Osegi
Стартапы·2 мин чтения

Ndotlight поставляет KT симуляционные данные о кабелях для роботов

Корейская компания Ndotlight, работающая с данными для physical AI, поставляет KT симуляционные данные о кабелях и гибких объектах, чтобы роботы тренировались виртуально до внедрения.

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

Корейская компания Ndotlight, специализирующаяся на данных для физического ИИ (physical AI), сообщила, что поставляет оператору KT симуляционные данные о кабелях и других гибких объектах. Роботы могут отрабатывать работу с изгибающимися и растягивающимися предметами в виртуальной среде ещё до выхода на реальные площадки. Опираясь на техническое сотрудничество с Nvidia, компания расширяет бизнес по созданию симуляционных данных под нужды конкретных заказчиков.

Почему кабели — сложная задача

Чтобы робот работал на промышленном объекте, в виртуальном пространстве нужно точно воспроизвести не только его самого, но и оборудование, с которым он взаимодействует, и окружение. Задачи там многократно повторяют и проверяют. У гибких объектов вроде кабелей форма меняется при касании и движении, поэтому в данных нужно отражать не только внешний вид, но и физические свойства, такие как вес и упругость, а также характер движения. Это усложняет создание таких данных.

Ndotlight развивает сервис «SimReady Asset on Demand», который делает такие данные под оборудование и условия конкретной компании. SimReady-ассеты — это 3D-данные с физической информацией, готовые к прямому использованию в симуляции. Для KT компания подготовила данные о кабелях и других гибких объектах, нужных на промышленных площадках оператора. Форма и устройство деталей оборудования воссозданы по CAD-чертежам, а физические свойства гибких объектов учтены, чтобы можно было проверить, как робот взаимодействует с объектом работы.

TRINIX и Isaac Sim

Данные создаются на собственной CAD-платформе Ndotlight — TRINIX. Она охватывает весь цикл: построение 3D-модели, ввод физических свойств и данных о шарнирах, генерацию коллизионной геометрии и вывод файлов для симуляции. Результат выгружается в стандартном 3D-формате OpenUSD и подходит для построения и проверки сценариев работы роботов в среде Nvidia Isaac Sim.

Компания также планирует передать свои данные в репозиторий SimReady Central, который ведёт Nvidia, чтобы данные о промышленном оборудовании и гибких объектах были доступны разработчикам physical AI по всему миру. Так Ndotlight рассчитывает выйти на зарубежные рынки. На мероприятии «NVIDIA AI Day Seoul 2026» в сеульском Coex компания вместе с центральным офисом Nvidia выступила с докладом «От CAD к SimReady», рассказав о кейсе KT и направлении сотрудничества по SimReady Central. Там же представили DexBench — проект по оценке манипуляций роботизированной кистью, в котором участвуют Ndotlight, Nvidia и Realworld.

Гендиректор Пак Джин Ён заявил, что для распространения physical AI на производстве необходимы симуляционные данные, точно воспроизводящие реальное оборудование и условия работы. По его словам, компания намерена соединить собственные технологии CAD и ИИ с экосистемой Nvidia и, опираясь на опыт таких площадок, как KT, вырасти в глобального поставщика данных для physical AI.

Приложения, на которые стоит взглянуть

SUMO: числовая головоломка

Выбирайте нужные клетки, складывайте, достигайте цели. Легко понять, сложно освоить. Бесплатно, для любого возраста.

Теги:ndotlightktnvidiaisaac simphysical aisimulation data

Ещё за этот день

Показать все →

Ещё в рубрике: Стартапы

Показать все →