La société de technologie 3D basée sur l'IA Endotlight a annoncé le 19 qu'elle participait au GTC 2025 de NVIDIA qui se tenait en Californie, aux États-Unis, et a officiellement lancé sa solution de génération de données synthétiques 3D, « TRINIX », sur le marché mondial.
Trinix est une solution qui génère automatiquement des données 3D pour la formation en conjonction avec la plateforme NVIDIA Omniverse. Cette technologie suscite de plus en plus d’attention car elle permet de surmonter les limites des modèles d’IA existants en raison du manque de données 3D et de maximiser les performances d’automatisation de la fabrication. Avec le développement rapide de la technologie de l’IA dans les secteurs de la robotique et des usines intelligentes, la demande de jumeaux numériques et de données de fabrication augmente rapidement, mais le manque de données 3D de haute qualité nécessaires à l’apprentissage de l’IA reste un problème majeur. Trinix se positionne comme une solution clé pour répondre à ces problèmes, augmenter la vitesse d'apprentissage de l'IA et réduire les coûts de génération de données.
En outre, Endotrite prévoit d'améliorer encore l'efficacité de la collaboration en matière de fabrication et de conception basée sur l'IA en combinant sa solution de collaboration de conception 3D basée sur le Web « Surfee » développée en interne avec Trinix. Endotrite travaille déjà avec AiV pour appliquer les données synthétiques basées sur Trinix à l'automatisation industrielle et est en discussion avec les filiales du groupe LX, CTR, Rich Korea et d'autres pour collaborer sur la détection des défauts de fabrication et l'automatisation de la robotique.
Park Jin-young, PDG d'Endotrite, a déclaré : « L'avenir de la fabrication basée sur l'IA repose sur les données et les flux de travail collaboratifs. Trinix est une solution de génération de données d'IA et d'innovation en fabrication capable de transformer l'ensemble du processus de fabrication. » Il a ajouté : « Grâce à des données de fabrication de haute qualité, nous augmenterons l'efficacité de l'apprentissage des modèles d'IA et maximiserons la collaboration en matière de conception de produits et la productivité de la fabrication. »
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