NVIDIA、3Dシミュレーション用アセットを集めた無料ライブラリ「SimReady Central」を公開

NVIDIAは2026年10月21日、ロボティクスのトレーニング環境やAIファクトリーのデジタルツインを構築する開発者向けに、シミュレーション対応の3Dアセットを集めたライブラリ「SimReady Central Library」をHugging Faceで公開した。John Kosnik、Frank DeLise、Pomi Leeが執筆した発表記事で、NVIDIAはこのライブラリを、2,000点を超えるSimReady OpenUSDアセットをまとめた「無料で、利用制限のない出発点」と説明している。

このライブラリには、ロボットアームやグリッパーから、倉庫設備、ラック、冷却設備に至るまで、インフラや機器が幅広く揃っている。開発者は各アセットが対応する機能を確認し、異なるサプライヤーのアセットを組み合わせてシーンを作成できる。公開中のSimReady Centralインターフェースには、「Industrial」（1,214件）、「OEM」（1,063件）、「Residential」（1,019件）、「Hospital」（256件）、「Lighting」（47件）の各カテゴリにわたる3,599件の結果が表示される。フィルターではプロファイル、剛体、質量、ライセンス、寸法を指定できる。掲載アセットには、Standard Botsのロボットアーム、Robotiq 2F-85および2F-140グリッパー、食器洗い機、サイド・バイ・サイド型冷蔵庫、手術用ロボットが含まれる。

SimReady対応アセットとは

SimReadyアセットは、シミュレーションのワークフローに必要なプロパティを備えるよう準備されたOpenUSDアセットだ。CADなどの詳細な3Dモデルは有用な出発点となるが、シミュレーションには、オブジェクトをどのように解釈し、使用するかに関する追加情報が必要となる。ロボットの操作タスクでは、オブジェクトの質量、衝突形状、摩擦特性などが該当する。AIファクトリーのワークフローでは、機器の形状や、アプリケーションが必要とする電気的・熱的なメタデータなどが含まれる。OpenUSD自体は、3Dシーンを記述・構成するためのオープンで拡張可能なフレームワークだ。また、自律機械のトレーニングや評価にシーンを利用するには、物理的な挙動、衝突、センサーとの相互作用に関する情報も必要となる。

SimReady Foundationは、こうした要件を明確にする仕様、プロファイル、検証ツールを提供する。プロファイルは、特定のユースケースでアセットに必要となる機能や性能を論理的にまとめたものだ。アセットやプロファイルに応じて、対応するランタイムでの接触・物理シミュレーションに必要な衝突形状や物理特性、関節構造や可動ロボット・機器の動作限界、オブジェクト識別や注釈付き合成データの生成に使う意味ラベル、レンダリングやセンサーシミュレーション用のマテリアルやセンサー属性などが含まれる。NVIDIAは、開発者に対し、ワークフローの要件に合ったプロファイルを持つアセットを選び、OpenUSDシーンに組み込むよう推奨している。

OEMパートナーと提出プロセス

NVIDIAによると、AIファクトリー向けOEMのVertivは、デジタルツイン用の倉庫設備ラック、サーバーラック、冷却設備、関連インフラを提供している。ロボティクスOEMのComau、FANUC、Franka Robotics、Robotiq、Standard Bots、Universal Robotsについては、トレーニングや評価環境を構築するチームがロボットアームやグリッパーを見つけられるよう、ライブラリに掲載している。シミュレーションアセットプロバイダーのPalatialは、NVIDIA Roboticsとの協業で公開されたNVIDIA Robotics 1K Datasetに加え、テキスト、画像、スキャンデータ、データシート、CADから生成した関節付きアセットを提供している。LG Electronicsは冷蔵庫や食器洗い機などの家電アセットを提供し、ForgeCADは、NVIDIAが高品質なテクスチャを備えると説明する関節付きロボティクス用小道具を提供している。

