編集部注: 本記事は、Into the Omniverseの一部です。開発者、3D実務者、エンタープライズが、OpenUSDとNVIDIA Omniverseの最新の進歩を使ってワークフローをどのように変革できるかに焦点を当てたシリーズです。
製造業の従来の「設計−製作−テスト」サイクルは、単一の前提に支えられていました。現実世界でのテストこそが、唯一信頼できるテスト環境だという考えです。
しかし、その前提は今、変わりつつあります。
今日では、高精細なシミュレーションが、生産レベルのAIに十分正確な合成トレーニングデータを生成します。これにより、知覚システム、推論モデル、そしてエージェント型のワークフローが、実運用の工場環境で卓越することを可能にしています。
OpenUSDは、これを実現可能にする「つなぎの標準（connective standard）」として登場し、それに基づいて構築しているメーカーはすでに、測定可能な成果を実感しています。
SimReady: フィジカルAIのためのコンテンツ標準
フィジカルAIが産業オペレーションに不可欠になっていくにつれ、メーカーが直面する基礎的な課題があります。アセットが、3Dパイプライン間で確実に移動できません。アセットがコンピュータ支援設計ツールからシミュレーション基盤に移るたびに、物理特性、ジオメトリ、メタデータが失われてしまい、チームはゼロから作り直すことを強いられます。
SimReadyはOpenUSD上に構築されたコンテンツ標準であり、レンダリング、シミュレーション、AIトレーニングの各パイプラインで確実に動作するために、物理的に正確な3Dアセットに何が含まれていなければならないかを定義します。
さらに、 NVIDIA Omniverseライブラリは、AIモデルが展開前に学習・検証される物理的に正確でフォトリアルなシミュレーション層を提供します。
メーカーがNVIDIAフィジカルAIスタックを活用する4つの方法
ABBロボティクス、99%精度でシミュレーションから実機へのギャップを克服
ABBロボティクスは、NVIDIA OmniverseライブラリをRobotStudio HyperRealityに直接統合しました。RobotStudio HyperRealityは、世界中で6万人以上のエンジニアが使用するシミュレーションプラットフォームです。
このプラットフォームでは、ロボットのステーションを、物理的な対応物と同じファームウェアを動作させるUSDファイルとして表現します。そのため、生産ラインがまだ存在しない段階で、ロボットのトレーニング、部品の公差のテスト、AIモデルの検証が可能になります。
照明条件やジオメトリの違いといった合成トレーニングのバリエーションは、大規模に生成でき、手作業で再現するのが現実的でないシナリオもカバーできます。
「私たちは、完全な技術スタックを垂直統合し、最適化を進めた結果、シミュレーション版で99%の精度を達成できるようになりました」と、ABBロボティクスの産業ビジネスライン担当マネージング・ディレクターであるクレイグ・マクドネル氏は述べています。
その下流の成果は次のとおりです。製品導入サイクルを最大50%削減、コミッショニング時間を最大80%削減、そして総設備ライフサイクルコストを30〜40%削減します。
JLR、空力シミュレーション4時間を1分に圧縮
JLRは車両の空力にも、同じ「シミュレーション先行」の原則を適用しました。エンジニアは、車両ポートフォリオ全体にわたる2万件超の風洞実験データと相関のある 計算流体力学（CFD）シミュレーションでニューラル・サロゲートモデルを学習させました。現在では、空力・熱負荷の95%がNVIDIA GPU上で実行されています。
ニューラル・コンセプト・デザイン・ラボは、OmniverseをベースにJLRで展開されたもので、デザイナーが車両ジオメトリを調整すると空力変化をリアルタイムで可視化します。これにより、「設計→シミュレーション」を順次行っていたサイクルを、連続ループへと一変させています。以前は4時間かかっていた結果が、今では1分で得られます。
TulipがTerexにリアルタイムの工場インテリジェンスをもたらし、運用面での成果を実現
工場が量産体制に入ると、別のインテリジェンス課題が始まります。シミュレーションだけでは対処できない種類の課題です。
Tulip Interfaceの Factory Playbackプラットフォームは、既存のインフラがインテリジェンス層になり得ること、そして運用記録をユーザーが実際に学べるものへと変える方法を示しています。TulipはFactory Playbackを NVIDIA Metropolis VSS Blueprintの上に構築しました。これは、工場カメラ映像から構造化されたインテリジェンスを抽出するための参照アーキテクチャであり、カメラストリーム、マシンセンサーデータ、運用コンテキストを、実際に何が起きたのかの統一されたタイムラインに接続します。
さらにFactory Playbackは、 NVIDIA Cosmos Reason ビジョン・ランゲージ・モデルを使って、カメラストリームとオペレーターの行動をリアルタイムに解釈します。NVIDIA GPU上で、オンプレミスで実行されます。
40以上の拠点工場を持つ世界的な産業設備メーカーであるTerexに導入されたこのシステムは、生産量（yield）を3%向上させ、手直し（rework）を10%削減することが期待されています。
「製造業者が、AIの力を日々の能力を拡張するためにどう活用するのかを見るのが楽しみです」と、Tulip Interfacesの共同創業者兼最高情報責任者（CIO）であるロニー・クバト氏は述べています。
始め方
SimReadyアセット、Omniverseライブラリ、そしてNVIDIAのフィジカルAIスタックは、開発者があらゆる産業用途にわたって導入し、拡張し、組み合わせていける土台を提供します。以下は始め方です。
- NVIDIA とパートナーが ハノーバーメッセで、工場の現場に物理AIをどう実装しているかをご覧ください。
- この 無料の自分のペースで学べるコースで、自律ロボット、デジタルツイン、AIパワードのシステムの構築を始めましょう。
- NVIDIA developer portalでNVIDIA Isaac SimとOmniverseライブラリを探索してください。
- 既存のカメラ基盤に NVIDIA Metropolis VSS Blueprintを導入して、作業現場から新たな洞察を得ましょう。
- GitHubで、SimReady Foundation スペック仕様のフレームワークを調べてください。
- ロボティクス、シミュレーション、自律システム全般にわたる、ドメイン特化型の物理AIアプリケーションのための NVIDIA Cosmos Cookbook のレシピを閲覧してください。
- Omniverse デベロッパーハブの全コンテンツにアクセスしてください。
- コミュニティに参加して、NVIDIAテクノロジーで未来を築いている同じ志を持つ開発者やイノベーターとつながりましょう。
