NVIDIAと世界のロボット企業が協力し「フィジカルAI」を現実世界へ導入

開発・プログラミング

NVIDIAと世界のロボット企業が協力し「フィジカルAI」を現実世界へ導入

ロボット,産業用ロボット,協働ロボット,自動化,工場,製造,組立,物流,ヒューマノイドロボット,ロボットアーム

NVIDIAは、世界の主要なロボット開発企業と協力し、物理的な世界で自律的に動くAI、「フィジカルAI」を大規模に開発し、実用化を進めています。この取り組みには、ABB Robotics、AGIBOT、Agility、ファナック、Figure、KUKA、Universal Robots、安川電機など、多くのロボット分野のリーダーが参加しています。

新しい技術でインテリジェントなロボットを開発

NVIDIAは、インテリジェントなロボットへの移行を加速させるため、新しい技術を発表しました。

  • NVIDIA Isaac™ シミュレーション フレームワーク: ロボットの設計、テスト、最適化をバーチャルな空間で行うためのツールです。ロボットを実際に作る前に、コンピューターの中で試すことができます。

  • NVIDIA Cosmos™ 世界モデル: ロボットが学習するための仮想世界を作り出すモデルです。これにより、ロボットはさまざまな状況をシミュレーションで経験し、学習することができます。

  • NVIDIA Isaac GR00T N モデル: ロボットの「脳」となるオープンモデルです。ロボットが新しいタスクを効率的に学ぶことを可能にします。

これらの技術は、次世代のインテリジェントロボットの開発、トレーニング、そして実世界への導入を目的としています。

ロボット導入の検証を加速

産業用ロボットがAIによって進化するにつれて、メーカーはロボットを工場に導入する前に、その設計や性能を正確にシミュレーションで検証する必要があります。

ファナック、ABB Robotics、安川電機、KUKAといった企業は、NVIDIA Omniverse™ ライブラリとNVIDIA Isaac™ シミュレーション フレームワークを使い、バーチャルコミッショニング（仮想立ち上げ）ソリューションに統合しています。これにより、物理的に正確なデジタルツイン（現実世界の工場やロボットの仮想コピー）を作成し、複雑なロボットアプリケーションや生産ライン全体の開発と検証を行っています。また、NVIDIA Jetson™ モジュールをロボットのコントローラーに組み込むことで、現場でリアルタイムにAIの判断を行うことが可能になります。

あらゆるロボットに対応する「ロボットの脳」を構築

ロボットは、特定の作業だけを行う機械から、より多様な作業に対応できる汎用的なシステムへと進化しています。これを実現するには、ロボットが人間のように「推論」し、自律的に状況を認識し、判断し、行動する能力が必要です。

FieldAIやSkild AIなどの開発企業は、NVIDIA Cosmos™ 世界モデルでデータを生成し、Isaac シミュレーション フレームワークでロボットの行動を検証することで、汎用的なロボットの脳を構築しています。これにより、ロボットはわずかな再学習で新しいタスクを習得できるようになります。NVIDIAは、合成世界の生成、視覚による推論、行動シミュレーションを統合した新しい世界基盤モデル「Cosmos 3」を発表しました。

次世代ヒューマノイドロボットの実現

人間のような形をしたヒューマノイドロボットの開発は、ロボット工学における大きな挑戦の一つです。人間のような動き、器用さ、推論能力を再現するためには、高度なAIとリアルタイム制御を統合する必要があります。

1X、AGIBOT、Agility、Figure、Hexagon Roboticsなどの企業は、Cosmos 世界モデル、Isaac Sim、Isaac Labを活用して、次世代のヒューマノイドロボットを開発・検証しています。NVIDIAは、高速で大規模なロボット学習を可能にする「Isaac Lab 3.0」の早期アクセスを開始しました。これは新しい物理エンジン「Newton 1.0」とNVIDIA PhysX® ソフトウェア開発キットを基盤としています。また、「NVIDIA Isaac GR00T N モデル」もヒューマノイドロボットの産業導入を加速するために採用されています。さらに、次世代ロボット基盤モデル「GR00T N2」も年末に提供開始予定で、ロボットが新しい環境で新しいタスクを成功させる確率を大幅に高めることが期待されています。これらのシステムは、NVIDIA Jetson Thor™ ロボティック コンピューティング プラットフォームで動作し、シミュレーションでの学習から実世界への展開をより速く、賢く、信頼性高く実現します。

