エヌビディアGR00T 2、50タスク中40件を「実演なし」で完遂　ロボット導入は変わるか

　エヌビディアは11月9日（米国時間）、米テキサス州オースティンで開かれているロボット学習の国際会議「CoRL（Conference on Robot Learning）」で、ロボット向けのオープンな世界行動モデル「GR00T 2」と、ロボット学習基盤の最新版「Isaac Lab 3.0」を発表した。同社が公式ブログで明らかにした。

　GR00T 2は、同社の「Cosmos」をベースにしたモデルだ。ロボットのデータに加え、同社がオープンソースで公開している人の一人称視点のデータ10万時間分などで学習した。歯車の位置合わせやケーブルの接続といった、器用な操作の技能をロボットが身につけられるようにするという。

　同社によると、評価した50タスクのうち40タスクを、タスク固有のデモなしで少なくとも1回は完了した。タスクごとにデモを1回だけ与えた場合の平均成功率は71％で、5回では95％に上がった。人のデモからの学習と、ロボットのデモなしでの機体間の技能の移転にも対応する。AIエージェントがAPIを通じて技能を順番に実行し、エラーから回復することもできる。

　Isaac Lab 3.0は、オープンソースのロボット学習フレームワークだ。エージェントを使って学習環境を素早く構築でき、物理エンジンのPhysXとNewtonを切り替えられる。GR00Tなどの基盤モデルに使える、強化学習の事後学習ライブラリも加わった。Newtonとの統合で、ケーブルや布などの変形する物体や、多くの関節を持つロボットハンドも扱えるようになった。視覚に基づく器用な操作のベンチマークでは、Isaac Lab 2.3とPhysXの組み合わせに比べ、学習のスループットが最大2.5倍になったという。

　実証も始まっている。ネクスニは洗濯物の取り扱いで試験し、フォックスコンはサーバー製造の工場自動化にGR00T 2を適用している。シーメンスは産業用途での評価を進める。マイクロAGIは、強化学習で事後学習したGR00T 2で、ロボットアームによるイーサネットケーブルの付け替えを行っている。

　このほか同社は、人の動画をシミュレーション上のロボットのデモに変える「Video to Data」ワークフローや、3次元の手の動きを復元する「EgoHand」モデル、ロボットの器用さを測る新しいオープンベンチマークも公開した。