NVIDIAは2026年5月28日(現地時間)、International Conference on Robotics and Automation (ICRA)で受理されたNVIDIA Researchの28論文のうち8本が、シミュレーションから現実世界への転送技術がロボティクスにおける新たな基盤となっていることを示すと発表した。これにより、ロボットは動的で予測不可能な環境で認識、推論、計画、行動が可能になる。
これらの研究は、ロボット開発者が直面する課題の全領域を網羅するものです。具体的には、複数アームの同時協調動作、多様なロボットボディに汎用化するポリシー構築、散乱した中での未知の物体把持、精密な組み立て作業、そして行動前に推論する視覚言語行動モデルの開発が含まれます。シミュレーションから現実世界への転送が、ロボットが研究室外で適応し、汎用化し、より高い信頼性で動作するための基盤となりつつあるとNVIDIAは説明しています。
発表された技術には、GPUで計算を実行し複数アームの同時動作を可能にするScheduleStream、実世界のロボットデータなしにIsaac Labシミュレーションで訓練され、多様なロボット形態に対応するナビゲーションポリシーCOMPASS、対象物に接近するにつれて動きを継続的に修正する適応的把持システムGrasp-MPCが含まれます。
また、単一の物体ではなく、柔軟で絡み合った材料の束を把持するDeformable Cluster Manipulation、シミュレーションで訓練された一般的な戦略と実ハードウェアでの修正を組み合わせる精密組み立て手法SPARR、複数ステップの組み立てタスクに対応するRefineryも含まれます。さらに、ロボットがシーン内の関連情報に焦点を合わせることを支援するPEEKパイプラインや、Carnegie Mellon University、University of Utah、University of Sydneyとの共同研究であるDo What You Sayも公開されました。
参考: NVIDIA Blog (AI) — 2026年5月28日 22:00 (JST)
原文ハイライト"simulation-to-real transfer is becoming a foundation for that shift"