こうした学習が行われる空間が「オムニバース」と「アイザックシム」だ。オムニバースは光、重力、摩擦のような現実の物理法則がそのまま作動する3次元（3D）仮想世界だ。アイザックシムはその中でロボットを訓練させるプログラムだ。また、エヌビディアはロボットの頭脳の役割をする2種類のモデルも作っている。「コスモス」はロボットがカメラやセンサーに入ってくる情報を見て状況を理解するようにする感覚エンジンで、「グルート」はその情報を基にどのように動くのか判断して行動するようにする基盤モデルだ。

それならエヌビディアはフィジカルAIを作るサービスで何をしようとするのか。スペンサー・フアン氏はフィジカルAIを「世界を見るAIから、世界を触るAIに拡張する概念」と説明した。これまでのAIは映像を見て認識することに集中したが、これからは事物を直接扱って操作する能力が必要だという意味だ。しかしこうしたデータを現実で得ることは根案なため、エヌビディアはシミュレーションを通じて「手で学ぶデータ」を新たに作り出している。すなわち、ロボットが実際に物をつかんだり運んだりする行動を数えきれないほど仮想実験の中で繰り返して学ぶ構造だ。こうして学習したモデルが実際のロボットに適用されれば、ロボットはその経験に基づいて現実で動くことができるようになる。フアン氏は「いまのロボットソフトウエアは決まった規則だけで動いた段階から、自ら学び適応する段階に移っている。これからは2つの方式を適切に混ぜたハイブリッド形態になるだろう」と話した。彼はまた「ロボットが自らデータを集めて、そのデータを再び学習する構造が作られてこそ本当に発展が起きる」と強調した。


研究室でうまく作動したロボットが現実では問題が生じる理由に対しても説明した。「実験室と産業現場の間には大きい違いがある。シミュレーションと現実の隙間を減らす過程が重要だ」ということだ。また「現実には予期できない変数が多い。既存のシミュレーターは物理計算には強いがこうした不完全さは表現し難い。AIを活用するとこうした現実の雑音や欠陥まで仮想で作り出すことができる。そのようにしてこそ現実と仮想の差を狭めることができる」と話した。


◇スタートアップとともに育てる生態系

エヌビディアはフィジカルAI生態系をスタートアップとともに育てている。オムニバースとアイザックシムのような3Dシミュレーションプラットフォームを中心に、ロボティクスや自動運転分野のスタートアップと協力中だ。単純に技術を供給する水準でなく、スタートアップがこのプラットフォーム上で機能を拡張したりデータを提供したりするよう誘導する形だ。

シリコンバレーのヒューマノイドスタートアップ、フィギュアAIはアイザックシムを活用してロボットのバランス制御と環境認識、物体操作を仮想空間で反復学習させている。1Xテクノロジーズもやはりエヌビディアの「グルートN1」モデルをベースにロボット制御を学習している。米国だけでない。中国のユニツリーとガルボットなどもエヌビディアのGPUとシミュレーションプラットフォームを活用してロボット制御とデータ学習の効率を上げる研究を進行中だ。ユニツリーはエヌビディアの「ジェットソン・オリン」チップを利用してロボットを開発しており、ガルボットはアイザックシムを活用してデータ不足問題を解決している。韓国でも多くのロボティクススタートアップに会っている。最近エヌビディアとの協力を進めているあるスタートアップ代表は「エヌビディアがスタートアップにGPUやオムニバース使用を有利にするという提案もしてきた。ハードウエアだけ売る代わりにともに成長するパートナーを増やす方式で生態系を育てているようだ」と話した。


エヌビディアのプロジェクトリーダーが明かすフィジカルAI戦略（1）