NVIDIAは、一般化ロボット政策のシミュレーション評価を簡素化するオープンソースフレームワーク「Isaac Lab-Arena」のプレアルファ版を公開した。同フレームワークは、NVIDIAとLightwheelが共同開発し、Isaac Labの拡張として提供される。ロボットが多様なタスク、体躯、環境で動作する能力を評価するには、スケーラブルで再現可能なシミュレーションが不可欠だが、従来は手作業で高負荷のインフラを構築する必要があり、タスクの多様性も限られていた。Isaac Lab-Arenaは、タスクの作成・多様化・大規模並列評価を効率的に行えるAPIを提供し、開発者が複雑なベンチマークを構築する手間を大幅に軽減する。 主な特徴は、タスクの0から1の作成を容易にし、1つのタスクを異なるロボットやオブジェクトに即座に適用可能（例：キッチンのミクロ波から産業用パイプへ）。大規模な並列評価（数千環境同時実行）がGPU加速で可能で、ポリシーに依存しない評価が実現。また、データ収集・学習プロセスとシームレスに連携し、Isaac GR00T Nやpi0、SmolVLAなど、複数のAIモデルの評価が可能。Hugging FaceのLeRobot Environment Hubとの統合により、開発者は自作環境を登録・共有でき、コミュニティベースの評価基盤が拡充中。 Lightwheelは、250以上のタスクをIsaac Lab-Arenaで開発・公開。RoboTwinは大規模な体験型シミュレーション「RoboTwin 2.0」の拡張に活用。NVIDIAのGEARラボやシアトルロボティクスラボ（SRL）も、一般化人型ロボットの能力評価に導入。今後は、自然言語によるオブジェクト配置、複数スキルの連携、異種並列評価、NVIDIA CosmosやOmniverse NuRecを活用した神経型シミュレーションの導入を計画。コミュニティのフィードバックが今後の開発に重要。 実際にGR1ロボットで「ミクロ波のドアを開く」タスクを評価するワークフローも提供。環境構築、ポリシーの事後学習、単一・並列環境での評価が一連で実行可能。GitHubリポジトリから入手でき、無料で利用・貢献が可能。NVIDIA Roboticsの公式チャンネルや開発者フォーラムで最新情報が提供され、無料のロボティクス基礎講座も提供中。