APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

DataMesh запускает DataMesh Robotics для обучения промышленного встроенного ИИ с исполняемыми данными

DataMesh представила DataMesh Robotics — решение для обучения промышленных AI-роботов с использованием исполняемых цифровых двойников, что позволит улучшить подготовку и оценку AI-систем в динамичных промышленных условиях.

DataMesh, известный поставщик технологий цифровых двойников и пространственного интеллекта, анонсировала запуск DataMesh Robotics. Это решение предназначено для обучения и оценки систем embodied AI в промышленных и производственных сценариях. Основой нового продукта стал Исполняемый Цифровой Двойник, который позволяет производителям роботов и командам разработки обучать свои системы в динамичных промышленных условиях, используя синтетические данные и настраиваемые задачи.

С переходом embodied AI из исследовательских лабораторий в реальные промышленные операции командам робототехников становится все сложнее справляться с различиями между статическими симуляциями и реальной сложностью производственных процессов. Задачи в промышленности развиваются во времени, следуют строгой логике процессов и подчиняются правилам безопасности. DataMesh Robotics решает эту проблему, предоставляя возможность обучения в среде, которая может изменяться и реагировать, а не просто визуализироваться.

По словам генерального директора DataMesh, ключевым аспектом является создание обучающей среды, которая меняется так же, как и реальный мир. DataMesh Robotics предлагает не просто статические сцены, а исполняемую среду, где процессы могут эволюционировать, события могут быть инициированы, а цели задач становятся явными и измеримыми.

Многие существующие решения цифровых двойников сосредоточены на статической 3D-визуализации с наложением данных в реальном времени. Хотя такие среды эффективны для мониторинга, они не подходят для обучения embodied AI, где роботы должны действовать в условиях изменяющихся процессов. DataMesh Robotics предлагает динамическую симуляцию, которая генерирует обучающие данные и обратную связь по задачам, более точно отражая реальные условия работы.

Решение включает в себя полный стек возможностей, охватывающий моделирование промышленных сцен, физическую симуляцию и масштабируемое производство синтетических данных. Оно поддерживает многомодальную генерацию данных и автоматическую разметку для задач восприятия, навигации и манипуляции роботами.

DataMesh Robotics также предлагает интеграцию с современными экосистемами робототехники, поддерживая экспорт цифровых двойников в такие среды, как NVIDIA Isaac Sim и Omniverse. Решение подходит для развертывания на локальных серверах, в частных облаках и гибридных системах.

На данный момент DataMesh Robotics уже завершила валидацию прототипов и проводит пилотные проекты с корпоративными партнерами, включая операторов связи и поставщиков разметки данных. В будущем компания планирует расширять свою библиотеку промышленных активов и шаблонов задач.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

На предстоящем саммите India AI Impact Summit 2026 пройдет YUVAi Global Youth Challenge, в котором участвуют 20 команд молодых инноваторов из 38 стран. Конкурс фокусируется на решениях в области здравоохранения, климата, сельского хозяйства и цифровой доступности.
На фоне растущего интереса к искусственному интеллекту (AI) индийские IT-акции испытывают давление, что привело к снижению индекса Nifty IT на 14% в феврале. Инвесторы обеспокоены возможными изменениями в бизнес-моделях, основанных на традиционных подходах.
Apple сталкивается с задержками в обновлении Siri, основанного на AI Gemini, что может отложить запуск новых функций до iOS 27. Первоначально планировалось внедрение в iOS 26.4, но теперь обновления могут быть распределены на более поздние версии.
Написать нам