AetherPhysiX
High-Fidelity Physics Simulation. Rust + CUDA Core für Robotik-Training, Digital Twins und Synthetic Data Generation. Deterministisch und reproduzierbar.
Was kannst du damit simulieren?
Drei Hauptanwendungsfälle, volle Physik-Power
Robotik-Simulation
Trainiere Roboter in simulierten Umgebungen. Reinforcement Learning, Manipulation Tasks und Multi-Agent Szenarien.
- - Robot Learning
- - Manipulation Tasks
- - Multi-Agent Coordination
- - ROS2 Integration
Digital Twins
Erstelle digitale Zwillinge von Fabriken, Maschinen oder Prozessen. Echtzeit-Synchronisation und Predictive Maintenance.
- - Fabrik-Simulation
- - Predictive Maintenance
- - Process Optimization
- - Real-Time Sync
Synthetic Data
Generiere Trainingsdaten für ML-Modelle. Domain Randomization, Scene Variation und perfekte Ground Truth Labels.
- - Training Data Generation
- - Scene Randomization
- - Domain Randomization
- - Photorealistic Rendering
Einfache Preise
Stündliche Abrechnung, volle GPU-Exklusivität
Voller Zugriff auf alle 8 GPUs (768GB VRAM). Exklusive Nutzung, keine geteilten Ressourcen.
Engine Features
Rust + CUDA für maximale Performance
Rust + CUDA Core
Deterministisch und reproduzierbar. Simuliere 1M+ Rigid Bodies mit bit-perfekter Wiederholbarkeit. Keine Gleitkomma-Drift.
Python API
Native Python Bindings. Nahtlose Integration mit PyTorch, JAX und NumPy. Gym-kompatible Environments out of the box.
Soft Body Physics
Deformierbare Objekte, Cloth Simulation, Fluide und Partikel. FEM-basierte Berechnung für realistische Materialien.
Sensor Simulation
LiDAR, RGB-Kamera, Depth-Sensor und IMU. Realistische Noise-Models und konfigurierbare Sensorparameter.
Technische Spezifikationen
High-Performance Physics auf Enterprise Hardware
Physics Engine
- Core: Rust + CUDA 12.x
- Rigid Bodies: 1M+ Objects
- Soft Bodies: FEM-based
- Determinismus: ✓ Bit-perfect
Integration
- Python: 3.10+
- ML Frameworks: PyTorch, JAX, NumPy
- Export: USD, GLTF, Parquet
- Robotik: ✓ ROS2, URDF
Sensoren
Python API
Einfache Integration in deine ML-Pipeline
from aether_physix import World, Robot
# Welt initialisieren (GPU-beschleunigt)
world = World(gpu=True, dt=0.001)
# Robot aus URDF laden
robot = Robot.from_urdf("robot.urdf")
world.add(robot)
# Simulation laufen lassen
for step in range(10000):
robot.apply_torque([0.1, 0, 0])
world.step()
# Sensor-Daten auslesen
lidar_data = robot.sensors["lidar"].read()
rgb_image = robot.sensors["camera"].read()
# Joint-Positionen für RL
state = robot.joint_positions
Vollständige Dokumentation: docs.aethersystems.de/physix
Verfügbarkeit & Buchung
PhysiX benötigt exklusiven Zugriff auf alle GPUs
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