NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表

NVIDIAは、ロボット向けにアップデートしたオープンなワールドアクションモデル「GR00T 2」と、オープンソースのロボット学習フレームワーク「Isaac Lab 3.0」の新版を、米テキサス州オースティンで開催されたロボット学習会議（CoRL）で発表した。

同社によると、GR00T 2はロボットデータと人間のデータを組み合わせて学習させた。同社独自のオープンソースのエゴセントリック（一人称視点）データ10万時間分も含まれる。器用な操作をロボットに学習させることが狙いだ。NVIDIAによると、このモデルは評価した50タスクのうち40タスクで、タスクごとの個別のデモンストレーションなしに、少なくとも1回は完了した。タスクごとに1回のデモンストレーションを与えると、50タスクの平均成功率は71%に達し、5回では95%に上がった。

NVIDIAは、GR00T 2が人間のデモンストレーションから学習でき、ロボットのデモンストレーションなしに異なるロボット本体の間でスキルを移転できるとも説明した。同社によると、AIエージェントは同社のプログラミングインターフェースと支援ツールを使い、スキルを順番に実行したりエラーから復旧したりできるという。同社は、このモデルがRoboCasa365、RoboLab、RoboDojo、MolmoSpacesのベンチマークで、視覚言語行動（VLA）モデルとワールドアクションモデルの両部門のトップ3に入ると主張している。

Isaac Lab 3.0と物理シミュレーション

Isaac Lab 3.0では、研究者がエージェントを使い、シミュレーション対応のアセットで学習環境を構築できる。PhysXとNewtonの物理ソルバーを切り替えたり、知覚ベースの学習で使うレンダラーを選んだりできる。NVIDIAによると、GR00Tなどの基盤モデル向けに、強化学習によるポストトレーニングのライブラリも追加された。

オープンソースの物理エンジン「Newton」との連携強化により、Isaac Labではケーブルや布などの変形物体や、多関節ロボットハンドなどの関節構造を持つシステムをモデル化できるようになった。視覚ベースの器用な操作ベンチマークでは、Newtonを使ったIsaac Lab 3.0が、PhysXを使ったIsaac Lab 2.3の最大2.5倍の学習スループットに達したという。

新しいベンチマークと、パートナーによる活用

NVIDIAは、数千の条件の変化にわたってポリシーを並列に評価するオープンソースのフレームワーク「Isaac Lab-Arena」について、バージョン0.4の開発者向けプレビュー版を公開した。これを基に構築された2つの新しいオープンベンチマーク「DexBench」と「VABAR」は、産業タスクにおける器用さと適応力の測定を目指す。DexBenchはRLWRLDがNVIDIAと共同開発したもので、小売り、物流、製造、ホスピタリティの4つのシーンにまたがる15タスクを含む。VABARはUCバークレーとNVIDIAによるもので、6つの産業タスクをカバーする。

Skild AIは、Newton上に構築された剛体物理ソルバー「STEEL」を発表した。ロボットのIsaac Labでの学習を高速化するためのものだという。Flexionは、Isaac LabとNewtonがロボット知能モデル「Reflect」の学習にどう役立つかを示した。FieldAIは、Newton、Isaac Lab、Isaac Simを使い、非構造化環境向けのポリシーを学習・検証している。NexuniはGR00T 2をロボットによるランドリー作業で試験中で、Foxconnはサーバー製造の自動化に適用している。シーメンスは産業用途での活用を評価中だという。NVIDIAがそう説明した。

NVIDIAはまた、韓国でAIスタートアップ向けのパートナーシップフォーラムを開催したと述べた。同フォーラムではPoint2への出資を発表し、Motif Technologies、RLWRLD、Upstageへの追加出資も計画していると説明した。