NVIDIA ने SimReady Central खोला: 3D सिमुलेशन एसेट्स की मुफ़्त लाइब्रेरी

NVIDIA ने 21 अक्टूबर, 2026 को SimReady Central Library की घोषणा की। इसके तहत Hugging Face पर सिमुलेशन के लिए तैयार 3D एसेट्स की एक लाइब्रेरी खोली गई है, जो रोबोटिक्स प्रशिक्षण परिवेश और AI फैक्टरी के डिजिटल ट्विन बनाने वाले डेवलपरों के लिए है। John Kosnik, Frank DeLise और Pomi Lee द्वारा लिखी गई घोषणा पोस्ट में NVIDIA ने इस लाइब्रेरी को “मुफ़्त और बिना किसी प्रवेश-प्रतिबंध वाला शुरुआती केंद्र” बताया है, जिसमें 2,000 से अधिक SimReady OpenUSD एसेट्स एक साथ उपलब्ध हैं।

इस लाइब्रेरी में रोबोटिक भुजाओं और ग्रिपरों से लेकर गोदाम के उपकरणों, रैक और शीतलन प्रणालियों तक के बुनियादी ढाँचे और उपकरण शामिल हैं। डेवलपर देख सकते हैं कि हर एसेट किन क्षमताओं को समर्थित करता है, फिर अलग-अलग आपूर्तिकर्ताओं के एसेट्स को मिलाकर एक दृश्य बना सकते हैं। SimReady Central का लाइव इंटरफ़ेस अपनी औद्योगिक (1,214), OEM (1,063), आवासीय (1,019), अस्पताल (256) और प्रकाश व्यवस्था (47) श्रेणियों में कुल 3,599 परिणाम दिखाता है। फ़िल्टर में प्रोफ़ाइल, कठोर पिंड, द्रव्यमान, लाइसेंस और आयाम शामिल हैं। सूचीबद्ध एसेट्स में Standard Bots की रोबोटिक भुजाएँ, Robotiq 2F-85 और 2F-140 ग्रिपर, एक डिशवॉशर, अगल-बगल रखे फ़्रीज़र और रेफ़्रिजरेटर वाला एक मॉडल, और सर्जिकल रोबोट शामिल हैं।

किसी एसेट को SimReady क्या बनाता है

SimReady एसेट, OpenUSD एसेट होते हैं जिन्हें सिमुलेशन कार्यप्रवाहों के लिए आवश्यक गुणों के साथ तैयार किया जाता है। CAD जैसा विस्तृत 3D मॉडल उपयोगी शुरुआती बिंदु है, लेकिन सिमुलेशन के लिए यह अतिरिक्त जानकारी भी चाहिए कि किसी वस्तु की व्याख्या कैसे की जानी चाहिए और उसका उपयोग कैसे होना चाहिए। रोबोट से वस्तु उठवाने या सँभालने के कार्य में इसमें वस्तु का द्रव्यमान, टक्कर-आकृति और घर्षण गुण शामिल हो सकते हैं; AI फैक्टरी कार्यप्रवाहों में इसमें उपकरणों की आकृति तथा वे विद्युत या तापीय मेटाडेटा शामिल हो सकते हैं जिनकी किसी एप्लिकेशन को ज़रूरत होती है। OpenUSD स्वयं 3D दृश्यों का वर्णन करने और उन्हें संयोजित करने का एक खुला, विस्तार योग्य ढाँचा है। स्वायत्त मशीनों को प्रशिक्षित और उनका मूल्यांकन करने के लिए इन दृश्यों का इस्तेमाल करने हेतु भौतिक व्यवहार, टक्करों और सेंसर की परस्पर क्रियाओं से जुड़ी जानकारी भी आवश्यक है।

SimReady Foundation ऐसे विनिर्देश, प्रोफ़ाइल और सत्यापन उपकरण उपलब्ध कराता है जो इन आवश्यकताओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित करते हैं। प्रोफ़ाइल उन विशेषताओं और क्षमताओं का तार्किक समूह तय करती है जिनकी किसी विशेष उपयोग के लिए एसेट को ज़रूरत होती है। एसेट और प्रोफ़ाइल के आधार पर, इन विशेषताओं में समर्थित रनटाइम में संपर्क और भौतिकी सिमुलेशन के लिए टक्कर-आकृति और भौतिक गुण; जोड़ों से बनी रोबोटिक भुजाओं और उपकरणों की गति के लिए जोड़-संरचना और गति-सीमाएँ; वस्तुओं की पहचान और एनोटेट किए गए सिंथेटिक डेटा के लिए अर्थगत लेबल; तथा रेंडरिंग और सेंसर सिमुलेशन के लिए सामग्री और सेंसर विशेषताएँ शामिल हो सकती हैं। NVIDIA डेवलपरों को सलाह देता है कि वे ऐसी एसेट्स चुनें जिनकी प्रोफ़ाइल उनके कार्यप्रवाह की ज़रूरतों से मेल खाती हो, और उन्हें एक OpenUSD दृश्य में संयोजित करें।

