NVIDIA、物理AIを支えるグラフィックスとシミュレーション技術をSIGGRAPHで発表

NVIDIA Researchは、物理AI（Physical AI）の発展に向けた革新的な技術を進展させている。物理AIは、ロボット工学、自動運転車、スマート空間の根幹を成す技術で、神経グラフィックス、合成データ生成、物理ベースのシミュレーション、強化学習、AI推論の融合によって支えられている。NVIDIA Researchは、AIとグラフィックスの分野で約20年間にわたり蓄積した専門性を活かし、2025年8月14日までカナダ・バンクーバーで開催される国際的なコンピュータグラフィックス学会SIGGRAPHで、こうした技術の進展を発表した。 同社のAI研究担当副社長であるSanja Fidler氏は、「AIがシミュレーションを進化させ、シミュレーションがAIの発展を後押しする」と述べ、両分野の強力な連携がNVIDIAの特徴であると強調した。SIGGRAPHでは、大規模な世界再構築に向けた「NVIDIA Omniverse NuRec 3Dガウシアンスプラッティングライブラリ」、視覚AIプラットフォーム「Metropolis」のアップデート、そして物理AI向けの推論モデル「NVIDIA Cosmos Reason」が発表された。Cosmos Reasonは、物理法則や常識に基づいた人間のような推論が可能な視覚言語モデルで、ロボットやAIエージェントが現実世界の状況をより正確に理解する手助けとなる。 物理AIの基盤となるのは、高精細で物理的に正確な3D仮想環境の構築である。実世界での動作に応じた訓練を行うためには、仮想空間が現実と類似した挙動を示す必要がある。例えば、果物を傷つけずに収穫する農業ロボットや、ミリ単位の精度が求められる電子部品の組立ロボットの開発には、リアルなシミュレーションが不可欠だ。NVIDIAは、リアルタイムレンダリング、コンピュータビジョン、物理運動シミュレーション、2D・3D生成AI、AI推論の技術を統合し、こうした仮想世界の構築を実現している。 特に注目されたのは、2D映像や動画から高精度な3D形状を再構築する技術。従来のモデルは視覚的な類似性は保つが、物理的な安定性に欠ける問題があった。NVIDIAの研究チームは、生成された3Dモデルが実世界の物理法則に従うようにする新技術を発表。これにより、仮想空間でのロボットの試行錯誤訓練が現実世界への適応を可能にした。 また、Fidler氏率いる空間知能ラボやLiu氏のDeep Imaginationラボは、視覚推論や未来予測モデルの開発を通じて、AIが「危険な状況」を予測する能力を高めている。これらの成果は、NVIDIA Cosmosプラットフォームに統合され、物理AI開発を加速している。 SIGGRAPHでは、NVIDIA Researchが10数本の論文を発表し、リアルタイムパストレーシング、神経レンダリング、合成データ生成、強化学習の分野での進展を明らかにした。これらの技術は、次世代のロボットや自動運転車の開発に不可欠な基盤を提供している。