NVIDIAはディズニー、グーグルと提携し、ロボットが知覚を学習するための仮想世界を構築

台湾（中国）で開催されたアジア最大のテクノロジー展示会COMPUTEX 2025の枠組みの中で、NVIDIA CEOのジェンセン・フアンがプレゼンテーションを行い、毎年のように何千人もの専門家やテクノロジー愛好家を魅了しました。 NVIDIA の責任者は、チップ製品の紹介に加え、ロボット開発における AI の最新のアプリケーションの発表にも多くの時間を費やしました。

エージェント AI に関して CEO は、ロボットは「認識し、理解し、計画する」方法と「ロボットになる方法を学ぶ」方法を知る必要があるときに最も広く使用される製品であると考えています。これを実現するには、ロボットをテストしてトレーニングする必要がありますが、リソースと時間が限られているため、実際の環境では不十分です。

NVIDIA Warp を搭載した Newton アーキテクチャは、MuJoCo Playground や Isaac Lab などのさまざまなシミュレーターで実行される基盤テクノロジです。（写真：NVIDIA）

ロボットシミュレーションは、さまざまな状況や環境でロボットがどのように動作するかを予測するために、基本的な物理法則に基づいて構築する必要があります。しかし、シミュレーションは現実と一致しないことがよくあります。ロボット開発者には、ロボット制御アルゴリズムをテストおよび検証し、プロトタイプを迅速かつコスト効率よく設計するための統合ソリューションが必要です。

それ以来、NVIDIA は Disney Research および Google DeepMind と協力して「仮想世界」を開発してきました。「ニュートン」と呼ばれるこのプラットフォームは、高精度の物理原理に基づいて構築され、リアルタイムでシミュレーションされます。 Newton もコミュニティ向けのオープンソースであり、7 月にリリースされる予定です。

また、ロボットのトレーニングでは、ロボットが「模倣」する動作を人間が実行しなければならない場合が多くあります。大規模なワークロードと時間的制約も、NVIDIA が Groot Dreams プラットフォームを導入した理由です。ロボットは、AI がオンデマンドで推論した 2D 画像である「夢」から、最適な合成バージョンを学習し、3D 環境で実行することができます。