Omniverse로 구축 및 운영되는 데이터센터 규모의 물리적으로 정확한 가상 표현
공장 및 창고 디자인, 물류 및 유통과 같은 산업 애플리케이션의 경우 물리적으로 정확하고 정밀한 시간의 디지털 쌍둥이가 운영 효율성을 잠금 해제하는 핵심입니다. 또한 생산성을 극대화하고 결함 없는 작업을 유지하는 데 도움이 되는 향상된 예측 분석 및 소프트웨어 및 프로세스 자동화를 제공할 수 있습니다. 엔터프라이즈 NVIDIA Omniverse™ OVX™를 함께 사용하면 복잡한 AI 지원 디지털 쌍둥이를 빠르게 개발 및 운영하여 이러한 이점을 실현할 수 있습니다.
Omniverse 산업용 디지털 트윈은 실제 데이터 스트림과 완벽하게 동기화된 다중 오토노머스 시스템을 통해 자산, 프로세스 또는 환경을 물리적으로 정확하게 구현하는 대규모 시뮬레이션입니다.
Omniverse 디지털 트윈은 사실적인 물리효과, 소재, 조명, 렌더링 및 동작을 사용해 물리적으로 정확합니다. 기업과 개발자는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 통해 시스템/레이아웃 변경, 소프트웨어 최적화/업그레이드를 가상으로 먼저 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 물리적 트윈의 시스템 가동 중단 또는 실패를 방지할 수 있습니다.
Omniverse 디지털 트윈은 진정한 실시간 시뮬레이션으로, 가상 표현이 실제 트윈과 지속적으로 동기화되는 정확한 타이밍에 작동합니다. 이를 통해 엔터프라이즈는 단 한 순간의 시간만이 아니라 '그렇다면'의 무한한 시나리오를 정확하게 계산하고 예측할 수 있습니다.
NVIDIA Isaac, Metropolis, ReOpt, Modulus 등을 활용하는 기업은 실제 환경과 디지털 트윈 환경 간 오토노머스 피드백 루프를 달성하여 로봇 또는 컨베이어 벨트와 같은 인식 AI를 지속적으로 리트레이닝 및 최적화하거나 ‘만약에’가 전제된 예측 시뮬레이션을 지속적으로 실행하여 디지털 트윈 자체를 다시 최적화할 수 있습니다.
개방형 표준에 기반한 Omniverse를 사용하면 기업 및 개발자가 3D 디자인과 CAD 애플리케이션을 집계 및 연결하여 단일 소스 가상 모델을 구축 및 반복하고, 선도적인 IoT, 데이터 시스템, 산업 자동화 도구에 연계할 수 있습니다.
산업과 분야 전반에 걸쳐 기업들은 살아 있는 대규모 디지털 쌍둥이의 중요성을 보고 있습니다. 산업에서 과학 컴퓨팅 사용 사례에 이어 Omniverse 및 NVIDIA 기술이 어떻게 예측 분석, 운영 효율성 및 혁신적인 자동화의 새로운 시대를 주도하고 있는지
200곳 이상의 Amazon 주문 처리 센터는 하루에 수천만 개의 패키지를 처리합니다. 50만 대 이상의 모바일 드라이브 로봇이 창고 물류를 지원하는 복잡한 작업입니다. Amazon Robotics는 NVIDIA Omniverse Enterprise에 AI로 지원되는 디지털 트윈 창고를 구축하여 창고 설계 및 흐름을 더 최적화하고 보다 지능적인 로봇 어시스턴트를 훈련하며 전반적인 생산성을 향상하고 있습니다.
전 세계 수백 곳의 유통 센터로 구성된 복잡한 네트워크를 통해 하루에 10억 개의 Pepsico 제품이 소비됩니다. PepsiCo는 Kinetic Vision과 함께 NVIDIA Metropolis 및 TAO를 사용하여 NVIDIA Omniverse에서 AI 기반 디지털 트윈을 개발해 처리량 개선, 가동 중단 시간 감소, 에너지 소비 절감을 실현해 가고 있습니다.
