NVIDIAがフィジカルAIのオープンソーススキルを発表 ロボットや自動運転の分野を加速

NVIDIAがフィジカルAIのオープンソーススキルをGTC台北で発表 ロボット・自動運転などの分野を加速
NVIDIAがフィジカルAIのオープンソーススキルをGTC台北で発表 ロボット・自動運転などの分野を加速全 1 枚

NVIDIAは2026年6月1日、台湾・台北で開催されたNVIDIA GTC台北において、ロボット、自動運転車、ビジョンAI、産業用デジタルツイン向けのオープンソース型フィジカルAIスキルとツールの主要コレクションを発表した。

NVIDIA Omniverse、Cosmos、Alpamayo、Metropolisにまたがるこのコレクションは、複雑なフィジカルAIワークフローをエージェントで実行可能なタスクへと変換し、開発コスト・時間・複雑さを改善する。

エージェント対応のフィジカルAIスタックを全面最適化

NVIDIAはライブラリ、モデル、フレームワークをエージェントの呼び出し可能なツールへと変換し、フィジカルAIスタック全体をエージェント対応に最適化した。

対象となるのは、NVIDIA Cosmos世界基盤モデル、NVIDIA Omniverseライブラリ、NVIDIA Isaac、NVIDIA Metropolis、NVIDIA Alpamayo、NVIDIA Jetsonプラットフォームの6領域だ。

新たに発表されたスキルはNVIDIA Agent Toolkitの一部として提供され、ロボット・エッジAI・自動運転車・リアルタイムビジョンAIエージェント・産業用AI・ヘルスケアの分野でエージェント開発を加速する。

また、NVIDIA NemoClawブループリントとNVIDIA OpenShellランタイムを活用し、ポリシーベースのセキュリティとプライバシーガバナンスを備えた自律型エージェントを安全に構築・展開できる。

業界大手が具体的な成果を報告

Agile Robots、Cadence、Dassault Systèmes、Delta Electronics、Foxconn、Pegatron、PTC、Siemens、Synopsys、TSMCなど多数の企業がNVIDIAフィジカルAIツールを活用している。

分野ごとの具体的な成果は以下の通り。

電子機器製造分野

Pegatronが合成データを活用してモデルのトレーニングと展開にかかる時間を67%短縮。Delta Electronicsは欠陥検出率を17%向上させ、Inventecは欠陥データの収集作業を30%削減した。Foxconnは初回合格率を約3%向上させている。

自動運転分野

Li Auto、Afari、DeepRoute.aiがNVIDIA Omniverse NuRecモデルを活用し、1日あたり1,000以上のニューラルシーン再構築と30万以上のレンダリング・シミュレーションを生成する。

ロボット分野

1x、Agile Robots、Agility、FieldAI、Hexagon Robotics、NEURA Robotics、Skild AI、Universal Robotsがエージェント対応のフィジカルAIスタックを活用。ヘルスケア領域ではFoxconnとCompalが病院向けロボットの導入を加速している。

GitHubとskills.shで公開

NVIDIAフィジカルAIエージェントツールとスキルはGitHubとskills.shにて公開済みで、あらゆるコーディングエージェントから利用可能だ。

Neural Reconstruction、Video Augmentation、Defect Image GenerationはNVIDIA Brev上でPhysical AI Launchablsとして即時試用できる。Microsoft、CoreWeave、Nebiusがクラウドサービスとの統合を進め、合成データ生成と展開の効率化・拡張を支援する。

NVIDIAがフィジカルAIのオープンソーススキルをGTC台北で発表 ロボット・自動運転などの分野を加速

《ロボスタ編集部》

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