フィジカル AI モデルは、ロボットが現実世界を自律的に認識、解釈、推論し、インタラクションできるようにします。その実現には、アクセラレーテッド コンピューティングと高精度なシミュレーションが欠かせません。
物理法則はロボット シミュレーションの基盤であり、現実的な環境下でのロボットの挙動や相互作用を忠実に再現するための土台となります。これにより、開発者や研究者は、安全かつ効率的にやプロトタイプの設計やロボット制御アルゴリズムをトレーニング、テスト、検証できます。
ロボット シミュレーションは、質量/運動量保存則、剛体/軟体の力学、接触/摩擦、アクチュエーターのモデル化といった物理の基本法則に基づいて構築されています。これらの原理を使って、さまざまな環境やシナリオでのロボットの挙動を予測します。
しかし、シミュレーションは現実と一致しないことがあり、これを「Sim-to-Real ギャップ」と呼びます。開発者には、現実世界の物理を正確に再現し、カスタム ソルバーなど多様な挙動に対応し、微分可能性といった高度な機能もサポートする、統一的でスケーラブルかつ柔軟なソリューションが求められています。
Newton とは?
Newton は、NVIDIA、Google DeepMind、Disney Research が共同開発する、ロボティクス研究と学習のためのオープンソースの拡張可能な物理エンジンです。
このエンジンは、複雑な課題を高精度に処理できるよう設計された NVIDIA の GPU 加速ライブラリ「NVIDIA Warp」を基盤としており、「MuJoCo Playground」や「NVIDIA Isaac Lab」などのロボット学習フレームワークと互換性があります。
Newton の主な特徴:
オープン ソース
Newton はオープン ソースとして公開する予定であり、ロボティクス コミュニティ全体が自由に活用/拡張できます。研究者や開発者は、最先端の研究成果を反映させ、自由に配布可能です。
GPU によるアクセラレーション
Newton の基盤には NVIDIA Warp (CUDA-X 加速ライブラリ) が使われており、GPU 加速されたカーネルベースのプログラムを簡単に作成できます。高性能かつ柔軟な物理シミュレーション構築フレームワークとして、NVIDIA GPU の並列計算能力を活用します
MuJoCo-Warp に対応
Newton は MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) との互換性も備えています。MuJoCo は、接触の多い複雑な環境でのロボティクス研究開発に広く使用されている物理エンジンです。既存のモデルやコードを活用でき、物理エンジンの移行コストを大幅に削減できます。
Google DeepMind は、NVIDIA Warp で加速された MuJoCo-Warp も公開。ヒューマノイド シミュレーションで 70 倍以上、インハンド マニピュレーションでは 100 倍の高速化が可能になりました。MuJoCo-Warp は Newton のコア物理エンジンとしても使用可能です。詳細は、Mujoco-Warp をご覧ください。
微分可能な物理シミュレーション
シミュレーションを通じて勾配情報を伝播できる機能により、ロボット学習や最適化のに新たな可能性を提供します。順伝播モードの結果を生成し、逆伝播モードの勾配を計算することで、システム パラメーターの最適化が可能です
拡張性
現代のロボティクスではシミュレーションすべき状況も多岐にわたるため、Newton は高度な拡張性を備えています。食材、布、変形可能物体などとロボットが相互作用するようなマルチフィジックス シミュレーションもカスタム ソルバーや数値計算を用いて構築できます。
たとえば、砂の挙動を剛体力学と連携させた Material Point Method (MPM) ソルバーのように、異なるソルバーを組み合わせることも可能です。
OpenUSD ベース
Newton は OpenUSD フレームワーク上に構築されています。OpenUSD の柔軟なデータ モデルとコンポジション エンジンにより、ロボットとその環境に必要なデータを一元的に扱えます。また、各ロボットの機能や環境に特化したランタイムやソルバーを組み込むことも可能です。
Disney Research は、Newton を活用して次世代のロボット キャラクター開発を進めています。GTC 基調講演で紹介された『スター・ウォーズ』風の BDX ドロイドは、その一例です。
「BDX ドロイドは始まりにすぎません。今後も世界がまだ見たことのない形でキャラクターを命ある存在として生み出していきます。Disney Research、NVIDIA、Google DeepMind とのコラボレーションは、そのビジョン実現の鍵なのです。このコラボレーションにより、これまでにない表現力と魅力を持つロボット キャラクターを創造し、ディズニーならではの形でゲストと心を通わせられる存在に進化させていきます」
– Kyle Laughlin 氏 (Walt Disney Imagineering R&D 担当 SVP)
Disney Research、Google DeepMind、Intrinsic、NVIDIA は共同で、ロボティクス向けの OpenUSD アセット構造の標準化も進めています。この構造とデータ パイプラインにより、OpenUSD のベストプラクティスを活用し、ロボティクスのワークフローを統合し、あらゆるデータ ソースに共通の言語を提供します。
今後に向けて
Newton は次世代ヒューマノイド ロボットの進化を加速する基盤となります。現在開発が進行中で、年内に初期バージョンの公開が予定されています。
この間に、Newton を支える技術をぜひご覧ください:
- NVIDIA Warp: Python で空間コンピューティングやデータ生成を高速化する開発者向けフレームワーク
- NVIDIA Isaac Lab: NVIDIA Isaac Sim を基に開発された、ロボット学習を支援するオープンソースの統合フレームワーク
はじめてみよう
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関連情報
翻訳に関する免責事項
この記事は、「Announcing Newton, an Open-Source Physics Engine for Robotics Simulation」の抄訳で、お客様の利便性のために機械翻訳によって翻訳されたものです。NVIDIA では、翻訳の正確さを期すために注意を払っておりますが、翻訳の正確性については保証いたしません。翻訳された記事の内容の正確性に関して疑問が生じた場合は、原典である英語の記事を参照してください。
