2024年9月27日から10月2日まで韓国・ソウルで開催されたロボット学習大会（CoRL）において、英伟达はロボットAI分野の革新を発表した。同社は物理エンジン「Newton」のテスト版をNVIDIA Isaac Lab経由でオープンソース公開し、人形ロボットの実世界へのスキル移行を加速する基盤技術を提供した。Newtonは英伟达、グーグルDeepMind、ディズニー・リサーチが共同開発し、Linux Foundationが管理。NVIDIA WarpとOpenUSDを基盤に構築され、GPU加速により高精度な物理シミュレーションを実現。これにより、雪道や不整地での歩行、カップや果物の操作など、複雑な動作のシミュレーションが可能になり、実機への適用も成功している。北京大学、チューリッヒ工科大学、光輪智能、Style3Dなど多数の研究機関・企業がすでに採用している。 また、人形ロボットの「意思決定脳」となるオープンソース基礎モデル「NVIDIA Isaac GR00T N1.6」を発表。このモデルはHugging Faceで公開予定で、物理AI専用の推論視覚言語モデル「Cosmos Reason」を統合。曖昧な指示（例：「ドアを開けて」）を物理的常識と知識に基づき、段階的な行動計画に変換可能。これにより、重いドアの押し開けや複数の動作の同時実行が実現。Cosmos Reasonのダウンロード数は100万回を超え、Hugging Faceの物理推論モデルランキングで首位。さらに、480万回以上のダウンロードがある物理AIデータセットも提供され、後学習が可能。 新たな「Cosmos世界基礎モデル（WFM）」のアップデート版「Cosmos Predict 2.5」も発表。30秒間の高品質動画生成が可能になり、多視点カメラ出力でリアルなシミュレーションを実現。モデルサイズは旧版の1/3.5に削減され、開発効率が大幅に向上。リアルな3D環境情報（深度、セグメンテーションなど）を入力として、合成データを生成し、物理AIモデルの学習を加速する。 NVIDIA Isaac Lab 2.3では、多指ロボットアーム向けの「機敏な把持ワークフロー」を追加。自動化された学習課程により、重力や摩擦などのパラメータを調整しながら、段階的にスキルを習得。波士頓・ダイナミクスのAtlasがこのワークフローで把持能力を向上。さらに、光輪智能と共同開発した「Isaac Lab Arena」は、標準化された大規模評価フレームワークとして、複雑なシナリオでの検証を可能にした。 AIインフラとして、GB200 NVL72（36CPU＋72GPU）、RTX PROサーバー、Jetson Thor（Blackwell GPU搭載）を発表。Figure AI、Meta、宇樹科技、Google DeepMindなど多くの企業が採用。CoRLの論文の約半数が英伟达技術を引用しており、カーネギー・メロン大、スタンフォード大、新加坡国立大なども活用。英伟ダは、シミュレーションから実世界への遷移を支える包括的なオープンエコシステムを構築し、人形ロボットの実用化を加速している。