シェフラーの人型アクチュエーターが、Nvidia のニュートン物理エンジンの独占的な基礎部分となる

ドイツのサプライヤーであるシェフラーは10月21日、同社の人型ロボットアクチュエーターがIsaac LabおよびIsaac SimにおけるNvidiaのオープンソース物理エンジンであるNewtonの独占的な基礎コンポーネントであり、開発者がハードウェアを構築する前に高忠実度のデジタルツインでトレーニングできるようになると発表した。
なぜそれが重要なのか
ヒューマノイド ロボットの構築で最もコストがかかるのはハードウェアだけではありません。間違った構築と反復が原因です。シェフラーの実際のアクチュエータ モデルが Nvidia のオープンソース ニュートン エンジン内に組み込まれたことで、開発者は最初にシミュレーションで「実際のマシンを駆動」し、ポリシーが機能した場合にのみ金属を切断できます。これは、研究室のプロトタイプから量産ヒューマノイドに至るまでの実質的なコスト削減になります。
完全なレポート
ドイツのモーションテクノロジー企業シェフラーは10月21日、サウスカロライナ州フォートミルからNvidiaとの協業を発表した。同社の高度なアクチュエーター技術は、NvidiaのIsaac LabおよびIsaac Simフレームワーク内でのロボット学習およびシミュレーション用のオープンソース物理エンジンであるNewtonの「独占的な基礎コンポーネント」となる。
シェフラー氏によると、典型的なヒューマノイドには手を除いて約 26 個のアクチュエータがあるという。そのデジタル ツインは、大規模なシミュレーションや機械学習トレーニングに十分な速度で実行しながら、各アクチュエータを高い忠実度でモデル化します。目標は、ロボット工学の長年にわたる「シミュレーションと現実」の差を縮め、長期的には仮想的に訓練されたロボットが現実世界で動作できる「ゼロショット展開」に到達することである。
Nvidia のロボット エコシステム責任者であるアミット ゴエル氏は、開発者はロボット ハードウェアを設計し、Isaac Lab で強化学習を使用してポリシーをトレーニングし、Isaac Sim で大規模に検証できると述べました。 Nvidia は同日、GTC ベルリンでの Isaac プラットフォームの発表の中でこの契約を記載しました。
同じリリースでは、Newton および PhysX 物理エンジンをサポートする Isaac Lab 3.0 が一般提供されたことが発表されました。新しいオープンソース ランタイム フレームワーク、Isaac OS。 DGX Station の 3 つのオープンソース リファレンス ワークフローは、GR00T 1.7 モデルを改良し、器用な操作スキルをトレーニングし、合成データ生成のための Cosmos ワールド モデルをトレーニング後に行います。
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