रोबोट ही नहीं, उसके उपकरण और आसपास का माहौल भी वर्चुअल दुनिया में हू-ब-हू बनाना पड़ता है। केबल जैसी चीजें छूने या हिलाने पर आकार बदल लेती हैं, इसलिए उनके डेटा में सिर्फ बाहरी रूप नहीं, बल्कि वजन, लोच जैसे भौतिक गुण और गति भी शामिल करनी होती है। यही इसे कठिन बनाता है।

Ndotlight 'SimReady Asset On-Demand' सेवा चलाती है, जिसमें हर कंपनी के उपकरण और कार्य-वातावरण के अनुसार डेटा तैयार होता है। SimReady एसेट ऐसा 3D डेटा है जिसमें भौतिक जानकारी पहले से होती है और जिसे सीधे सिमुलेशन में इस्तेमाल किया जा सकता है। KT के लिए कंपनी ने उसकी औद्योगिक साइट की जरूरत के केबल जैसे डेटा बनाए। उपकरण का आकार और पुर्जों की बनावट CAD ड्रॉइंग के आधार पर तैयार की गई, और लचीली वस्तुओं के मुड़ने-हिलने के गुण जोड़े गए, ताकि रोबोट और कार्य-वस्तु के तालमेल की जांच हो सके।

TRINIX और Nvidia का इकोसिस्टम

डेटा बनाने में कंपनी का अपना CAD प्लेटफॉर्म TRINIX इस्तेमाल होता है। यह 3D मॉडल बनाने से लेकर भौतिक गुण और जोड़ों की जानकारी डालने, कोलिजन आकार बनाने और सिमुलेशन फाइल निकालने तक का काम एक साथ करता है। आउटपुट 3D डेटा के मानक फॉर्मेट OpenUSD में मिलता है, जिसे Nvidia के रोबोट सिमुलेशन एनवायरनमेंट Isaac Sim में कार्य-परिदृश्य बनाने और जांचने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

Ndotlight अपना डेटा Nvidia के SimReady डेटा रिपॉजिटरी SimReady Central पर भी उपलब्ध कराने की योजना बना रही है, ताकि दुनिया भर के फिजिकल AI डेवलपर इसे इस्तेमाल कर सकें। कंपनी ने सोल के COEX में हुए 'NVIDIA AI Day Seoul 2026' में Nvidia मुख्यालय के साथ 'CAD से SimReady तक' विषय पर प्रस्तुति दी। वहां KT का केस और SimReady Central सहयोग की दिशा बताई गई, साथ ही Ndotlight, Nvidia और RealWorld के रोबोट हैंड मैनिपुलेशन मूल्यांकन प्रोजेक्ट DexBench का भी परिचय दिया गया।

सीईओ Park Jin-young ने कहा कि फिजिकल AI के औद्योगिक साइटों तक फैलने के लिए असली उपकरण और कार्य-वातावरण को सटीक रूप से दर्शाने वाला सिमुलेशन डेटा जरूरी है। उन्होंने KT जैसी साइटों के अनुभव के आधार पर वैश्विक फिजिकल AI डेटा कंपनी बनने का लक्ष्य बताया।