OEM साझेदार और सबमिशन प्रक्रिया

NVIDIA ने Vertiv को AI फैक्टरी OEM के रूप में नामित किया है। वह डिजिटल ट्विन के लिए गोदाम के उपकरणों के रैक, सर्वर रैक, शीतलन उपकरण और सहायक बुनियादी ढाँचा उपलब्ध करा रहा है। रोबोटिक्स OEM कंपनियों Comau, FANUC, Franka Robotics, Robotiq, Standard Bots और Universal Robots की रोबोटिक भुजाएँ और ग्रिपर इस लाइब्रेरी में उपलब्ध हैं, ताकि प्रशिक्षण और मूल्यांकन परिवेश बनाने वाली टीमें उन्हें खोज सकें। सिमुलेशन एसेट प्रदाता Palatial ने NVIDIA Robotics के सहयोग से जारी NVIDIA Robotics 1K Dataset को शामिल किया है। इसके साथ ही, पाठ, छवियों, स्कैन, डेटा शीट और CAD से बनाए गए जोड़दार एसेट्स भी उपलब्ध हैं। LG Electronics रेफ़्रिजरेटर और डिशवॉशर जैसे घरेलू उपकरणों के एसेट्स देता है, जबकि ForgeCAD जोड़दार रोबोटिक्स प्रॉप्स उपलब्ध कराता है, जिनमें NVIDIA के अनुसार उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्सचर हैं।

OEM कंपनियाँ SimReady Central सबमिशन स्किल का इस्तेमाल करके एसेट्स को संबंधित SimReady प्रोफ़ाइलों के अनुसार सत्यापित करती हैं, उन्हें पैकेज करती हैं और शामिल करने के लिए सबमिट करती हैं; साथ ही, वे अपने Hugging Face डेटासेट का प्रबंधन स्वयं करती हैं। Apache-2.0 लाइसेंस के तहत प्रकाशित NVIDIA-Omniverse/simready-central GitHub रिपॉज़िटरी, इन सबमिशन की समीक्षा के लिए NVIDIA का प्रवेश-बिंदु है: OEM कंपनियाँ अपने पैकेज सार्वजनिक रूप से उपलब्ध Hugging Face डेटासेट में रखती हैं और जिन सटीक पैकेज संस्करणों की NVIDIA से समीक्षा करवाना चाहती हैं, उन्हें सबमिट करने के लिए इस रिपॉज़िटरी का इस्तेमाल करती हैं।

सबमिट करने से पहले, OEM कंपनी एक प्रारंभिक प्रक्रिया पूरी करती है। इसमें अपने NVIDIA संपर्क व्यक्ति को GitHub उपयोगकर्ता नाम देना और सहयोगी के रूप में शामिल होने का आमंत्रण स्वीकार करना शामिल है। NVIDIA एजेंट-निर्देशित प्रक्रिया की सिफ़ारिश करता है, जिसमें एजेंट submit-simready-assets स्किल का पालन करता है और प्रत्येक एसेट का सत्यापन, पैकेजिंग और अपलोड करने के लिए simready-manage submit चलाता है। इसके बाद वह SimReady Central पुल अनुरोध खोलता है, जिसकी NVIDIA समीक्षा करके उसे मर्ज करता है। रिपॉज़िटरी में हर डेटासेट प्रविष्टि अपरिवर्तनीय पैकेज-परिभाषा URL वाली एक टेक्स्ट फ़ाइल होती है। हर पंक्ति में एक पैकेज को Hugging Face के उस कमिट से जोड़ा जाता है जिस पर उसकी समीक्षा हुई थी; बदलाव तभी लागू होते हैं जब पुल अनुरोध की समीक्षा करके उसे मर्ज कर दिया जाता है।

खोज और AI-सहायता से दृश्य तैयार करना

SimReady Central Library में प्राकृतिक भाषा से खोज करने की सुविधा NVIDIA USD Search से संचालित होती है। Hugging Face ने भी USD Search को अपनी प्लेटफ़ॉर्म खोज में शामिल किया है। इसमें USD गुणों और सिमुलेशन मेटाडेटा को अनुक्रमित किया गया है, ताकि एजेंट अपने भौतिक AI सिमुलेशन कार्यों के लिए उपयुक्त SimReady एसेट्स खोज सकें।