ヘルスケア分野でのフィジカルAIの活用

フィジカルAIはヘルスケア分野でも大きな可能性を秘めていますが、手術や病院での自律システム導入には高い安全性と厳しい規制への対応が求められます。

  • CMR Surgical: 同社の外科システム「Versius」向けのロボットAIのトレーニングと検証に、Cosmos-Hシミュレーションを活用しています。

  • Johnson & Johnson MedTech: 泌尿器科向け「MONARCH Platform」システムのトレーニングと検証に、Isaac SimとCosmosベースのワークフローを利用しています。

  • Medtronic: 外科用ロボットシステムにおいて高い精度と機能安全性を実現するため、NVIDIA IGX Thor™の採用を検討しています。

グローバルな協力体制でフィジカルAIの革新を推進

NVIDIAは、フィジカルAIの設計、トレーニング、テスト、導入のためのオープンで統合されたプラットフォームを構築することで、ロボットエコシステム全体での協力を促進しています。これにより、実世界での導入が加速しています。

  • Skild AI: ABB RoboticsやUniversal Robotsと連携し、汎用ロボットAIをさまざまな産業やタスクに展開しています。また、FoxconnとはNVIDIA Blackwell生産ライン向けの精密組立で協力しています。

  • Lightwheel: Samsungの組立ロボットが複雑なケーブル処理をシミュレーションで習得できるよう、Newton物理エンジンの共同開発と調整を行いました。

  • PTC: 同社のCAD・製品データ管理プラットフォームOnshapeからNVIDIA Isaac Simへの新しいワークフローを発表しました。これにより、エンジニアは物理的に正確なデジタルツイン環境でロボットシステムを設計・検証できるようになります。

  • WORKR: NVIDIA OmniverseライブラリをWorkrCoreの一部として活用し、AIプラットフォームをABB Roboticsの産業用ロボットと統合。中小規模のメーカーがプログラミング知識なしでロボットワーカーをトレーニングできるようにしています。

  • KION Group: NVIDIAおよびAccentureと提携し、自律型倉庫ソリューションの開発を進めています。Omniverseを活用し、大規模で物理的に正確な倉庫のデジタルツインを構築し、NVIDIA Jetsonを搭載した自律型フォークリフトのフリートをトレーニング・テストしています。

  • Microsoft AzureとNebius: NVIDIA Physical AI Data Factoryのブループリントを統合し、スケーラブルな合成データ生成を可能にしています。

  • CoreWeave: NVIDIA Isaac Labを統合してロボット学習パイプラインを構築しています。

  • Alibaba Cloud: NVIDIAのフィジカルAIスタック全体を同社のAIプラットフォーム(PAI)に統合し、ロボット開発を加速させています。

  • Disney: NVIDIA Warpフレームワーク上で開発した物理シミュレーターKaminoをNewtonに統合し、Disneyのキャラクターロボット（オラフやBDXドロイド）のロボットポリシーのトレーニングに活用しています。

次世代のフィジカルAIパイオニアを支援

NVIDIAは、スタートアップ企業からオープンソースコミュニティまで、すべてのイノベーターがフィジカルAIツールにアクセスできるよう取り組んでいます。

  • NVIDIA Inceptionプログラム: Bedrock Robotics、Dexterity AI、Flexion、Lightwheel、World Labsなどのスタートアップ企業に、NVIDIAのオープンなフィジカルAIスタックへのアクセス、技術ガイダンス、高性能コンピューティングリソース、主要パートナーとのつながりを提供しています。

  • Hugging Faceとの協力: IsaacとGR00TをLeRobotオープンソースフレームワークに統合し、NVIDIAとHugging FaceのAI開発者コミュニティを結びつけ、オープンソースロボット開発を加速させています。

今回の発表は、フィジカルAIが現実世界で大きな影響を与える時代の幕開けを示しています。NVIDIAの創業者/CEOであるジェンスン フアン氏は、「すべての産業企業はロボティクス企業になるでしょう」と述べており、今後、工場、物流、輸送、インフラなど、あらゆる分野でインテリジェントな機械が活躍する未来が期待されます。

詳細については、GTCの基調講演のリプレイや、フィジカルAI、ロボティクス、視覚AIの各セッションをご覧ください。

スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました