視覺世界由許多包含多種數據類型、接口和人工智能模型的移動部件組成。3D界面包含了時間和空間相關屬性的許多數據類型，它們對于捕獲和分析過去趨勢、預測未來發(fā)展趨勢非常重要。

　　這種視覺模擬技術如今已經被應用在一些重要項目中，例如DeepMind的AlphaFold AI研究項目，可以預測2億多種已知蛋白質的3D結構。蛋白質折疊是藥物發(fā)現(xiàn)的基礎，AlphaFold被用于治療新冠肺炎的醫(yī)學研究。在高性能計算領域，元宇宙為研究人員在虛擬模擬中進行協(xié)作提供了條件。

　　作為元宇宙的最大支持者之一，英偉達通過一款名為Omniverse的產品來宣傳這個概念，它包含一套用于研究和科學建模的人工智能、軟件和視覺技術。

　　英偉達一直對Omniverse產品的功能含糊其辭，但最近透露了一些信息。該平臺使用了一套復雜的技術來收集、整理、翻譯和關聯(lián)數據，這些數據最終被收集成數據集。人工智能模型將分析這些數據集，然后為科學應用提供可視化模型，其中可能包括了解行星運行趨勢或開發(fā)藥物等模型。

　　該平臺的最新一個合作用例是美國國家海洋和大氣管理局將使用Omniverse和洛克希德·馬丁公司的技術來可視化氣候和天氣趨勢數據，然后將這些數據提供給研究人員進行預測和其他研究。

　　洛克希德·馬丁開發(fā)的OR3D平臺收集的信息對于可視化天氣和氣候數據非常重要，其中包括來自衛(wèi)星、海洋、先前大氣趨勢和傳感器的數據。這些數據是特定的OR3D文件格式，將被構建到“連接器”中，根據通用場景描述 (USD)格式將數據轉換為文件類型。

　　USD文件格式具有操作符，可以將定位、方向、顏色、材質和圖層等數據合并到一個3D文件中。轉換為USD文件格式非常重要，它使可視化文件可以共享，讓多個用戶可以進行協(xié)作，這是虛擬世界的一個重要考慮因素。USD文件也是一個轉換器，它將OR3D文件中不同類型的數據分解為人工智能模型的原始輸入。

　　數據類型可以包括3D圖像中的時間和空間元素，這在可視化氣候和天氣數據中尤為重要。例如，過去的天氣趨勢需要以秒或分鐘為單位捕捉，并且需要根據時間相關性繪制地圖。

　　英偉達的一個名為Nucleus的工具是Omniverse的主要引擎，它將OR3D文件轉換為USD文件，并處理來自其他文件格式的運行時間、物理模擬和數據映射。

　　人工智能的數據集可以包括實時更新的天氣數據，然后將其輸入人工智能模型。英偉達將原始圖像數據輸入USD的多步驟過程復雜但可擴展。它可以支持多種數據類型，被認為比API連接器更可行(后者是特定于應用程序的，不能針對單個復雜模型中的不同數據類型進行擴展)。

　　USD文件格式的優(yōu)點是可以實時處理從衛(wèi)星和傳感器收集到的不同類型的數據，這有助于構建更精確的人工智能模型。同時也可以共享，這使得其數據可以擴展到其他應用。