Osegi
Girişimler·2 dk okuma

Ndotlight, KT'ye robotlar için kablo simülasyon verisi sağlıyor

Güney Koreli fiziksel yapay zekâ veri şirketi Ndotlight, robotların sahaya çıkmadan önce sanal ortamda çalışmayı öğrenmesi için KT'ye kablo ve esnek nesne simülasyon verisi sağlıyor.

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

Güney Koreli fiziksel yapay zekâ (physical AI) veri şirketi Ndotlight, KT'ye kablo gibi esnek nesnelere ait simülasyon verisi sağladığını açıkladı. Robotlar, gerçek sahaya gönderilmeden önce bükülen ve uzayan bu tür nesnelerle yapılacak işleri sanal ortamda deneyebiliyor. Şirket, Nvidia ile teknik iş birliğine dayanan, kuruma özel robot simülasyon verisi işini büyütmeyi hedefliyor.

Kablolar neden zor

Bir robotun endüstriyel sahada çalışabilmesi için yalnızca robotun değil, kullanacağı ekipmanın ve çevrenin de sanal ortamda birebir kurulması gerekiyor. İşler orada tekrar tekrar denenip doğrulanıyor. Kablo gibi dokunulduğunda ya da hareket ettiğinde şekil değiştiren esnek nesnelerde ise yalnızca görünüm değil, ağırlık, elastikiyet gibi fiziksel özellikler ve hareket de veriye işlenmek zorunda. Bu da üretimi zorlaştırıyor.

Ndotlight, şirketlerin farklı ekipman ve çalışma ortamlarına göre bu verileri üreten “SimReady Asset on Demand” hizmetini yürütüyor. SimReady varlıkları, fiziksel bilgisi de içeren ve doğrudan simülasyona eklenebilen 3D veriler anlamına geliyor. KT için, şirketin sanayi sahalarında gereken kablo ve benzeri esnek nesne verileri hazırlandı. Ekipmanın biçimi ve parça yapısı CAD çizimlerine dayanarak oluşturuldu; esnek nesnelerin bükülme ve hareket özellikleri de yansıtılarak robotla çalışılan nesnenin nasıl etkileşime girdiği incelenebilir hale getirildi.

TRINIX ve Isaac Sim

Veriler, Ndotlight'ın kendi geliştirdiği CAD platformu TRINIX ile üretiliyor. Platform, 3D model oluşturmadan fiziksel özellik ve eklem bilgisi girişine, çarpışma geometrisi üretiminden simülasyon dosyası çıktısına kadar süreci tek seferde yönetiyor. Çıktılar standart 3D biçimi OpenUSD ile alınıyor ve Nvidia'nın robot simülasyon ortamı Isaac Sim'de iş senaryoları kurup doğrulamak için kullanılabiliyor.

Şirket, verilerini Nvidia'nın işlettiği SimReady veri deposu SimReady Central'a da sunmayı planlıyor. Amaç, sanayi ekipmanı ve esnek nesne verilerini dünyadaki physical AI geliştiricilerinin kullanımına açarak yurt dışı pazarına yayılmak. Ndotlight, Seul'deki Coex'te düzenlenen “NVIDIA AI Day Seoul 2026” etkinliğinde Nvidia merkeziyle birlikte “CAD'den SimReady'ye” başlıklı bir sunum yaptı; KT esnek nesne örneğini ve SimReady Central iş birliği yönünü tanıttı. Ndotlight, Nvidia ve Realworld'ün birlikte yürüttüğü, robot el becerisini ölçen DexBench projesi de aynı etkinlikte anlatıldı.

Şirketin CEO'su Park Jin-young, physical AI'ın sanayi sahalarına yayılması için gerçek ekipman ve çalışma ortamlarını doğru yansıtan simülasyon verisinin şart olduğunu söyledi. Park, kendi CAD ve yapay zekâ teknolojilerini Nvidia'nın ekosistemiyle birleştireceklerini ve KT gibi sahalardan edinilen deneyimle küresel bir physical AI veri şirketine dönüşmeyi hedeflediklerini belirtti.

Göz atmaya değer uygulamalar

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:ndotlightktnvidiaisaac simphysical aisimulation data

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Girişimler

Tümünü gör →