Siemens Energy는 디지털 트윈을 통해 사전에 부식을 정확하고 효율적으로 예측하여 검사를 줄이고, NVIDIA Modulus Physics-ML Framework 및 NVIDIA Omniverse를 사용하여 수리로 인한 가동 중단 시간을 줄임으로써 비용과 시간을 대폭 절약할 수 있을 것으로 예측합니다.
BMW Group의 미래의 공장 2.0은 GTC 2021 Spring에서 공개된 가상 공장의 확장판이며 NVIDIA Omniverse만을 사용하여 설계, 시뮬레이션, 운영, 관리됩니다. 물리 법칙을 따르는 디지털 인간과 자율 로봇이 등장하는 이 공장은 실제 공장의 완벽한 디지털 트윈을 상징합니다.
Ericsson은 NVIDIA Omniverse Enterprise를 사용하여 5G 연구를 위한 디지털 쌍둥이 도시를 건설하고 있으며 동적 환경 요소 전반의 네트워크 성능을 더욱 정확하게 모델링할 수 있습니다. NVIDIA의 RTX로 가속되는 실시간 레이 트레이싱을 통해 연구원들은 도시의 모든 지점에서 신호 품질이 실시간으로 정확하게 표현되는 것을 볼 수 있습니다. 이전까지는 불가능했던 일입니다.
NVIDIA와 Lockheed Martin이 협력하여 화재 예측 및 진압 노력을 개선하기 위해 고급 AI 및 디지털 트윈 기반 화재 대응 시스템을 구축하고 있습니다. Lockheed의 소방 과학 전문가는 산불이 나기 쉬운 지형을 Omniverse에서 물리적으로 정확한 디지털 트윈으로 구축한 다음, 실제 산불 데이터를 학습한 AI 모델을 테스트합니다.
위스콘신 대학교의 연구원들은 NVIDIA Omniverse의 강력한 렌더링, 시뮬레이션, GPU 가속화 기술을 사용하여 협업하고 상호 작용하는 과학적인 워크플로우를 통해 슈퍼셀 폭풍의 복잡성을 좀 더 이해하기 위해 노력하고 있습니다.
NVIDIA Omniverse Kitware ParaView 커넥터와 같은 기술을 사용하여 지구의 "Digital Twin"을 생성하면 과학자들이 3D로 수백 테라바이트의 날씨 및 기후 데이터를 인터랙티브하게 분석할 수 있습니다. 여러 출처의 정보를 결합하여 과학자들은 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템 전반에서 작업하는 다양한 협업자들과 동시에 "어 터"의 시나리오를 탐구할 수 있습니다.
Omniverse의 NVIDIA Isaac Sim은 NVIDIA Omniverse 시뮬레이션 및 협업 플랫폼의 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션이자 합성 데이터 생성 도구입니다. Python 스크립트 또는 ROS를 통해 직접 실행할 수 있는 사실적이며 물리적으로 정확한 시뮬레이션 환경을 제공합니다.
AI 기반 로봇을 개발, 테스트, 관리하려는 로보틱스 및 로봇 사용자에게 Omniverse 플랫폼의 확장성과 상호 운용성을 제공하는 도구는 Isaac Sim이 유일합니다.
DRIVE Sim은 충실도가 높고 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 자동차를 도로에 도입하기 위한 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 방식을 구축합니다. 또한 NVIDIA RTX™, Omniverse™, AI 등의 NVIDIA 핵심 기술을 활용해 자율주행 자동차를 개발하고 검증하기 위한 광범위한 실제 시나리오를 생성할 수 있는 강력한 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다.
DRIVE Sim은 정밀 맵 데이터를 사용하여 실제 환경의 디지털 트윈을 생성하고 자동차의 인식 시스템을 훈련하거나 의사 결정 프로세스를 테스트하기 위한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
산업용 디지털트윈 개발과 운영을 위한 Omniverse 컴퓨팅 시스템
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