Apera AI vs Neuralangelo Research Reconstructs 3D Scenes | NVIDIA

Apera AI vende software y hardware de Visión 4D que guía a robots industriales en tareas de selección de contenedores, ensamblaje, atención de máquinas, clasificación y embalaje. Su plataforma de visión robótica Vue combina pares de cámaras 2D en un modelo de escena 3D, luego ejecuta redes neuronales propietarias para seleccionar la pieza más fácil de agarrar y enviar planes de trayectoria al controlador del robot en tan solo 0.3 segundos.

La visión artificial tradicional a menudo necesita fotos de referencia o falla con piezas brillantes, transparentes o apiladas aleatoriamente. Apera AI entrena objetos a partir de modelos CAD o escaneos 3D usando datos sintéticos, apunta a una fiabilidad del 99.99% antes de la entrega y maneja piezas claras, translúcidas y reflectantes en iluminación brillante, oscura o al aire libre. Un solo computador Vue puede manejar hasta cuatro pares de cámaras, y la puesta en marcha después del entrenamiento toma aproximadamente 15 minutos de calibración.

La empresa se dirige a plantas automotrices, de dispositivos médicos y de fabricación de metales, además de a los integradores de sistemas que construyen sus celdas. Los proyectos siguen un proceso de cuatro pasos: Alcance, Diseño, Instalación y Soporte con socios certificados, una garantía de reembolso basada en especificaciones para programas de visión y un compromiso de devolución de llamada de soporte en 30 minutos durante el horario laboral.

Neuralangelo es un modelo de NVIDIA Research que reconstruye objetos y escenas 3D detallados a partir de video 2D ordinario. Se alimentan clips filmados desde múltiples ángulos y el sistema construye mallas texturizadas de edificios, esculturas, vehículos e interiores adecuados para juegos, gemelos digitales y simulaciones robóticas.

Los métodos anteriores de reconstrucción neural difuminaban texturas finas como tejas de techo, vidrio y mármol. Neuralangelo extiende las primitivas gráficas neuronales instantáneas de NVIDIA Instant NeRF para capturar esas superficies con mayor fidelidad, por lo que las grabaciones de smartphones pueden producir activos que los equipos creativos pueden importar en herramientas de diseño sin necesidad de un escaneo láser o un modelado manual.

Investigadores, artistas de juegos e ingenieros robóticos usan Neuralangelo para digitalizar objetos del mundo real, desde estatuas a escala Michelangelo hasta edificios de campus. El proyecto es de código abierto en GitHub bajo nvlabs/neuralangelo sin tarifas de licencia comercial para el código de investigación en sí.