XGRIDS à la conférence GTC 2026 de NVIDIA : relier les espaces du monde réel et l'IA physique grâce à l'approche Real2Sim USA - Français APAC - Traditional Chinese USA - English India - English
SAN JOSE, Californie, 20 mars 2026 /PRNewswire/ -- Pour que les robots fonctionnent de manière fiable dans le monde réel, ils doivent s'entraîner dans des environnements qui le représentent fidèlement. Tel est le défi central de la méthode Real2Sim, et la principale raison de la présence de XGRIDS à la conférence GTC 2026 (du 16 au 19 mars à San Jose).
La solution d'intelligence spatiale de XGRIDS prend désormais en charge NVIDIA Omniverse NuRec pour donner un rendu basé sur OpenUSD, et a été plusieurs fois mise en avant : exposé d'argumentaire de startup, démonstrations de robotique dans l'écosystème de NVIDIA et présentation conjointe avec Amazon Web Services (AWS).
Real2Sim : de l'espace physique à l'entraînement d'IA
Lors de l'exposé de l'argumentaire de startup, le directeur de XGRIDS, Sunny Liao, a posé une question centrale :
Comment créer des environnements d'entraînement qui reflètent véritablement les conditions du monde réel ?
XGRIDS y répond avec son portefeuille de R & D construit sur des données concrètes. En combinant la télédétection par laser (LiDAR) et la vision par ordinateur pour une perception spatiale multimodale avec une reconstruction en 3D de haute fidélité, il est possible de transformer les environnements physiques en modèles du monde utilisables pour la simulation.
Par rapport à la modélisation en 3D manuelle, cette approche :
Les développeurs présents à la conférence GTC ont noté que cette méthode constituait une voie plus pratique pour l'entraînement des robots et la validation des solutions robotiques.
L'intelligence spatiale au service de l'IA physique
Au-delà de cette étape initiale, les solutions de XGRIDS ont pu être observées dans de nombreuses zones d'exposition de la conférence GTC.
Lors de l'événement consacré aux solutions robotiques de NVIDIA, XGRIDS a montré le fonctionnement de sa solution pour les systèmes d'IA incarnée. En déployant la perception et la modélisation spatiales sur des plateformes robotiques quadrupèdes, les robots peuvent cartographier et comprendre leur environnement en continu sur la base d'une structure spatiale en 3D complète pour la planification de parcours, la prise de décision comportementale et l'exécution des tâches, au lieu de se fier uniquement aux capteurs locaux pour l'évitement immédiat des obstacles.
Cette solution a démontré comment l'intelligence spatiale s'intégrait dans les systèmes d'IA incarnée pour permettre aux robots de comprendre des environnements en 3D complets, et ainsi de planifier leur parcours, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches.
Lors de la démonstration d'AWS, XGRIDS a présenté un flux de travail Real2Sim complet, de la capture à l'entraînement par simulation, en passant par la génération de modèles du monde.
Perspectives
L'objectif à long terme de XGRIDS reste constant : construire une infrastructure d'intelligence spatiale qui convertit les environnements réels en modèles du monde compréhensibles par les systèmes d'IA, sur lesquels ils peuvent raisonner et s'entraîner.
La conférence GTC 2026 a marqué une étape dans l'intégration de ces travaux dans l'écosystème de l'IA physique. À mesure que les systèmes d'IA incarnée quittent les laboratoires pour s'installer dans les entrepôts, dans les villes et sur les chantiers de construction, la demande de représentations numériques précises et évolutives des environnements ne cessera de croître.
XGRIDS construit la couche de capture-simulation qui rend cette progression possible.
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