Nvidia、「グローバル協力エコシステムで『Physical AI』の難題を解く」

Nvidiaがグローバルな協力エコシステムを通じてPhysical AIの難題解決を推進する。NvidiaはPhysical AI・ロボティクス分野におけるコンピューティングインフラの参入障壁を和らげることを目的としている。

Nvidiaの戦略は、基礎モデルのオープンソース開放を本格化することである。これは、Physical AIとロボティクスで大きな負担となるコンピューティングインフラ問題を軽減するための方針である。

目標は、ファウンデーションモデルの構築に必要な莫大な演算資源負担を軽減することにある。Nvidiaはこれにより、世界中の企業・研究者が10〜20%水準のコンピューティング資源で業界別のカスタムロボットAIを実現できるよう支援する方針である。

Nvidiaは9日、Physical AIメディアラウンドテーブルを実施した。NvidiaはラウンドテーブルでPhysical AIプラットフォーム「Cosmos」を説明し、オープンモデル提供の背景についても説明した。

発表者として登壇したDeepu Talla NvidiaロボティクスおよびエッジAI副社長は、Physical AIモデルをオープンソースで公開する核心的な理由はコンピューティングリソースの民主化にあると明らかにした。

ロボティクス向けのファウンデーションモデルを独自開発する場合、莫大なコンピューティングインフラと高い学習コストが必要だが、事前学習済みのオープンモデルを基盤として活用すれば現場適用が可能だという説明である。この場合、ファインチューニングの過程には10〜20%の追加資源が必要である。

Nvidiaがオープンモデル戦略を採用した背景の一つには、Physical AIの高い技術的難易度が挙げられる。物理的空間で作業するロボットは高い精度と高い信頼性を確保しなければならず、ロボットの精度・信頼性を同時に確保する課題は、単一企業・研究組織が独力で解決するのが難しい水準と評価される。

Deepu Talla副社長は、Physical AIとロボティクスはどの単一企業も完全には解けていない難題だと述べた。続けて、世界の研究者・企業が参加する協力エコシステムの構築が必要であり、オープンモデルの提供が最適解の迅速な導出につながると説明した。

Nvidiaは、オープンモデルエコシステム拡大の成否を測る核心指標として、ダウンロード数のほか協力の深さを示した。Nvidiaはオープンモデルエコシステムの成果を、単なる使用量ではなく協力構造と実際の現場適用水準で判断すると明らかにした。

Nvidiaが示した主な尺度は、データ・パイプラインを共有する「Cosmos Coalition」の参加率と、実際の生産現場への展開事例数である。

Nvidiaは、現場導入過程における物理的リスク・コスト問題への対応戦略として「デジタルツイン」と「合成データ」を提示した。実物のロボットを実際の工場・物流センターで直接テストすれば、破損や安全事故のリスクが大きく、大規模な並列テストも不可能である。一方、シミュレーション環境では仮想資産ベースの合成データを大量生成でき、モデル精度を迅速に向上させることができる。

Deepu Talla副社長は、工場・倉庫のデジタルツインを構築すれば、物理的損壊なしに安全かつ経済的にAIを訓練できると明らかにした。続けて、オープンモデルとシミュレーションインフラを組み合わせれば、Physical AIの商用化時期を早めることになると述べた。

出典：IT DAILY · クォン・ヨンソク 原文：https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242786

参考資料

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242786