AI-सहायता से सामग्री तैयार करने का एक और तरीका उपलब्ध है। डेवलपर एसेट खोज और दृश्य-निर्माण उपकरणों के साथ OpenAI के GPT-6 Astra जैसे अत्याधुनिक मॉडल इस्तेमाल करके SimReady Central से परिवेश बना सकते हैं। OEM कंपनियाँ Astra की मदद से OpenUSD एसेट्स को SimReady Foundation की आवश्यकताओं के अनुसार तैयार और बेहतर कर सकती हैं, और फिर उनका सत्यापन करके उन्हें सबमिट कर सकती हैं।

PhysX के साथ Isaac Sim को लक्षित करने वाले रोबोटिक पिक-एंड-प्लेस उदाहरण में, NVIDIA का कहना है कि उसे उम्मीद है कि Astra, Hugging Face पर उपलब्ध प्रासंगिक एसेट खोजने के लिए SimReady Search API का उपयोग करेगा, उन्हें OpenUSD स्टेज में रेफ़रेंस के रूप में जोड़ेगा या पेलोड के रूप में लोड करेगा, वर्कसेल असेंबल करने के लिए Python कोड तैयार करेगा, पिक-एंड-प्लेस कार्य को कॉन्फ़िगर करेगा और उपयोगकर्ता की समीक्षा के लिए पूर्वावलोकन रेंडर करेगा। AI फ़ैक्टरी के एक उदाहरण में, Astra चुने गए SimReady एसेट को रैक और कूलिंग उपकरणों के दो वैकल्पिक OpenUSD लेआउट में व्यवस्थित करेगा। इसके बाद, वह दिए गए मानदंडों के आधार पर उपकरणों के बीच ओवरलैप और गलियारों की खाली जगह की जाँच करने वाली स्क्रिप्ट तैयार करेगा, ताकि डेवलपर पसंदीदा कॉन्फ़िगरेशन को और बेहतर बना सके।

NVIDIA किसी भी परिवेश का विस्तार करने के कई तरीके बताता है: लेआउट और कार्य-विशिष्ट बदलावों को अलग-अलग OpenUSD लेयर में रखें, ताकि एक ही स्रोत एसेट कई प्रयोगों में काम आ सकें; अतिरिक्त एसेट जोड़ें और उनकी जगह, उपकरणों के कॉन्फ़िगरेशन या आसपास के बुनियादी ढाँचे में बदलाव करें; Isaac Lab में रोबोटिक्स प्रशिक्षण और मूल्यांकन कार्य कॉन्फ़िगर करें, या AI फ़ैक्टरी के दृश्य को उस उपकरण डेटा और सिमुलेशन टूल से जोड़ें जिनकी बिजली वितरण या कूलिंग प्रदर्शन जैसे विश्लेषणों के लिए ज़रूरत होती है; और मान्य लेआउट को परिचालन में लाने के लिए दृश्य को BMS और IT से मिलने वाले लाइव टेलीमेट्री डेटा से जोड़ें। ये परिवेश Hugging Face और Pollen Robotics के ओपन-सोर्स रोबोट Microduck जैसी परियोजनाओं में काम आ सकते हैं।

रोडमैप और डेवलपर संसाधन

NVIDIA का कहना है कि SimReady Central के रोडमैप में और OEM भागीदारों को जोड़ना तथा एसेट लाइब्रेरी का विस्तार करना शामिल है। वह समुदाय से यह बताने के लिए कहता है कि उन्हें किन एसेट की ज़रूरत है, वे किन रनटाइम का उपयोग करते हैं और उन्हें एकीकरण में कहाँ कमियाँ नज़र आती हैं। शुरुआत करने वाले डेवलपरों के लिए NVIDIA, Isaac Sim और Isaac Lab की क्विकस्टार्ट गाइड, OpenUSD सीखने का मुफ़्त पाठ्यक्रम, फ़िज़िकल AI के मुफ़्त पाठ्यक्रम, CAD से SimReady बनाने के कौशल और SimReady Central Library के दस्तावेज़ों की ओर ध्यान दिलाता है। साथ ही, वह बग की रिपोर्ट करने या SimReady आवश्यकताओं से जुड़ी सुविधाओं के लिए अनुरोध करने हेतु SimReady Foundation में इश्यू दर्ज करने को कहता है।