NVIDIA Omniverse フィジカル AI オペレーティング システムが、より多くの業界とパートナーにエコシステムを拡張
- 4 つの新しい Blueprint がロボット対応のファクトリーと大規模な合成データの生成を可能に
- Foxconn、General Motors、Hyundai Motor Group、KION Group、Mercedes-Benz、Pegatron および Schaeffler が、産業用 AI の変革に Omniverse を採用
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カリフォルニア州サンノゼ - GTC - 2025 年 3 月 18 日 - NVIDIA は本日、業界をリードするソフトウェアおよびサービスプロバイダーである Ansys、Databricks、Dematic、オムロン、SAP、Schneider Electric with ETAP、Siemens などが、フィジカル AI(https://www.nvidia.com/ja-jp/glossary/generative-physical-ai/) による産業のデジタル化を加速するために、NVIDIA Omniverse(https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/)(TM) プラットフォームを自社のソリューションに統合していることを発表しました。
NVIDIA Cosmos(https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/cosmos/)(TM) 世界基盤モデルに接続された新しい NVIDIA Omniverse Blueprint が利用可能になりました。これにより、フィジカル AI 開発に必要なロボット対応の施設(https://www.nvidia.com/en-us/use-cases/ai-for-virtual-factory-solutions/)および大規模な合成データの生成(https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-synthetic-data/)が可能になりました。
NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション テクノロジ担当副社長である レブ レバレディアン(Rev Lebaredian） は次のように述べています。「Omniverse は、世界の物理データをフィジカル AI の世界に接続するオペレーティング システムです。Omniverse により、産業用ソフトウェア、データ、プロフェッショナル サービスの世界的リーダー企業は、産業エコシステムを統合し、産業用の次世代 AI を前例のないスピードで進化させる新しいアプリケーションを構築しています。」
新しい Blueprint がロボット対応施設と大規模な合成データの生成を可能に
産業用デジタル ツイン(https://www.nvidia.com/en-us/glossary/digital-twin/)で複数ロボットのフリートを大規模にテストするための Omniverse Blueprint である Mega は、現在 build.nvidia.com(https://build.nvidia.com/nvidia/mega-multi-robot-fleets-for-industrial-automation) でプレビュー版が公開されています。また、NVIDIA Metropolis(https://www.nvidia.com/ja-jp/autonomous-machines/intelligent-video-analytics-platform/) プラットフォームを搭載したビデオ検索および要約(https://build.nvidia.com/nvidia/video-search-and-summarization)用の NVIDIA AI Blueprint も公開されています。これは施設全体の活動を監視する AI エージェントの構築に役立ちます。
製造業界のリーダー企業は、フィジカル AI を使用して産業オペレーションを最適化するために Blueprint を活用しています。
自動車製造では、Schaeffler と Accenture が Mega の導入を始めています。これは材料ハンドリングの自動化を目的とした Agility Robotics Digit(https://www.agilityrobotics.com/content/agility-robotics-expands-relationship-with-nvidia) のフリートをテストおよびシミュレーションを行うためです。Hyundai Motor Group は組み立てラインで Boston Dynamics Atlas ロボットをシミュレーションするために、この Blueprint を使用しています。一方、Mercedes-Benz は車両組み立て作業の最適化のために、この Blueprint で Apptronik の Apollo ヒューマノイド ロボットをシミュレーションしています。
電子機器製造の分野では、Pegatron が Mega を使用して、フィジカル AI ベースの NVIDIA Metropolis ビデオ分析エージェントを開発し、工場オペレーションと作業員の安全性を向上させています。Foxconn は、NVIDIA Blackwell(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/technologies/blackwell-architecture/) プラットフォーム向けに製造施設で産業用マニピュレーター、ヒューマノイド、モバイル ロボットをシミュレーションするために、この Blueprint を活用しています。
Foxconn の中核子会社である Fii の CEO、Brand Cheng 氏が次のように述べています。「Foxconn は、未来の工場の実現という目標に向かって歩み続ける中で、事業を変革する方法を常に模索しています。NVIDIA Omniverse と Mega を使用して、当社はフィジカル AI の次の波へと前進するために、主要な工場で稼働するヒューマノイドをテストし、トレーニングを行っています。」
倉庫およびサプライ チェーン ソリューションについては、KION Group、Dematic、Accenture が次世代の AI による自動化を推進するために Mega を統合していると発表しました。また、idealworks(https://idealworks.com/en/anyfleet-mega-nvidia-omniverse-blueprint/) はロボティクス フリートのシミュレーション、テスト、および最適化を実施するために、同社のフリート管理ソフトウェアに Mega を統合しています。SAP のお客様とパートナーは、Omniverse を使用して、倉庫管理シナリオ用の独自の仮想環境を開発することができます。
AI ファクトリーのデジタル ツイン向けの新しい Omniverse Blueprint(https://blogs.nvidia.com/blog/omniverse-blueprint-ai-factory/) により、データ センター エンジニアは AI ファクトリーのレイアウト、冷却、電気設備の設計およびシミュレーションを行い、その利用率と効率を最大限に高めることができます。Cadence Reality Digital Twin Platform(https://community.cadence.com/cadence_blogs_8/b/corporate-news/posts/nvidia-accelerated-compute-blackwell-collaboration-2025) と Schneider Electric with ETAP は、自社のシミュレーション ソフトウェアを初めて Blueprint に統合した企業となりました。また、Vertiv と Schneider Electric は、AI ファクトリーのデジタル ツイン開発を加速するために、電源および冷却装置の Omniverse SimReady(https://developer.nvidia.com/omniverse/simready-assets) 3D モデルを提供しています。
