NVIDIA、Agile ONE SNのリファレンスヒューマノイドでIsaacプラットフォームを拡張

NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで、NVIDIA Isaacのオープンなロボット開発プラットフォームを拡張すると発表した。リファレンスヒューマノイド、新たなデータセット、ランタイムを追加するとともに、ロボット学習フレームワークも更新する。

NVIDIAによると、これらの新技術を組み合わせることで、データから導入までを一貫して支援する開発者向けの道筋が整い、汎用ロボットをより早く実世界で活用できるようになる。NVIDIAの創業者兼CEO、Jensen Huangは、「汎用ロボティクスは驚異的な速さで進歩しており、ロボティクスにおけるChatGPTの瞬間が急速に近づいています。フルスタックのオープンなロボティクスプラットフォームであるNVIDIA Isaacを通じて、開発者が物理AIを世界最大規模の産業に導入するために必要なモデル、データ、シミュレーションツール、コンピューティングシステムを提供します」と述べた。

Agile ONE SNリファレンスヒューマノイド

Agile Robotsは、NVIDIA Isaac GR00Tをあらかじめ構成し、NVIDIA Jetson ThorエッジAIプラットフォームを搭載したフルスタックのリファレンスヒューマノイド、Agile ONE SNを発表した。NVIDIAによると、このシステムは、ロボットのスキルを開発段階から実世界へ移すために必要なシミュレーション、トレーニング、導入のツールを統合し、セットアップにかかる期間を数週間から数日に短縮する。

このヒューマノイドはAgile ONE Sのボディを採用し、身長は1.40メートル、重量は40キログラム。自由度は31で、各腕の可搬重量は3キログラムだ。2基のWUJI Hand 2はそれぞれ5本指を備え、自由度20、1kHzの力制御、触覚センシングに対応し、器用な操作を可能にする。Jetson Thorは2,070 FP4テラフロップスの演算性能と128GBの統合メモリーを備え、オンボード推論とリアルタイム制御を実現する。また、頭部および手首のカメラ、ライダーセンサー、慣性計測装置を組み合わせたマルチモーダルセンシングシステムを搭載する。

Isaac GR00Tプラットフォームは、GR00T基盤モデルに加え、データ収集から導入までを網羅するワークフローと、協調動作のための全身制御を提供する。Agile Robotsはさらに、ロボット向けのNVIDIAのフルスタック安全システムであるNVIDIA Halosと連携し、ロボット上で動作する安全プロトコルを統合する計画だ。

Agile Robotsの創業者兼CEO、Zhaopeng Chenは、「ヒューマノイドにとってのブレークスルーは、大規模に役立つことです。人間向けに設計されたさまざまな環境で、多くのスキルを学習して働ける、適応性の高い1台の機械です」と述べた。Chenは、Agile ONE SNをフルスタックのオープンなリファレンスヒューマノイドと説明し、開発者がヒューマノイドの実用化に必要な能力を生み出し、トレーニングし、検証するための、すぐに使えるシステムを提供すると語った。

NVIDIAによると、Agile ONE SNは2027年初頭に提供開始予定で、最先端のヒューマノイド研究開発向けに設計されている。Stanford UniversityやETH Zurichなどの機関が関心を示している。

Isaac Lab 3.0、Isaac OS、オープンデータセット

NVIDIA Isaac Lab 3.0は、オープンソースでエージェント対応のロボット学習フレームワークとして、一般提供を開始した。マルチGPUワークフローとNewton、NVIDIA PhysXなどの物理エンジンを活用し、デスクトップからデータセンターまで、ロボットの方策のトレーニングと改良を行える。新しいNVIDIA Isaac OSは、NVIDIA Holoscanを基盤とするオープンソースのランタイムフレームワークで、AI、センサー、制御機能、ロボットのハードウェアを接続し、シミュレーションから実機ロボットまで、決定論的なリアルタイム性能を実現する。

SimReady Central Libraryでは、シミュレーションですぐに使えるロボットおよび工場関連のアセットを2,000点以上提供する。一方、Human 1M Datasetには、多様な人間の活動を収録した、同期済みの3視点映像と3D手追跡データが含まれる。どちらもHugging Faceで利用でき、Human 1M Datasetの全データはCosmos Coalitionのパートナーが利用できる。SimReady Central Libraryのアセットは、Comau、FANUC、ForgeCAD、Franka Robotics、LG Electronics、Palatial、Robotiq、Standard Bots、Universal Robots、Vertivから提供されている。

