AIは“体”を持つ時代へ！ フィジカルAIが変える製造業の未来：生成AIとの違いとは？（3/4 ページ）

[リョーサン菱洋]

3. フィジカルAIを支えるNVIDIAの技術

　NVIDIAは、AI学習に必要なGPUだけでなく、現実世界で行動するAIを仮想空間で安全かつ効率的に学習・訓練できる開発環境を提供し、フィジカルAIの開発と社会実装を加速させています。

NVIDIA Cosmos（世界基盤モデル）

　NVIDIA Cosmos^TMは、フィジカルAIシステムを開発するための世界基盤モデルです。重力、摩擦、衝突といった物理世界の法則をAIに学習させるための基盤となるプラットフォームであり、人間が「柔らかい物は慎重に扱う」「滑る床では転びやすい」といった経験則を持っているように、AIにも空間・動作・力学・接触などの物理法則を事前に教えるための仕組みを提供します。

　Cosmosの世界基盤モデルは、数千万時間を超える動画や9000兆個のトークンを土台に、物理的な動きや力学を学習できる大規模なAI基盤モデルであり、これにより、AIは単なるデータ処理ではなく、物理環境に即した推論と計画が可能になります。例えば、ロボットが物体を持ち上げる際に、重さや硬さ、摩擦を考慮した動作を選択できるようになるなど、現実的な判断力を仮想空間で獲得できます。

　Cosmosには、以下の3つの事前学習済みモデルが存在します。

　・Cosmos Predict

　　テキスト、画像、動画などのマルチモーダル入力から仮想世界の状態を生成し、
　将来の状況を予測したビデオを生成できます。

　・Cosmos Transfer

　　セグメンテーション、深度、エッジなど、さまざまな空間制御入力に基づいて
　世界シミュレーションを生成できる事前学習済み拡散ベースの条件付き世界モデル
　です。これにより、単一のシミュレーションや空間ビデオをさまざまな環境や照明
　条件に迅速にスケールできます。

　・Cosmos Reason

　　動き、オブジェクトの相互作用、時空関係を理解するために特別に開発された、
　完全にカスタマイズ可能なマルチモーダルAI推論モデルです。ロボットやビジョン
　AIエージェントが人間のように推論し、現実世界を理解して行動できるようにします。

NVIDIA Omniverse（仮想シミュレーション環境）

　NVIDIA Omniverse^TMは、現実世界をデジタル空間に忠実に再現するデジタルツインプラットフォームです。開発者はこの仮想空間内で、ロボットや自動運転車などのフィジカルAIを、物理的な制約や危険なしに何度もテストし、訓練させることができます。Omniverseは、単に3Dモデルを描画するだけでなく、照明の当たり方や素材の質感、さらには物理法則を考慮した動きまでフォトリアルに再現できるのが特徴です。

　天候の変化や予期せぬ障害物など、現実では再現が難しい状況もシミュレーションできるため、実際の世界で起こりうるあらゆるケースに対応できるAIの汎用性と安全性を大幅に向上させることが可能です。

　Omniverseで生成された膨大なシミュレーションデータは、CosmosのAI学習の材料となります。雨天の夜道を走るシーンや、倉庫でロボットが数センチ単位で荷物をピックアップするシーンなど、現実では収集が困難な多様なデータをOmniverseで生成し、Cosmosが大規模学習を行うことで、短期間で汎用性の高いモデルに仕上げることが可能になります。

NVIDIAが先導するフィジカルAI開発の最前線

　NVIDIAは以下の順にCosmosとOmniverseを連携させることで、フィジカルAI開発のワークフローを劇的に効率化しています。

　1. Omniverse上でのシミュレーション環境の作成
　　ロボットや製品が動く仮想世界をつくります。

　2. Cosmosによる大量の合成データ生成とAIモデル学習
　　「データ」を大量に作り、AIを育てます。

　3. 学習済みモデルのOmniverseでの評価と実機への適用
　　シミュレーションでAIモデルが正しく動くか確認し、実機に適用します。

　4. 実機テストでの不具合発見→仮想空間での再シミュレーションと再学習
　　実機でのズレをOmniverseに戻し、原因をつぶしていきます。

　この短期間で高速に開発を繰り返すアジャイル開発により、テストと改良のサイクルを格段に短縮し、安全性と効率性を両立したフィジカルAIの開発を可能にしています。