NVIDIA al SIGGRAPH 2026: DLSS 5, Cosmos 3 Edge e la convergenza tra neural rendering e Physical AI
Il 20 luglio 2026, NVIDIA ha tenuto il keynote 'Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simulation' con gli esperti Neil Ashton, Edward Liu e Ming Yu Liu, presentando DLSS 5, Cosmos 3 Edge e Newton. DLSS 5 introduce un modello di neural rendering in tempo reale che genera immagini fotorealistiche...
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Il 20 luglio 2026, NVIDIA ha tenuto il keynote 'Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simulation' con gli esperti Neil Ashton, Edward Liu e Ming Yu Liu, presentando DLSS 5, Cosmos 3 Edge e Newton.
DLSS 5 introduce un modello di neural rendering in tempo reale che genera immagini fotorealistiche partendo da colori e vettori di movimento, preservando l'intento artistico e con prestazioni da gioco; il lancio è pre...
Cosmos 3 Edge è un modello omni a 4 miliardi di parametri, open source e ottimizzato per GPU edge come Jetson, RTX PRO e GeForce RTX, pensato per l'inferenza in tempo reale su robotica e sistemi autonomi.
Search & fact-check with cited sources for What new AI rendering and physical AI technologies did Nvidia showcase at its SIGGRAPH 2026 keynoNVIDIA's SIGGRAPH 2026 keynote announced DLSS 5 neural rendering, Cosmos 3 Edge world foundation model, and the Newton physics engine for robotics.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What new AI rendering and physical AI technologies did Nvidia showcase at its SIGGRAPH 2026 keyno. Article summary: On July 20, 2026, NVIDIA's SIGGRAPH keynote — led by AI research and engineering leaders Neil Ashton, Edward Liu, and Ming-Yu Liu — centered on the theme "Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simula. Topic tags: general, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, char
openai.com
Il 20 luglio 2026, il keynote di NVIDIA al SIGGRAPH è stato guidato da Neil Ashton, Edward Liu e Ming-Yu Liu, figure di spicco della divisione ricerca e ingegneria AI dell'azienda . Il tema centrale è stato "Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simulation", e la presentazione ha svelato progressi significativi nel rendering basato sull'intelligenza artificiale, un nuovo modello open source per il mondo fisico su dispositivi edge e importanti collaborazioni industriali nel campo della Physical AI e della robotica.
DLSS 5: una nuova era per il neural rendering in tempo reale
Il fulcro del keynote è stato DLSS 5. A differenza delle versioni precedenti, focalizzate principalmente sull'upscaling, DLSS 5 introduce un modello di neural rendering in tempo reale che utilizza un'AI con guida 3D per "infondere" nei pixel un'illuminazione e materiali fotorealistici . La tecnologia prende in input i colori e i vettori di movimento di ogni frame del gioco e produce immagini che raggiungono una fedeltà visiva fino a oggi raggiungibile solo con gli effetti visivi di Hollywood . NVIDIA ha dichiarato che DLSS 5 mira a combinare il rendering tradizionale con l'AI generativa, preservando al contempo l'intento artistico e mantenendo prestazioni in tempo reale . L'azienda ha confermato che DLSS 5 sarà disponibile nell'autunno del 2026 .
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What should I do next in practice?
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DLSS 5: una nuova era per il neural rendering in tempo reale
Il fulcro del keynote è stato DLSS 5. A differenza delle versioni precedenti, focalizzate principalmente sull'upscaling, DLSS 5 introduce un modello di neural rendering in tempo reale che utilizza un'AI con guida 3D per "infondere" nei pixel un'illuminazione e materiali fotorealistici . La tecnologia prende in input i colori e i vettori di movimento di ogni frame del gioco e produce immagini che raggiungono una fedeltà visiva fino a oggi raggiungibile solo con gli effetti visivi di Hollywood . NVIDIA ha dichiarato che DLSS 5 mira a combinare il rendering tradizionale con l'AI generativa, preservando al contempo l'intento artistico e mantenendo prestazioni in tempo reale . L'azienda ha confermato che DLSS 5 sarà disponibile nell'autunno del 2026 .
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Il 20 luglio 2026, NVIDIA ha tenuto il keynote 'Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simulation' con gli esperti Neil Ashton, Edward Liu e Ming Yu Liu, presentando DLSS 5, Cosmos 3 Edge e Newton.
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Il 20 luglio 2026, NVIDIA ha tenuto il keynote 'Next Era of Graphics — Neural Rendering, World Models, and Simulation' con gli esperti Neil Ashton, Edward Liu e Ming Yu Liu, presentando DLSS 5, Cosmos 3 Edge e Newton. DLSS 5 introduce un modello di neural rendering in tempo reale che genera immagini fotorealistiche partendo da colori e vettori di movimento, preservando l'intento artistico e con prestazioni da gioco; il lancio è pre...
What should I do next in practice?
Cosmos 3 Edge è un modello omni a 4 miliardi di parametri, open source e ottimizzato per GPU edge come Jetson, RTX PRO e GeForce RTX, pensato per l'inferenza in tempo reale su robotica e sistemi autonomi.
Il keynote ha anche offerto dimostrazioni dal vivo di più ampie ricerche sul neural rendering, mostrando come queste tecniche stiano cambiando il modo in cui vengono costruiti gli ambienti digitali per strumenti creativi, design industriale e simulazione .
