PhysicalAI

Le nuove ricerche di NVIDIA Graphics Research presentate al SIGGRAPH 2026 hanno acceso i riflettori su un totale di 22 lavori tecnici, tutti orientati a spingere in avanti due campi che stanno diventando sempre più centrali: la simulazione e la cosiddetta Physical AI. L'idea di fondo è tanto ambiziosa quanto concreta, ovvero costruire mondi virtuali che sembrano veri, guidati dalla fisica e comandabili direttamente da chi li crea. Il filo conduttore di questi 22 studi è chiaro. NVIDIA vuole usare l'intelligenza artificiale per generare mondi virtuali fisicamente accurati, sia per farci vivere esperienze dentro quei mondi, sia per costruire sistemi che poi funzionano nel mondo reale. Tutta la ricerca poggia su una base in 3D con la fisica, e ogni cosa resta gestibile dal creatore. Che si parli di un videogioco, di un film, di un robot o del gemello digitale di una fabbrica, l'obiettivo non cambia: allargare lo spazio della creatività con mondi generati dall'intelligenza artificiale ma sempre ancorati alla fisica e alla direzione di chi li plasma. MotionBricks porta il movimento realistico in tempo reale Tra tutti i lavori presentati ce ne sono due che meritano un'attenzione particolare. Il primo si chiama MotionBricks. Va pensato un po' come un modello di base capace di generare movimenti realistici per i personaggi, fluidi e naturali, ma con una differenza sostanziale: lo fa in tempo reale. Questo significa che può animare un personaggio dentro un mondo virtuale oppure un'esperienza digitale, ma anche generare il movimento di un vero robot umanoide. I numeri raccontano bene la portata del progetto. MotionBricks è stato addestrato su oltre 350.000 clip di movimento, il tutto girando alla velocità tipica di un motore di gioco. Il risultato è che chi crea ottiene un controllo diretto sui movimenti del personaggio, senza compromessi sulla reattività. E non si tratta solo di teoria, visto che questa tecnologia è già stata applicata al robot umanoide G1 di Unitree. ArtFixer ripulisce le scansioni 3D imperfette Il secondo protagonista è ArtFixer, un modello pensato per un problema molto pratico. Chi lavora con le scansioni 3D del mondo reale sa quanto spesso il risultato sia grezzo, incompleto e disturbato. ArtFixer prende proprio questo tipo di scansione approssimativa e la trasforma in una scena 3D pulita e completa, arrivando persino a riempire le zone dove mancano informazioni. Il tutto restituendo rendering di qualità impeccabile. Il paragone che NVIDIA suggerisce rende l'idea. ArtFixer va visto come una specie di detergente che prende un Gaussian splat confuso, rumoroso e incompleto e lo restituisce ordinato e completo. Ed è già disponibile e utilizzabile gratuitamente in questa modalità. C'è poi un aspetto che riguarda il modo in cui questi risultati vengono messi a disposizione. NVIDIA prende ciò che esce dalla ricerca e lo integra nei propri software e nelle proprie librerie, come quelle di Omniverse. Non solo. L'azienda collabora anche con i partner sviluppatori per aiutarli a portare le idee migliori direttamente dentro i loro strumenti e prodotti. Un dettaglio non da poco riguarda l'apertura del progetto. Tutti i lavori tecnici presentati al SIGGRAPH includono codice open source, dati aperti o comunque tutto ciò che serve per riprodurre le tecnologie descritte nei paper. Questo materiale verrà reso disponibile su GitHub e su altri repository, e gli sviluppatori potranno usarlo liberamente.

PhysicalAI

NVIDIA al SIGGRAPH 2026: 22 ricerche su simulazione e Physical AI