Nvidia también lo apuesta todo al metaverso. O como ellos lo llaman, Omniverse. Durante la conferencia GTC 2021, su CEO, Jensen Huang, ha confirmado los planes de la compañía de crear un metaverso propio para poder replicar nuestro mundo de forma virtual. Pero al contrario de Meta, en Nvidia llevan desde el año pasado trabajando junto a 500 compañías y han presentado decenas de herramientas y kits de desarrollo para construir este "omniverso".
Junto a la propuesta de realidad aumentada y virtual, en Nvidia han dado a conocer numerosas funciones de este Omniverso, desde avatares completamente creíbles hasta utilidades para coches autónomos, pasando por el desarrollo de ciudades virtuales para el estudio de la red 5G o cómo ya hay quien utiliza estos mundos virtuales para la predicción de los caminos en incendios forestales. Aquí os explicamos qué propone Nvidia con su Omniverso y qué herramientas ofrecerá para construirlo.
La plataforma del Omniverso ya estaba disponible, pero Nvidia ha mostrado toda una serie de novedades para ampliar sus posibilidades, a la par que ha incorporado tecnologías como el trazado de rayos para mejorar sus resultados gráficos.
Según describe Nvidia, el kit de desarrollo de Omniverse ha sido descargado más de 70.000 veces por diseñadores de 500 empresas diferentes. A partir de noviembre de este año, Nvidia ha creado una suscripción Omniverse Enterprise, disponible desde 9.000 dólares al año y enfocada a empresas.
Otro de los servicios mostrados por Nvidia es Omniverse Avatar con el que crear avatares fotorrealistas. La plataforma combina reconocimiento de voz, habla sintética, reconocimiento facial y animación 3D para generar una réplica de la persona que pueda utilizarse virtualmente y además sea capaz de adaptarse en tiempo real a diferentes idiomas.
Utilizando esta tecnología, durante la presentación se ha mostrado un asistente virtual que hablaba a una pareja a través de una máquina expendedora de comida. La potencia de ese asistente es que interactuaba con los clientes mirándolos a los ojos al utilizar tecnología de seguimiento facial.
Es en esta combinación entre el mundo físico (los clientes) y cómo entienden los programas lo que está ocurriendo a su alrededor (mediante sensores y reconocimiento facial) donde se encontraría una de las potencias de este metaverso que están proponiendo las compañías.
Otro aspecto del Omniverso de Nvidia son los clones o gemelos digitales. Se trata de crear réplicas digitales de objetos o espacios del mundo real, para poder estudiarlo en detalle y ver cómo se comportarían ante determinadas situaciones.
Uno de los ejemplos que nos explica Nvidia es con BMW, con quienes han colaborado para hacer una réplica digital completa de una de sus fábricas. En un vídeo nos muestran cómo la compañía ha utilizado esta herramienta para estudiar dónde podrían colocar nuevas máquinas o cómo mejorar la distribución.
Otro ejemplo es con Lockheed Martin, donde junto al Servicio Forestal del Departamento de Agricultura de los EE.UU y el servicio de Control y Prevención de Incendios de Colorado han desarrollado un gemelo digital de un bosque real para estudiar el impacto de un posible incendio y ayudar a predecir sus caminos.
También junto a Ericsson han creado gemelos digitales de ciudades para estudiar la cobertura y cómo implementar redes 5G. Aquí la potencia está en que estos gemelos digitales incluyen desde los edificios hasta los árboles. Un nivel de detalle enorme que permite estudiar con bastante acierto determinadas implementaciones.
El número de empresas que ya trabaja con Nvidia para este Omniverso es enorme. Tenemos desde estudios de creación como Pixar o Epic Games hasta empresas como Wacom, Acer, MSI o Dell, pasando también por empresas de software como Adobe o Autodesk que han introducido en sus plataformas los kits de desarrollo de Nvidia para producir los elementos del Omniverso.
Herramientas como los avatares 3D o el asistente capaz de reconocer el entorno son usos bastante prácticos desde un punto de vista tecnológico, pero generan muchas preguntas también sobre privacidad y utilidad.
Pongamos el ejemplo del asistente de la máquina expendedora. Según describe Nvidia, su respuesta es de menos de dos segundos. Pero un cliente puede preguntarse para qué, pudiendo simplemente seleccionar el producto y consiguiendo el resultado más rápido. Habrá que ver hasta qué punto estas técnicas logran implementarse en casos de uso reales y ofrecer resultados que efectivamente vayan más allá de lo que tenemos hasta ahora.
Via Xataka
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