NVIDIAがGPU対応の物理エンジンNewton、ロボット基盤モデルIsaac GR00T N1.6、Cosmosの大型アップデートとAIインフラを発表しました。これらを組み合わせることで、シミュレーションから実機へのスキル移転がより短期かつ確実に行える基盤が整います。
Newton・GR00T・Cosmosが現場のDXをどう変えるか
NVIDIAは、Google DeepMindやDisney Researchと共同開発したオープンソースのGPUアクセラレーテッド物理エンジン「Newton」のベータ提供を開始しました。NewtonはNVIDIA WarpとOpenUSDを基盤に構築され、雪や砂利上での歩行や多関節ヒューマノイドの複雑な力学を高精度に再現できます。世界で25万人を超えるロボティクス開発者が求める「現実性の高い物理演算」が、研究から業務展開までの現実転送（sim-to-real）を強く後押しします。チューリッヒ工科大学や北京大学などの研究機関、LightwheelやStyle3Dといった企業が採用を進めています。
並行して公開されるIsaac GR00T N1.6は、ロボットのリーズニング視覚言語アクション（VLA）を担う基盤モデルです。Hugging Faceでの公開が予定され、NVIDIAのCosmos Reasonが統合されることで、曖昧な指示を段階的な計画に変換し、常識や物理法則を活用して未知の状況にも対処します。Cosmos Reasonは既に100万回以上ダウンロードされ、Physical Reasoning Leaderboardで上位に位置しています。さらに、N1.6は胴体と腕を同時に使うような複雑な操作にも対応し、重いドアを開けるなどの現実的なタスクに適した能力向上を狙います。
データ生成面では、Cosmos世界基盤モデルの更新が注目されます。CosmosFMは300万回以上ダウンロードされており、Cosmos Predict 2.5は長尺（最大30秒）ビデオ生成やマルチビュー出力をサポートします。一方、Cosmos Transfer 2.5はモデルサイズを約3.5分の1に縮小しつつ、深度やセグメンテーションなどの空間制御入力からフォトリアルな合成データを生成できます。これらは、480万回以上ダウンロードされたNVIDIA Physical AI Datasetと組み合わせることで、大規模なフィジカルAIモデルのトレーニングを高速化します。
実務導入を支えるワークフローも強化されました。Isaac Lab 2.3の開発者プレビューに含まれる器用な把持ワークフローは、自動化カリキュラムで段階的に難易度を上げ、Boston DynamicsのAtlasなどで把持能力を向上させています。また、NVIDIAとLightwheelが共同開発するIsaac Lab – Arenaは、スケーラブルで標準化されたポリシー評価フレームワークとして、大規模で現実に近い評価を可能にします。
インフラ面では、GB200 NVL72（36基のGrace CPUと72基のBlackwell GPU）やRTX PROサーバー、Blackwell GPU搭載のJetson Thorが発表され、トレーニングからオンロボット推論までを一貫して加速します。これらは主要クラウドプロバイダーやFigure AI、Google DeepMind、Meta、Figure AIを含むパートナーによって採用例が報告されています。結果として、物理シミュレーション、思考モデル、合成データが一体化され、研究から業務適用までの反復が短縮されることが期待されます。
詳しくは「NVIDIA」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部 權