Cosmos 3 Edge: modelli aperti del mondo per la Physical AI locale
NVIDIA ha presentato Cosmos 3 Edge, un nuovo modello open per il mondo, specificamente costruito per la Physical AI locale su GPU edge . Si tratta di un modello "omni" da 4 miliardi di parametri, in grado di comprendere e generare testo, immagini, video, suoni ambientali e azioni . Cosmos 3 Edge è stato reso disponibile pubblicamente proprio al SIGGRAPH, portando modelli di livello avanzato su dispositivi edge — tra cui Jetson, RTX PRO e GeForce RTX — per inferenza in tempo reale in ambito robotico e nei sistemi autonomi . È l'ultimo nato della famiglia Cosmos 3, che include anche Cosmos 3 Super e Cosmos 3 Nano .
Motore fisico Newton e partnership industriali
NVIDIA ha messo in mostra il motore fisico Newton, un motore differenziabile open source, accelerato su GPU, sviluppato in collaborazione con Google DeepMind e Disney Research. Basato su NVIDIA Warp e lo standard OpenUSD, Newton è progettato per la simulazione e l'addestramento robotico, consentendo simulazioni fisicamente accurate e ad alte prestazioni sulle GPU . Il motore era stato annunciato per la prima volta al GTC 2026 e continua a essere un elemento centrale dello stack di Physical AI di NVIDIA, insieme a Isaac Lab e ai Cosmos World Models .
Il keynote ha sottolineato la convergenza tra grafica, simulazione e sistemi agente. NVIDIA ha ampliato le librerie di Omniverse e l'Agent Toolkit per portare le capacità di Physical AI all'interno delle applicazioni esistenti . Il 21 luglio si è tenuta una giornata dedicata, la Physical AI Day, con sessioni su modelli del mondo, robotica e gemelli digitali, con la partecipazione di partner dei settori industriale e dei sistemi autonomi .
Ricerche presentate al SIGGRAPH 2026
Il laboratorio di Real-Time Graphics Research di NVIDIA ha presentato diversi articoli per la conferenza principale del SIGGRAPH 2026, tra cui:
VideoNeuMat: Neural Material Extraction from Generative Video Models
Toward Richer Material Generation via Procedural Data Enhancement
Taming optimization variance in compact neural shading networks
Il programma SIGGRAPH 2026 ha inoltre visto contributi di NVIDIA su 3D Gaussian splatting, simulazione per veicoli autonomi (NuRec, OmniDreams) e pipeline di acquisizione e simulazione per scene 3D prese dal mondo reale .
Nel loro insieme, gli annunci al SIGGRAPH 2026 delineano la strategia di NVIDIA: intrecciare neural rendering, modelli aperti del mondo e simulazione fisica in un'unica piattaforma che serve sviluppatori di giochi, robotici e progettisti industriali.
Il keynote ha anche offerto dimostrazioni dal vivo di più ampie ricerche sul neural rendering, mostrando come queste tecniche stiano cambiando il modo in cui vengono costruiti gli ambienti digitali per strumenti creativi, design industriale e simulazione .
Cosmos 3 Edge: modelli aperti del mondo per la Physical AI locale
NVIDIA ha presentato Cosmos 3 Edge, un nuovo modello open per il mondo, specificamente costruito per la Physical AI locale su GPU edge . Si tratta di un modello "omni" da 4 miliardi di parametri, in grado di comprendere e generare testo, immagini, video, suoni ambientali e azioni . Cosmos 3 Edge è stato reso disponibile pubblicamente proprio al SIGGRAPH, portando modelli di livello avanzato su dispositivi edge — tra cui Jetson, RTX PRO e GeForce RTX — per inferenza in tempo reale in ambito robotico e nei sistemi autonomi . È l'ultimo nato della famiglia Cosmos 3, che include anche Cosmos 3 Super e Cosmos 3 Nano .
Motore fisico Newton e partnership industriali
NVIDIA ha messo in mostra il motore fisico Newton, un motore differenziabile open source, accelerato su GPU, sviluppato in collaborazione con Google DeepMind e Disney Research. Basato su NVIDIA Warp e lo standard OpenUSD, Newton è progettato per la simulazione e l'addestramento robotico, consentendo simulazioni fisicamente accurate e ad alte prestazioni sulle GPU . Il motore era stato annunciato per la prima volta al GTC 2026 e continua a essere un elemento centrale dello stack di Physical AI di NVIDIA, insieme a Isaac Lab e ai Cosmos World Models .
Il keynote ha sottolineato la convergenza tra grafica, simulazione e sistemi agente. NVIDIA ha ampliato le librerie di Omniverse e l'Agent Toolkit per portare le capacità di Physical AI all'interno delle applicazioni esistenti . Il 21 luglio si è tenuta una giornata dedicata, la Physical AI Day, con sessioni su modelli del mondo, robotica e gemelli digitali, con la partecipazione di partner dei settori industriale e dei sistemi autonomi .
Ricerche presentate al SIGGRAPH 2026
Il laboratorio di Real-Time Graphics Research di NVIDIA ha presentato diversi articoli per la conferenza principale del SIGGRAPH 2026, tra cui:
VideoNeuMat: Neural Material Extraction from Generative Video Models
Toward Richer Material Generation via Procedural Data Enhancement
Taming optimization variance in compact neural shading networks
Il programma SIGGRAPH 2026 ha inoltre visto contributi di NVIDIA su 3D Gaussian splatting, simulazione per veicoli autonomi (NuRec, OmniDreams) e pipeline di acquisizione e simulazione per scene 3D prese dal mondo reale .
Nel loro insieme, gli annunci al SIGGRAPH 2026 delineano la strategia di NVIDIA: intrecciare neural rendering, modelli aperti del mondo e simulazione fisica in un'unica piattaforma che serve sviluppatori di giochi, robotici e progettisti industriali.
