NVIDIAがCoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0公開

今週テキサス州オースティンで開かれるロボット学習学会で、エヌビディアと連携先は、ロボットの歩行訓練に用いられてきたシミュレーションが歯車合わせやケーブル接続など精密な操作へ拡張されている状況を示した。ワールドアクションモデル、学習基盤、新ベンチマーク、エージェント型ロボティクスが中心テーマになった。エヌビディアは最優秀論文候補6本のうち2本を残すなど成果を公開し、人間視点データ10万時間規模を含むGR00T 2を発表した。このモデルは周囲の変化を予測して多段作業を実行するワールドアクションモデルで、複数の操作評価で上位となり、Nexuniの洗濯物処理、Foxconnのサーバー工場自動化、Siemensの産業検証、MicroAGIのイーサネット交換に適用されている。 訓練基盤ではIsaac Lab 3.0と物理エンジンNewtonが鍵になる。エージェントで環境を自動構築し、PhysXとNewtonを切り替えてGR00Tの強化学習も実行できる。Newtonはケーブル、布、多関節ハンドなどの変形や接触を高精度に再現し、並列訓練の処理能力は旧構成の最大2.5倍に上がった。Skild AIはNewton上の新規剛体ソルバSTEELを、Flexionは全身操作モデルReflectの訓練を紹介した。FieldAI、Dyna、Walden、Dexmate、テキサス大も活用する。AlphaNISTでは1つのポリシーが20作業を成否信号だけで習得し、成功率98%超とGPU時間39倍削減を達成した。背景には成功率が半分の作業に学習を集中する手法がある。 評価面ではIsaac Lab-Arena 0.4で数千の条件を並列実行し、失敗原因を特定できる。RLWRLDとエヌビディアのDexBenchは販売、物流、製造、接客の15作業で物体、空間、物理条件の揺らぎを測り、BifrostのManifoldで利用可能だ。カリフォルニア大学バークレー校とエヌビディアのVABARは6つの産業作業を統一指標で評価する。同大学のGraph-as-Policyはエージェントが個別スキルをロボットプログラムへ接続し、シミュレーション上の失敗から改良する手法で、Ambi Robotics、Bosch、Siemensが産業応用を検討している。