Seit mehr als zwei Jahrzehnten bei Nvidia hat Rev Lebaredian die Entwicklung der modernen Künstlichen Intelligenz aus nächster Nähe verfolgt – von der bahnbrechenden AlexNet-Netzwerk-Präsentation 2012 bis hin zu generativen und nun agierenden KI-Systemen. Doch der nächste Schritt, wie er betont, wird entscheidend: „Der wahre Wert von KI wird sich erst zeigen, wenn sie auf die physische Welt übertragen wird – in der Ära des physischen KI.“ Mit physischer KI, die auf den Gesetzen der Physik basiert und die Funktionsweise der realen Welt versteht, könnten bahnbrechende Anwendungen in Design, Ingenieurwesen, digitaler Biologie, Materialwissenschaften und vor allem in der allgemeinen Robotik entstehen. Um dies zu ermöglichen, sei jedoch zunächst eine präzise digitale Abbildung der physischen Welt notwendig. Dazu hat Nvidia seine 25-jährige Partnerschaft mit dem französischen Technologiekonzern Dassault Systèmes erweitert. Beide Unternehmen kombinieren nun Nvidias KI-Infrastruktur, offene Modelle und Software-Bibliotheken mit Dassaults fortschrittlichen Digital-Twin-Technologien, um eine gemeinsame Plattform für sogenannte „Industry World Models“ zu schaffen – digitale, wissenschaftlich validierte Modelle, die industrielle Prozesse von der Molekülebene bis hin zu ganzen Produktionsanlagen simulieren können. Diese Modelle sollen industrielle KI-Architekturen ermöglichen, die nicht nur schneller, sondern auch intelligenter und skalierbarer sind. Sie integrieren physikalische Gesetze, ingenieurwissenschaftliche Prinzipien und vier Jahrzehnte industrieller Erfahrung. Laut Florence Hu-Aubigny, Executive Vice President R&D bei Dassault, ermöglichen sie KI, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu verstehen, zukünftige Szenarien zu simulieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die Plattform baut auf Dassaults 3D-Universen auf, die bereits generative KI, Echtzeit-IoT-Daten und virtuelle Zwillinge integrieren. Mit dem neuen Ansatz sollen Unternehmen zu „Wissensfabriken“ werden – Orte, an denen Lernen und Innovation durch virtuelle Begleiter beschleunigt werden. Dassaults virtuelle Assistenten – Aura für Geschäftsentscheidungen, Leo für technische Herausforderungen und Marie für wissenschaftliche Expertise – sind zentrale Elemente dieser Vision. Sie sind kontextbewusst, verstehen Absichten, nutzen die Industry World Models und orchestrieren Aktionen. Für die Umsetzung dieser Vision benötigte Dassault skalierbare KI-Infrastruktur, weshalb die Partnerschaft mit Nvidia entscheidend ist. Die Unternehmen werden gemeinsam sogenannte „KI-Fabriken“ aufbauen, basierend auf Nvidias Infrastruktur und dem Outscale-Cloud-Angebot von Dassault, mit Datenhoheit und Schutz von IP auf drei Kontinenten. Nvidia nutzt Dassaults Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) zur Gestaltung eigener KI-Fabriken, beginnend mit dem Rubin-Plattform. Zudem wird MBSE in Nvidias Omniverse DSX Blueprint integriert, einem Open-Reference-Design für Gigawatt-Skala-KI-Rechenzentren. Anwendungsfälle reichen von der Molekül- und Materialforschung über die KI-gestützte Simulation in der Fertigung bis hin zur Entwicklung autonomer Produktionsprozesse. So arbeiten Nvidias BioNeMo-Plattform und Dassaults Biovia-Modelle zusammen, während Simulia-Systeme mit Nvidias CUDA-X und KI-Physik-Bibliotheken die Genauigkeit von Vorhersagen steigern. Die Omniverse-Physik-KI-Bibliotheken werden in Delmia für globale Produktionssysteme eingebunden, und Nvidias Nemotron-Modelle werden mit Dassaults 3DExperience-Plattform und virtuellen Begleitern kombiniert. Industrieinsider sehen in der Kooperation eine Schlüsselinnovation für die Zukunft der industriellen Digitalisierung. Die Integration von wissenschaftlich validierten, physikalisch fundierten Weltmodellen mit agierender KI verspricht eine tiefgreifende Transformation – von der Produktentwicklung bis zur nachhaltigen Produktion. Dassault Systèmes, ein globaler Marktführer im Bereich digitaler Zwillinge, und Nvidia, führend in KI-Hardware und -Software, schaffen damit eine neue Basis für intelligente, selbstlernende industrielle Systeme. Die Partnerschaft adressiert zentrale Herausforderungen wie Datenhoheit, Skalierbarkeit und industrielle Validität – und könnte den Weg für eine neue Ära der physischen KI ebnen.