NVIDIAは11月9日(現地時間)、Conference on Robot Learning (CoRL)において、ロボットの精密作業学習を強化する複数のオープンロボティクス技術を発表した。ギアアラインメントやケーブル接続、小型部品の組み立てといった細かな作業をロボットが習得するための、ワールドアクションモデル「GR00T 2」やシミュレーションツール「Isaac Lab 3.0」などが含まれる。
NVIDIAはCoRLで、ワールドアクションモデル、シミュレーションツール、ベンチマーク、エージェンティックワークフローを含む新しいオープンロボティクス技術を公開した。また、NVIDIAの2つの論文GRAIL (Generating Humanoid Loco-Manipulation from World Models)とRoboTTT: Context Scaling for Robot Policiesが、CoRLのBest Paper Awardsで最終候補6作に選出されている。
同社は、次世代のロボット自律性を可能にするワールドアクションモデルとして「GR00T 2」を発表した。これはNVIDIA Cosmos上に構築されたオープンな最先端ワールドアクションモデルで、多様なロボットおよび人間のデータ、NVIDIAオープンソースの人間中心データ10万時間分で訓練されている。GR00T 2の主な機能には、50の評価タスク中40でタスク固有のデモンストレーションなしでの初回成功、人間のデモンストレーションからのスキル学習と異なるロボット間でのスキル転送、そして少ないデータでの汎化能力が含まれる。同モデルはRoboCasa365などのベンチマークでトップ3の評価を受け、Nexuni、Foxconn、Siemens、MicroAGIといった企業がテストや応用を進めている。
ロボットの訓練とスケーリングのために、オープンソースのロボット学習フレームワークであるNVIDIA Isaac Labの最新リリース「Isaac Lab 3.0」も発表された。Isaac Lab 3.0は、エージェントがシミュレーション環境を素早く設定し、NVIDIA PhysXとNewton物理ソルバーを切り替え、知覚ベースの訓練用レンダラーを選択可能にする。オープンソース物理エンジンNewtonとの統合により、ケーブルや布などの変形可能なオブジェクト、多関節ロボットハンドのような複雑なシステムもモデル化できるようになった。Isaac Lab 3.0とNewtonの組み合わせは、ビジョンベースの器用な操作ベンチマークで、Isaac Lab 2.3とPhysXと比較して最大2.5倍の訓練スループットを達成している。
複数のパートナー企業がこれらの技術を活用している。Skild AIはNewtonベースの新しい剛体物理ソルバー「STEEL」を発表し、Isaac Labとのロボット訓練加速を目指している。FlexionはIsaac LabとNewtonを用いてロボット知能モデル「Reflect」の訓練を行っている。FieldAIはIsaac LabとIsaac Simを使いロボットポリシーの訓練と検証を進めており、Dyna RoboticsはIsaac Labによる並列シミュレーションで半ヒューマノイドロボットTakuの全身コントローラーを訓練している。Walden RoboticsとDexmateもIsaac Simの利用事例を示している。University of WashingtonとNVIDIAが開発した「AlphaNIST」は、Isaac Lab内で単一のポリシーが20のNIST Assembly Task Boardタスク全てを学習できることを実証している。
参考: NVIDIA Blog (AI) — 2026年11月9日 23:00 (JST)