تُعدّ منصّة OpenUSD وتقنيات NVIDIA Halos خطوة حاسمة نحو تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي المادية، لا سيما في مجالات الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة مثل الروبوتات التاكسي. مع انتقال هذه الأنظمة من المختبرات إلى العالم الحقيقي، أصبحت الحاجة إلى بيئات محاكاة دقيقة وآمنة لاختبار سلوكها في ظروف غير متوقعة أمراً ملحاً. وتمكّن معايير OpenUSD 1.0، التي تُعرف بـ"الوصف المكاني العالمي"، المطورين من بناء سلاسل عمل متناسقة وقابلة للتكامل، عبر تحديد أنواع البيانات، وتنسيقات الملفات، وسلوك التكوين بشكل موحد. 依托 هذه البنية، تُستخدم مكتبات NVIDIA Omniverse لدمج التصوير بذكاء (RTX)، والمحاكاة الفيزيائية، وبيئات تشغيل فعّالة لبناء نسخ رقمية دقيقة (Digital Twins) وعناصر جاهزة للمحاكاة (SimReady) تعكس بيئة العالم الحقيقي بدقة. وتمكّن نماذج "كونوس" (NVIDIA Cosmos) من توليد تغيرات متنوعة في الظروف — مثل الطقس، الإضاءة، والتضاريس — من مشاهد مُعاد إنشاؤها، مما يسمح بتمثيل حالات نادرة وصعبة (edge cases) بسلاسة، وتحسين تدريب النماذج الذكية. أحد المبادرات البارزة هو إطار "Lightwheel" الذي يوفر مكتبة من العناصر SimReady مبنية على OpenUSD، تُشغّل مباشرة في NVIDIA Isaac Sim وIsaac Lab، وتمكّن الروبوتات من تجربة تفاعلات واقعية في الاتصالات، الديناميات، والاستجابة الحسية أثناء التدريب. كما تُسهم تقنيات مثل "البلاط الغاوسي" (Gaussian Splatting) في تسريع إنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة، حيث أظهرت أبحاث NVIDIA في SIGGRAPH Asia نموذج "Play4D" الذي يُمكّن من عرض مشاهد ديناميكية بدقة 4D. في مجال السلامة، يُقدّم إطار "NVIDIA Halos" حلاً متكاملاً يضم مختبر فحص مستقل معتمد من ANAB، يُجري فحصاً وتصديقاً على مكونات أنظمة القيادة الذاتية، بما في ذلك مصادر الحساسات، ونُظم المركبات، وسلاسل الأنظمة. وانضم إلى هذه المبادرة شركات رائدة مثل بوسش، نورو، ووايف، إضافة إلى شركة أونسيمي التي أصبحت أول شركة تجتاز الفحص. كما تُستخدم محاكاة CARLA مفتوحة المصدر مع تقنيات NuRec وCosmos Transfer لاستعادة الطرق وتمييز سيناريوهات متنوعة، بينما يُسهم محرك FiftyOne من Voxel51 في تجميع وتصنيف وتحليل مجموعات بيانات متعددة الوسائط. وأيضاً، تُطوّر ميسيتي في جامعة ميشيغان نسخة رقمية متكاملة لمنشأة اختبار مركبات ذاتية القيادة بمساحة 32 فداناً، باستخدام مكتبات Omniverse وواجهات برمجة تطبيقات Sensor RTX لمحاكاة أجهزة الاستشعار الحقيقية. هذا يسمح باختبار سيناريوهات خطرة بشكل آمن ومتكرر قبل التشغيل في الطرق العامة. بالتوازي، يُقدّم مسار "Safety in the Loop" من NVIDIA عرضاً تفاعلياً يُسلط الضوء على تقدّم أطر العمل المفتوحة، والتحقق من السلامة، ودمج البيانات الحقيقية مع المحاكاة. كل هذه التطورات تُشكّل مساراً قياسياً لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مادية أكثر أماناً، وسرعة، وفعالية من حيث التكلفة، مما يُسرّع من انتشار المركبات الذاتية القيادة في العالم الحقيقي.