ในการจัดงาน "NVIDIA AI Day Seoul 2026" ที่กรุงโซล หัวข้อการฝึกอบรมหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมเสมือนถูกให้ความสำคัญ ตามรายงานของ ZDNet Korea ประเทศเกาหลีใต้ บริษัท ENdotlight ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล AI ทางกายภาพ กำลังขยายธุรกิจข้อมูลจำลองหุ่นยนต์ที่ปรับแต่งได้โดยอิงจากความร่วมมือด้านเทคโนโลยีกับ NVIDIA โดยจะนำอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมการทำงานของแต่ละบริษัทเข้าสู่พื้นที่เสมือน เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถจำลองกระบวนการทำงานได้ก่อนที่จะลงมือปฏิบัติงานจริง
ธุรกิจนี้มีชื่อว่า "SimReady Asset On-Demand" โดยที่ SimReady หมายถึงสถานะที่พร้อมสำหรับการจำลอง Asset คือข้อมูล 3D ของอุปกรณ์และชิ้นส่วนที่ประกอบขึ้นเป็นพื้นที่เสมือน และ On-Demand คือการผลิตตามความต้องการของลูกค้า ขณะนี้ ENdotlight กำลังผลิตและจัดหาทรัพย์สินจำลองที่ยืดหยุ่น เช่น สายเคเบิลให้กับ KT ในรูปแบบนี้
ความท้าทายหลักอยู่ที่วัตถุเช่นสายเคเบิล AI ทางกายภาพต้องเข้าถึงสถานที่ในอุตสาหกรรม โดยมีเพียงโมเดลหุ่นยนต์ไม่เพียงพอ สภาพแวดล้อมและวัตถุที่ทำงานต้องถูกจำลองในพื้นที่เสมือน สายเคเบิลมีการเปลี่ยนแปลงรูปทรงเมื่อสัมผัสหรือเคลื่อนที่ นอกจากรูปลักษณ์แล้ว ยังต้องพิจารณาคุณสมบัติทางกายภาพและวิธีการเคลื่อนไหว ทำให้ความยากในการผลิตข้อมูลสูงกว่าส่วนประกอบที่แข็งตัว
ENdotlight จะเปิดตัวโซลูชันการจำลองเสมือนสำหรับสายเคเบิล
แนวทางของ ENdotlight คือการใช้การออกแบบด้วยคอมพิวเตอร์ (CAD) เป็นพื้นฐาน โดยเริ่มจากการจำลองรูปร่างและโครงสร้างของอุปกรณ์ที่จำเป็นในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมของ KT จากนั้นจะเสริมคุณสมบัติทางกายภาพที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนรูปและการเคลื่อนไหวของสายเคเบิล เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของหุ่นยนต์เมื่อสัมผัสและเคลื่อนที่กับวัตถุที่ทำงาน กระบวนการผลิตใช้แพลตฟอร์ม CAD ที่พัฒนาขึ้นเองของบริษัท TreeNixs ตั้งแต่การสร้างโมเดล การกำหนดคุณสมบัติทางกายภาพและข้อมูลข้อต่อ การสร้างรูปทรงการชน จนถึงการส่งออกเอกสารการจำลอง เพื่อสร้างกระบวนการทำงานที่สมบูรณ์
ผลิตภัณฑ์สุดท้ายจะถูกส่งออกในรูปแบบ OpenUSD ซึ่งสามารถสร้างและตรวจสอบสถานการณ์การทำงานในสภาพแวดล้อมการจำลองหุ่นยนต์ของ NVIDIA อย่าง Isaac Sim ได้โดยตรง นอกจากกรณีของ KT แล้ว ENdotlight ยังมีแผนที่จะจัดหาทรัพย์สินของตนให้กับ NVIDIA SimReady Central เพื่อเปิดโอกาสให้ผู้พัฒนา AI ทางกายภาพทั่วโลกสามารถเข้าถึงความสามารถในการผลิตอุปกรณ์อุตสาหกรรมที่ซับซ้อนและวัสดุที่ยืดหยุ่น ในการประชุมยังมีการนำเสนอโปรเจกต์ DexBench ที่ ENdotlight ร่วมกับ NVIDIA และ RealWorld ซึ่งเป็นโปรเจกต์ที่ใช้ในการประเมินความสามารถในการทำงานที่ละเอียดของหุ่นยนต์