OEMはSimReady Centralの提出スキルを使い、該当するSimReadyプロファイルに照らしてアセットを検証し、パッケージ化して掲載を申請するとともに、自社のHugging Faceデータセットを管理する。Apache-2.0ライセンスで公開されているNVIDIA-Omniverse/simready-centralのGitHubリポジトリは、こうした申請をNVIDIAが審査するための窓口となる。OEMはパッケージを一般公開のHugging Faceデータセットに保存し、NVIDIAに審査を依頼する正確なパッケージのバージョンを指定して、リポジトリから申請する。

申請前に、OEMはNVIDIAの担当者にGitHubのユーザー名を伝え、コラボレーターへの招待を承諾するなどのオンボーディング手続きを完了する。NVIDIAは、エージェントがsubmit-simready-assetsスキルに従い、simready-manage submitを実行して各アセットを検証、パッケージ化、アップロードした後、SimReady Centralにプルリクエストを作成する、エージェント主導のフローを推奨している。NVIDIAはプルリクエストを審査し、マージする。リポジトリ内の各データセット項目は、変更できないパッケージ定義URLを記載したテキストファイルで、各行には、審査時点のHugging Faceのコミットに紐づけたパッケージが1つずつ指定されている。変更が反映されるのは、プルリクエストが審査され、マージされた後に限られる。

検索とAI支援によるシーン作成

SimReady Central Libraryの自然言語検索にはNVIDIA USD Searchが使われている。また、Hugging Faceは、インデックス化されたUSDプロパティとシミュレーションメタデータを利用するUSD Searchをプラットフォームの検索機能に統合し、エージェントが物理AIシミュレーションのタスクに適したSimReadyアセットを見つけられるようにしている。

AI支援による作成も、もう一つの方法となる。開発者は、OpenAIのGPT-6 Astraなどの最先端モデルをアセット検索やシーン作成ツールと組み合わせ、SimReady Centralのアセットから環境を構築できる。OEMはAstraを使って、SimReady Foundationの要件に照らしたOpenUSDアセットの準備や調整を支援させ、検証と提出に進むことができる。

PhysXを使用するIsaac Sim向けのロボットによるピックアンドプレースの例では、AstraがSimReady Search APIを使ってHugging Face上に配布されている関連アセットを検索し、それらをOpenUSDステージに参照またはペイロードとして読み込み、作業セルを構成するPythonコードを生成して、ピックアンドプレースタスクを設定し、ユーザーが確認できるプレビューをレンダリングすることを想定しているとNVIDIAは述べています。AIファクトリーの例では、Astraが選択したSimReadyアセットを組み合わせ、ラックと冷却設備を配置したOpenUSDレイアウトを2種類作成したうえで、開発者が望ましい構成を調整する前に、提示された要件に照らして設備の重なりや通路幅を確認するスクリプトを生成します。

NVIDIAは、いずれの環境も拡張する方法として、レイアウトやタスク固有の変更を別々のOpenUSDレイヤーに保持し、同じソースアセットを複数の実験に活用すること、アセットを追加して配置、設備構成、周辺インフラを変更すること、Isaac Labでロボットのトレーニングや評価タスクを設定すること、またはAIファクトリーのシーンを、電力分配や冷却性能などの分析に必要な設備データやシミュレーションツールに接続することを挙げています。さらに、検証済みのレイアウトを、シーンと稼働中のBMSおよびITテレメトリーを接続して運用に移行することもできます。こうした環境は、Hugging FaceとPollen RoboticsによるオープンソースロボットMicroduckなどのプロジェクトを支援できます。

ロードマップと開発者向けリソース

NVIDIAによると、SimReady Centralのロードマップには、OEMパートナーの拡大とアセットライブラリの充実が含まれています。また、コミュニティに対し、必要なアセット、使用しているランタイム、統合上の不足に直面している箇所について、意見を寄せるよう呼びかけています。開発を始める人向けには、Isaac SimとIsaac Labのクイックスタート、無料のOpenUSD学習コース、無料の物理AIコース、CADからSimReadyへの変換スキル、SimReady Central Libraryのドキュメントを案内しています。また、バグの報告やSimReady要件に関する機能リクエストは、SimReady Foundationに登録するよう求めています。