В рамках конференции SIGGRAPH 2026, группа исследователей из Nvidia Graphics Research продемонстрировала двадцать два новых решения, ориентированных на совершенствование симуляций и физического искусственного интеллекта (Physical AI) – технологий, позволяющих взаимодействовать с виртуальными и реальными объектами в соответствии с принципами механики. Все представленные разработки базируются на трехмерных моделях, учитывающих законы физики, и предназначены для создания иммерсивных сред, развлекательного контента, управления робототехникой и построения цифровых реплик производственных активов.

Среди наиболее значимых инноваций – MotionBricks, инструмент для генерации правдоподобной анимации персонажей в режиме реального времени. Эта система прошла обучение на обширной базе данных, содержащей более 350 тысяч фрагментов движений, и обеспечивает создание плавной визуализации с возможностью контроля со стороны создателей.

Представители Nvidia подчеркивают универсальность технологии: она применима как для создания виртуальных персонажей в видеоиграх, так и для управления движениями реальных гуманоидных роботов. MotionBricks уже была использована при разработке Unitree G1.

Второй продемонстрированный инструмент – Artifixer – предназначен для обработки трехмерных сканов окружающей среды. Эта модель позволяет восстанавливать данные, содержащие дефекты или помехи, преобразуя их в детализированные 3D-сцены с качественной визуализацией. В Nvidia описывают эту технологию как средство очистки и улучшения неполных сцен, воссоздавая недостающие элементы.

Другой проект – GPC (Generative Predictive Control) – это система для тренировки генеративных контроллеров с использованием обширных массивов информации о перемещениях. Nvidia видит в ней фундамент для перспективных алгоритмов управления движением, которые найдут применение в области робототехники.

Представители организации сообщили о том, что продемонстрированные на SIGGRAPH инструменты будут предоставлены с открытым исходным кодом и необходимыми данными для повторения полученных результатов. Эти материалы предполагается опубликовать на GitHub и других хранилищах кода, а также включить некоторые технологии в программные решения Nvidia, включая библиотеки платформы Omniverse и продукты компаний-партнёров.