NVIDIAはまた、DGX Station向けに3つのオープンソースのリファレンスワークフローを公開した。内容は、強化学習によるGR00T 1.7モデルの改良、Isaac Labでの器用な操作スキルのトレーニング、ChatGPT Astraを使った合成データ生成に向けたNVIDIA Cosmos世界モデルの追加トレーニングだ。1X、Agile Robots、Humanoid、Maven Robotics、Mentee、MicroAGI、Rhoda、Sereact、Skild AIのソリューションが、これらのワークフローを支援する。

NVIDIA IGX Thorを基盤とするNVIDIA Halosは、自動運転車やロボットを開発から導入へと進めるためのフルスタック安全プラットフォームだ。Agile Robots、Agility、Dexory、FORT Robotics、KIONは、安全アーキテクチャにHalosを統合しており、倉庫ロボットの安全確保もその対象に含まれる。またSICKは、固定された区域を越えて稼働する産業用ロボットの動的な安全性向上に向け、Halosを評価している。AdvantechとNexCOBOTはNVIDIA IGXをベースとする産業用コンピューティングプラットフォームを開発している。一方、Reynolds & Moore、Accenture、TÜV SÜDは、産業分野で物理AIを安全に導入するための認証取得の加速に取り組んでいる。

欧州のロボティクスパートナー、Isaacを基盤に開発

ABB Roboticsは、NVIDIA OmniverseライブラリをRobotStudio HyperRealityに統合し、設置前にロボットシステムをシミュレーションして仮想環境で試運転している。KUKA GroupはVisual Components FactoryLensでOmniverseライブラリを活用し、工場シミュレーションのワークフローにリアルタイムレンダリングを追加している。SereactはIsaac GR00TとCosmos Transferを使って、物流作業プラットフォームCortexのトレーニングと追加トレーニングを行っている。同プラットフォームは、Universal Robotsの産業用ロボットアーム上で稼働する。

HumanoidはJetson Thor、Holoscan Sensor Bridge、Halos、Isaac OSを活用し、産業分野での試験導入に先立ってロボットの動作を開発・検証している。Hexagon RoboticsはAEONロボット向けの知覚機能を構築しており、遠隔操作の映像、自己位置推定、マッピング、物体姿勢の検出などに取り組んでいる。Bear Roboticsは、倉庫、返品処理、産業ワークフロー向けのKino-2システムを通じて、KR1ロボットの知覚とモデル実行を高速化するとともに、Isaac GR00Tの事後学習を進めている。

Toyota Material Handling EuropeとSoftServeは、OmniverseとIsaac Simフレームワークを活用して自律型マテリアルハンドリングソリューションを開発している。NVIDIAによると、このアプローチにより導入までの時間を最大50％短縮できる。Idealworksは、NVIDIAのオープンモデルとJetsonハードウェアを活用し、工場で稼働する自律移動ロボットの記憶機能を開発している。また、Analog Devicesは、cuVSLAMライブラリを用いてJetson AGX Orin上で自律移動ロボットを構築している。

Hugging FaceとPollen Roboticsは、Isaac Lab、Isaac Sim、Newtonを活用し、開発者や学生が新たな物理的動作を学習、変更、共有できるよう支援する、小型のオープンソースロボットMicroduckを開発している。Franka Roboticsは、NVIDIA NIMマイクロサービスとIsaac Simを使い、自然言語による指示を、同社のFranka FR3 Duoロボットシステムの動作に変換している。BellboyはJetsonとGR00Tを活用して、初のロボットチームメイトであるBillieを稼働させている。Billieはすでに、Marriott、Hilton、IHG、OYOが運営するホテルに導入されている。

FlexionはIsaac LabとNewtonを活用し、Reflectの学習を大規模化している。Reflectは、推論と全身の動きを組み合わせた統合型ロボット知能モデルで、さまざまなロボット本体を使った複雑な操作を可能にする。Schaefflerは、アクチュエーター技術をNewtonに独占的な基盤コンポーネントとして提供している。また、NEURA RoboticsはIsaac SimとIsaac Labを活用し、同社のマルチモーダル基盤モデルNeuron AI向けに、シミュレーションで合成学習データを生成し、ロボットスキルを学習させている。