DataMesh presenta gemelos digitales de simulación impulsados ​​por DataMesh FactVerse y NVIDIA Omniverse en GTC 2025

San José, California, 18 de marzo de 2025 – DataMesh, una empresa líder en gemelos digitales y miembro de NVIDIA Inception, anunció su asistencia a NVIDIA GTC 2025, que se llevará a cabo del 17 al 21 de marzo. Jie Li, director ejecutivo de DataMesh, pronunció un discurso, Revolucionando el flujo de trabajo a través del metaverso industrial, el 17 de marzo, ilustrando cómo FactVerse está dando forma al futuro de la fabricación y las operaciones al potenciar escenarios comerciales clave en todas las industrias con gemelos digitales e inteligencia artificial. DataMesh también se complace en anunciar el lanzamiento de una nueva extensión NVIDIA Omniverse, que conecta perfectamente FactVerse con aplicaciones desarrolladas en la plataforma Omniverse. La extensión pronto estará disponible para descargar directamente desde el sitio web DataMesh, y próximamente estará disponible en el catálogo de software NVIDIA NGC.

DataMesh FactVerse: Optimización de conducción con gemelos digitales de simulación

DataMesh FactVerse es una plataforma de metaverso industrial diseñada para transformar las operaciones de primera línea mediante la integración de tecnología de gemelos digitales, computación espacial e inteligencia artificial. Proporciona un entorno escalable y sin código para la integración de datos de múltiples fuentes, simulación en tiempo real y creación de contenido, resolviendo desafíos como costos elevados, ciclos de implementación prolongados y silos de datos.

Con FactVerse y NVIDIA Omniverse, las empresas pueden desarrollar rápidamente soluciones de gemelos digitales de alta fidelidad, creando entornos virtuales coherentes en el tiempo y el espacio que impulsan la eficiencia operativa y el crecimiento empresarial. FactVerse permite la construcción integral de escenas de gemelos digitales, la simulación de lógica operativa y la fusión de datos de múltiples fuentes, formando una base sólida para aplicaciones del mundo real. Las bibliotecas de tecnología NVIDIA Omniverse y API mejoran aún más esto con renderizado de alta fidelidad, simulación basada en la física y capacidades físicas de IA.

Esta colaboración acelera la adopción de gemelos digitales al combinar la sólida base de datos de FactVerse y la lógica empresarial conectada con las tecnologías NVIDIA Omniverse para renderizado basado en física, simulaciones con precisión física y capacidades impulsadas por IA. Estos incluyen la inferencia de grandes modelos de lenguaje y la generación de datos sintéticos, el desbloqueo de aplicaciones como el análisis de la causa raíz de las fallas, la optimización de la programación inteligente y la capacitación impulsada por IA para robots industriales.

Caso de uso

NIO implementó DataMesh FactVerse para mejorar el ensamblaje de vehículos, integrando monitoreo en tiempo real, simulación de diseño precisa e integración perfecta de datos AGV y RFID. Los ingenieros construyeron rápidamente réplicas digitales de equipos y flujos de trabajo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando la producción.

Foxconn aprovechó DataMesh Director para optimizar la capacitación de los empleados con guías digitales basadas en gemelos 3D para flujos de trabajo de equipos complejos. La plataforma sin código permitió una capacitación inmersiva en AR, lo que redujo la dependencia de máquinas físicas, mejoró la eficiencia y mejoró la retención de conocimientos.

Un proveedor líder de mantenimiento de aeronaves utilizó los servicios de fusión de datos de DataMesh FactVerse (DFS) para integrar datos de sensores en tiempo real, registros históricos y decodificación QAR en una plataforma de mantenimiento predictivo. La detección de anomalías basada en IA redujo el tiempo de inactividad no planificado y optimizó los programas de reparación, mejorando la confiabilidad y la seguridad.

Un importante operador de complejos turísticos implementó DataMesh FactVerse para integrar Facility BMS, dispositivos IoT y gemelos digitales en un sistema unificado. Esto permitió el monitoreo en tiempo real, el uso optimizado de energía y una mejor gestión de recursos, mejorando la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

Jie Li, director ejecutivo y fundador de DataMesh: "En DataMesh, nuestra prioridad es capacitar a las empresas y a los trabajadores de primera línea con soluciones de gemelos digitales que impulsen el impacto en el mundo real. Al integrar FactVerse con NVIDIA Omniverse, estamos acelerando el desarrollo y mejorando nuestras capacidades, ayudando a las industrias a visualizar, optimizar y automatizar sus operaciones más rápido que nunca. Esta colaboración allana el camino para la próxima generación de IA industrial".

A medida que las industrias evolucionan rápidamente con la inteligencia artificial, la computación espacial y XR, DataMesh ayuda a las empresas a adoptar las tecnologías emergentes de manera más fácil, eficiente y rentable. Ahora, con la integración de NVIDIA, DataMesh FactVerse mejora significativamente las operaciones empresariales, empoderando a los fabricantes a lo largo de los ciclos de vida del producto. En el futuro, la integración con NVIDIA Cosmos World Foundation Models continuará mejorando las simulaciones de DataMesh y las soluciones de automatización impulsadas por IA, proporcionando una plataforma más potente para la optimización de procesos industriales impulsada por IA.

Visita DataMesh en NVIDIA GTC 2025:

• Visite el stand 3009 para conocer los casos de uso más recientes, las tendencias clave en gemelos digitales y los conocimientos de DataMesh en GTC 2025.

Acerca de DataMesh

La plataforma de metaverso industrial DataMesh FactVerse integra tecnologías de gemelo digital, computación espacial y inteligencia artificial para revolucionar los flujos de trabajo y empoderar a los trabajadores de primera línea. DataMesh fue el único ganador asiático del premio Microsoft Partner of the Year 2020 en realidad mixta. También forma parte del programa IMDA Spark de Singapur y figura en la lista 100 to Watch de Forbes Asia en 2022.