NVIDIA、AIロボットの開発・訓練・テストに向けたIsaac SimとIsaac Labの早期プレビュー版を公開

NVIDIA、AI搭載ロボット向けシミュレーションと学習フレームワーク「Isaac Sim」と「Isaac Lab」の早期開発者プレビュー版を公開 NVIDIAは本日、AI駆動型ロボットの開発、シミュレーション、テストを支援する参考ロボティクスシミュレーションフレームワーク「NVIDIA Isaac Sim」および学習フレームワーク「NVIDIA Isaac Lab」の早期開発者プレビュー版をGitHubで提供開始しました。 Isaac Simの主な更新点 オープンソース化 Isaac Sim 5.0はGitHubでオープンソースとして利用可能になりました。これにより、最新の機能を自由にカスタマイズしたり、他のプロジェクトに組み込んだりすることが可能です。 高度な合成データ生成パイプライン 新しい拡張機能が導入され、AI駆動型ロボットのトレーニング、テスト、検証に必要な合成データの生成能力が大幅に向上。具体的には、「MobilityGen」による多様な物理ベースのデータや感覚モデルトレーニングデータの生成、「Graspデータ生成」の新しいチュートリアル、「Omniverse Replicator」用の新しいライターや、「大規模物理環境への合成データ生成ワークフロー」などが追加されました。 新しいロボットモデルとインポートツール 新規ロボットモデルとインポートツールが追加され、シミュレーションの設定がより迅速かつ一贯性を持ち、現実に近い動作を再現できるようになりました。 改良されたセンサシミュレーション センサシミュレーションが劇的に改善され、よりリアリスティックかつコントロール可能なセンサモデルの定義とテストが容易になりました。 ROS 2インターフェースとZMQブリッジの標準化 Isaac Sim 5.0はROS 2 Jazzy Jaliscoの完全サポートに加え、-standardized- ROS 2シミュレーションインターフェースとの互換性を備えています。また、新しいMoveIt 2チュートリアルが追加され、モーションプランニングワークフローが強化。さらに、ZeroMQブリッジが新設され、Isaac Simと外部システム間の通信が円滑化されました。 Isaac Labの主な更新点 ロボット学習ポリシーの評価とトレーニング Isaac Lab 2.2は、ロボット学習ポリシーのトレーニングと評価に特化したオープンソースフレームワークです。新機能は、「バイマニピュレーション」などの複雑なタスクに対して最適化されています。 開始方法 今すぐGitHubからIsaac Sim 5.0とIsaac Lab 2.2の早期開発者プレビュー版のソースコードをダウンロードして、Roboticsの旅に出ましょう。 詳細な機能紹介については公式ドキュメントをご覧ください。また、NVIDIA founder兼CEOのJensen Huang氏が2025年のVivaTechで行ったNVIDIA GTC Parisの基調講演を視聴したり、GTC Parisのセッションを探索することもできます。 最新情報をチェックするにはメルマガに登録し、NVIDIA RoboticsのLinkedIn、Instagram、X、Facebookをフォローしてみてください。さらに、NVIDIAのドキュメンテーションやYouTubeチャンネルを活用し、NVIDIA Developer Roboticsフォーラムに参加しましょう。無料の基礎講座「NVIDIA Robotics Fundamentals」にもぜひお申し込みください。 NVIDIA IsaacのライブラリやAIモデルについても詳しく学び、物質世界でのAIシステム開発に取り組みましょう。