米NVIDIA、物理AI開発のフルスタックを提示　日本のメカトロニクス産業と連携へ

何が発表されたのか

米NVIDIAは、現実の物理空間で自律的に動作する人工知能「物理AI（Physical AI）」の構築に向けた、包括的なフルスタックプラットフォームの提供ロードマップを提示しました。創業者兼CEOのジェンセン・フアン氏は、同社が15年間にわたりロボティクスとシミュレーション技術の研究開発を続けてきたことを明かし、「物理AIがここに到来した（physical AI is here）」と宣言しました。

本発表は、単一のソフトウェアやハードウェアのリリースにとどまらず、仮想空間での世界モデル構築から、物理シミュレーター内での強化学習、そしてエッジデバイスでのリアルタイム実行にいたるまで、ロボット開発に必要なすべてのレイヤーを垂直統合したプラットフォームとしての位置づけを明確にしています。さらに、日本のロボティクスおよび製造業を支える「メカトロニクス（Megatronics）」技術との強力な連携を打ち出し、産業自動化の次世代フェーズへ移行することを表明しました。

発表された機能・アップデートの全容

動画内で示されたデモンストレーションとスライドに基づき、物理AIを構成する基盤技術を4つのセクションに分けて詳細に解説します。

物理AIの開発基盤「NVIDIA Cosmos」と「NVIDIA Omniverse」

物理AIが動作を学習するためには、現実世界と整合性の取れた仮想世界の構築が不可欠です。NVIDIAはその基盤として、世界モデル（World Model）を構築する「NVIDIA Cosmos」と、3Dシミュレーションプラットフォーム「NVIDIA Omniverse」を位置づけています。

動画内では、実機と思われるロボットハンドが、赤と白のチェック柄のテーブルクロスが敷かれた作業台の上で、ドーナツ状の物体を掴み、木製の棚へと整然と配置する一連のデモ映像が紹介されました。CosmosとOmniverseは、こうした現実の物理挙動や物体の質感を高精度に再現したデジタルツイン空間を生成します。現実世界でロボットを直接訓練する場合、衝突による破損や安全性の確保が課題となりますが、この仮想空間を活用することで、リスクを排除した状態での安全な初期開発が可能になります。既存の3Dモデリング環境との差分は、AI自身が物理法則を理解して背景や物体の挙動を自己生成する点にあります。

物理法則をシミュレートする学習環境「NVIDIA Isaac」と「NVIDIA Newton」

ロボットが具体的な作業スキルを獲得するための「物理シミュレーションジム（physics-simulated gyms）」として、「NVIDIA Isaac」と「NVIDIA Newton」が紹介されました。

画面上では、仮想空間内にグリッド状に配置された数十台のロボットアームが、それぞれ異なる部品の仕分けや組み立て作業を、超高速かつ並行して実行しているシミュレーション映像が描かれました。Isaac環境において、ロボットは強化学習を通じて「どう動けば対象物を正確に掴めるか」というスキルを自律的に学習します。ここにNewton（編集部注：物理ベースのAIモデルやニューラル物理エンジンを指す）が組み合わさることで、摩擦力、重力、空気抵抗などの複雑な物理パラメータがリアルタイムに計算されます。数万回におよぶ試行錯誤を仮想空間内で並行処理することにより、現実世界では数ヶ月以上かかる学習プロセスを、わずか数時間に短縮できる点が新しいアプローチです。

エッジAIを駆動するロボティクスコンピューター「NVIDIA Jetson」

仮想空間で訓練された物理AIの「知能」を、現実世界のロボットに移植してリアルタイムに実行するためのハードウェアとして、「NVIDIA Jetson」が提示されました。

動画では、シルバーの強固な筐体を持つ産業用Jetsonデバイス（編集部注：次世代のJetson ThorまたはJetson AGX Orinファミリーとみられる）を、両手で掲げる様子がクローズアップされました。このデバイスは、ロボットの機体に直接搭載可能なエッジAIコンピューターであり、ミリ秒単位での超低遅延処理が求められるセンサーフュージョンや動作計画の演算をローカル環境で行います。クラウドに依存せず、ロボット自体が自律的に状況を判断して動くため、通信遅延やネットワーク遮断のリスクを伴う工場や倉庫などの現場でも、安定した自律稼働を実現します。

日本のメカトロニクス産業との協調による「産業自動化の新時代」

ジェンセン・フアン氏はプレゼンテーションの締めくくりとして、日本の産業界との深いパートナーシップに言及しました。「日本のメカトロニクス（Japan's Megatronics）と、NVIDIAの物理AIを融合させる」と明言し、産業自動化の新たな時代を切り拓く姿勢を強調しました。

日本には、ファナックや安川電機、川崎重工業に代表される、世界最高水準の精密なロボットアームや制御技術を持つメーカーが多数存在します（編集部注）。これら日本の高性能な「ハードウェア（メカトロニクス）」に、NVIDIAが提供する高度な「ソフトウェア（物理AIスタック）」を統合することで、これまでのルールベースの制御では対応できなかった、不規則に配置された部品の組み立てや、柔軟物のハンドリングといった高度な作業の完全自動化が可能になります。