また、合成操作モーション生成用の NVIDIA Isaac GR00T Blueprint(https://developer.nvidia.com/blog/building-a-synthetic-motion-generation-pipeline-for-humanoid-robot-learning/) も現在ロボティクス開発者向けに提供が開始されており、Omniverse と Cosmos からの大規模な合成データ生成が可能になっています。Blueprint(https://build.nvidia.com/nvidia/isaac-gr00t-synthetic-manipulation) は、ヒューマノイド開発者がデータ収集時間を数時間から数分に短縮し、ロボット開発を高速化するのに役立ちます。
Omniverse フィジカル AI オペレーティング システムが多様な産業に拡張
デジタル化は、物理世界に根ざした産業にとって難しい課題です。レガシー システムからのデジタル データと物理世界のデータが大量に蓄積され、サイロ化が生じます。Omniverse は、OpenUSD(https://developer.nvidia.com/blog/using-openusd-for-modular-and-scalable-robotic-simulation-and-deployment/) 上に構築されたオペレーティング システムで、開発者が物理世界のデータとアプリケーションを統合することを可能にします。
Ansys(https://www.ansys.com/news-center/press-releases/3-18-25-ansys-to-integrate-ov-visualization-features)、Cadence(https://www.cadence.com/en_US/home/company/newsroom/press-releases/pr/2025/cadence-accelerates-ai-driven-engineering-design-and-science.html)、Hexagon、オムロン、Rockwell Automation、Siemens は、Omniverse のデータ相互運用性とビジュアライゼーション テクノロジを、それぞれ の主要な産業用ソフトウェア、シミュレーション、オートメーションソリューションに統合し、製品開発の加速と製造プロセスの最適化を目指しています。
フィジカル AI については、Alphabet 傘下の Intrinsic(http://www.intrinsic.ai/blog/posts/intrinsic-and-nvidia-deepen-platform-integrations-for-intelligent-robotics) が、Omniverse ワークフローと、NVIDIA のロボティクス基盤モデルにより、デジタル ツインから Flowstate を使用したハードウェアの展開への移行を実現しています。Databricks は、NVIDIA Omniverse と Databricks Data Intelligence Platform を統合しており、これによりフィジカル AI 向けの大規模な合成データ生成が可能になっています。
米国最大の自動車メーカーである General Motors は、マテリアル ハンドリング、輸送、精密溶接などの業務向けに工場を強化してプラットフォームをトレーニングするために、Omniverse を採用したことを発表しました。
製造ライフサイクルのもう 1 つの例として、Unilever は自社製品のマーケティング コンテンツ作成を効率化および最適化するために Omniverse および物理的に正確なデジタル ツインの導入を発表しています。
あらゆるクラウドにおける Omniverse
OpenUSD ベースのアプリケーションの開発、展開、スケールアウトを簡素化するために、現在、AWS Marketplace(https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=c568fe05-e33b-411c-b0ab-047218431da9) で NVIDIA L40S GPU を搭載した EC2 G6e インスタンスの仮想デスクトップ イメージとして、NVIDIA Omniverse が利用可能になりました。Microsoft Azure Marketplace では、NVIDIA A10 GPU 上で事前構成済みの Omniverse(https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/nvidia.ov-developer-workstation) インスタンスと Omniverse Kit App Streaming(https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/nvidia.ov_kit_app_streaming_application) が現在提供されています。これにより、開発者はカスタム Omniverse アプリケーションを簡単に開発し、ライブ配信できるようになります。
これらのクラウド ベースの NVIDIA Omniverse の開発者ツールとサービス(https://developer.nvidia.com/omniverse)は、今年後半に NVIDIA L40S GPU を搭載した Oracle Cloud Infrastructure のベアメタル インスタンス、および新しく発表された Google Cloud Platform 上の NVIDIA RTX PRO(TM) 6000 Blackwell Server Edition で提供される予定です。
OpenUSD がロボティクスのワークフローを統合
GTC では、NVIDIA が Disney Research および Intrinsic と共同でロボティクス向け OpenUSD Asset Structure Pipeline(https://developer.nvidia.com/blog/using-openusd-for-modular-and-scalable-robotic-simulation-and-deployment/) について紹介しました。この新しい構造とデータ パイプラインは、OpenUSD 内で現在使用されているベスト プラクティスを活用し、ロボティクスのワークフローの一元化を目指し、すべてのデータ ソースに共通言語を提供するものです。
詳細については、NVIDIA GTC の基調講演(https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/keynote/)をご覧いただき、OpenUSD(https://www.nvidia.com/gtc/sessions/openusd/)、フィジカル AI(https://www.nvidia.com/gtc/sessions/physical-ai-and-robotics/?) と産業用 AI(https://www.nvidia.com/gtc/sessions/industrial-ai-and-digital-twins/) のセッション、NVIDIA のエキスパートと業界のリーダーによるトレーニング(https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/session-catalog/?tab.catalogallsessionstab=16566177511100015Kus#/)セッションにご登録ください。
※本発表資料は米国時間 2025 年 3 月 18 日に発表されたプレスリリース(https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-omniverse-physical-ai-operating-system-expands-to-more-industries-and-partners)の抄訳です。
NVIDIA について
NVIDIA(https://www.nvidia.com/) (NASDAQ: NVDA) は、アクセラレーテッド コンピューティングの世界的リーダーです。
