GTCパリにおいて、NVIDIAはAIドリブン・インフラ、デジタルツイン、ロボティクス、そして自律走行車におけるリーダーシップを強化する一連の包括的な発表を行いました。イベントの中心テーマである「フィジカルAI」は、デジタル世界と物理世界を繋ぎ、パートナーとお客様がよりスマートで安全、そして持続可能なシステムを構築できるよう支援するというNVIDIAのコミットメントを強調しました。技術営業担当者にとって、これらのイノベーションは、都市開発、製造、そしてモビリティにおける最も差し迫った課題に対処する、堅牢なソリューションポートフォリオを表しています。
スマートシティAIのためのオムニバースブループリント：持続可能な都市の未来を実現する
NVIDIAは、スマートシティAI向けのOmniverseブループリントを発表しました。これは、Omniverse、Cosmos、NeMo、Metropolisの各プラットフォームを統合したリファレンスフレームワークです。このブループリントは、都市とそのパートナーがシミュレーション対応のフォトリアリスティックなデジタルツインを作成し、都市の運営とインフラを最適化するAIエージェントの開発、テスト、展開を支援するように設計されています。
2050年までに都市人口が倍増すると予測される中、都市は持続可能なサービスと効率的な公共計画の提供という大きなプレッシャーに直面しています。Omniverse Blueprintは、シームレスな統合と管理を可能にする統合ソフトウェアスタックを提供することで、都市規模のデジタルツインの構築と管理の複雑さに対処します。Omniverseは物理的に正確なシミュレーションを実現し、CosmosはAIモデルの学習用合成データを生成し、NeMoは大規模な言語モデルと視覚言語モデルのキュレーションと改良を行います。同時に、Metropolisはビデオ分析用のAIエージェントを導入し、リアルタイムの洞察を提供します。
ワークフローは合理化されており、開発者は航空写真や地図データを用いてSimReadyデジタルツインを作成し、TAOとNeMo Curatorを用いてAIモデルをトレーニング・微調整し、監視と運用インテリジェンスのためのリアルタイムAIエージェントを展開します。SNCF Gares&Connexions、K2K、Milestone Systems、Bentleyなどの早期導入企業は、既にこのブループリントを活用し、メンテナンス、エネルギー効率、公共安全において目に見える改善を実現しています。
例えば、SNCF Gares&Connexionsは、3,000の鉄道駅網全体にデジタルツインとAIエージェントを導入し、予防保守の定時遵守率100%を達成し、ダウンタイムと応答時間を半減させ、エネルギー消費量を20%削減しました。シチリア島では、NVIDIAのAI BlueprintとNebiusクラウドで構築されたK2KのAIエージェントが、リアルタイムの公共安全警報を提供しています。Milestone SystemsのProject Hafniaは、AIモデル開発のための匿名化され規制に準拠したビデオデータプラットフォームを構築しており、Linker VisionとAVES Realityは、SimReady Omniverseツインに3D都市形状を組み込んでいます。
DiffusionRendererとCosmos Predict
NVIDIA Research は、逆レンダリングと順レンダリングを単一の高性能エンジンに統合するニューラル レンダリング技術 DiffusionRenderer により、AI を活用したレンダリングの限界をさらに押し広げ続けています。このテクノロジーにより、コンテンツ クリエイターや物理 AI 開発者は、2D ビデオのライティング編集、自動運転やロボット工学のトレーニング用合成データの生成、そしてかつてないほどリアルなフォトリアリスティックなシーンの作成が可能になります。
DiffusionRendererは、2Dビデオデータのみを使用してシーンのデライトとリライトを行い、3Dジオメトリを必要とせずに法線や材質の粗さといった複雑な特性を推定します。これにより、新たな影、反射、照明条件を作成できるようになり、自律システムのトレーニングデータセットの多様性と品質が向上します。
NVIDIAは、DiffusionRendererとCosmos Predict-1を統合することで、合成データ生成の品質と一貫性をさらに向上させました。より広範なCosmosプラットフォームの一部であるCosmos Predictは、物理AI開発のための世界最高クラスの基盤モデルと高速データパイプラインを提供します。これらの進歩は、自動車、ロボティクス、クリエイティブメディアなど、高忠実度シミュレーションとデータ拡張に依存する業界にとって極めて重要です。
FoundationStereo、シーンフロー、Difix3D+
NVIDIAの研究チームは、コンピュータービジョンとAIの分野をリードし続けており、CVPRで複数の論文が認められています。FoundationStereoは3D画像から2D情報を再構築し、既存の手法を凌駕する性能を発揮し、複数の領域にまたがって一般化します。ブラウン大学と共同開発したZero-Shot Monocular Scene Flow Estimationモデルは、単一の画像から3Dモーションフィールドを予測します。Difix3D+は、3Dシーン再構築におけるアーティファクトを除去し、デジタルツインとシミュレーション環境の品質を向上させます。
NVIDIA は Autonomous Grand Challenge で一貫して高い評価を受けており、3 年連続で優勝しています。これは、エンドツーエンドの自律システム開発における同社のリーダーシップを証明しています。
産業オートメーションの加速
欧州の製造業が労働力不足と持続可能性への要求に直面する中、NVIDIAは次世代の安全なAI駆動型ロボットの開発に取り組んでいます。GTC Parisでは、Agile Robots、Extend Robotics、Universal Robotsといった大手ロボティクス企業が、NVIDIAのプラットフォームを活用した画期的な成果を披露しました。
ヒューマノイドロボットの推論のためのオープンな基盤モデルであるNVIDIA Isaac GR00T N1.5がダウンロード可能になりました。これにより、材料のハンドリングと製造における適応性と指示追従性が向上します。RTX PRO 6000向けに最適化された最新のIsaac SimおよびIsaac Labフレームワークは、開発者向けプレビューとして提供されており、高度なシミュレーションと学習をサポートします。
包括的な安全システムであるNVIDIA Halosは、ハードウェア、AIモデル、ソフトウェアを統合し、開発ライフサイクル全体にわたる機能安全を確保することで、ロボティクス分野にも拡張されました。ANSI National Accreditation Board (ANAB) の認定を受けたHalos AI Systems Inspection Labは、ロボティクスおよび自動車アプリケーションのコンプライアンスと安全性の検証を提供します。NVIDIA IGXプラットフォームとHoloscan Sensor Bridge向けの新しい安全拡張パッケージは、安全機能とセンサー・コンピューティング・アーキテクチャの統合をさらに簡素化します。
AVエンドツーエンドAI、安全性、合成データ
NVIDIA DRIVEは、自動運転車および高度自動運転車への世界的な移行を継続的に推進しています。既に大手自動車メーカーで運用されているフルスタックAVソフトウェアプラットフォームは、安全でスケーラブルかつ効率的な自動運転車の開発を可能にします。NVIDIAのモジュール型アプローチにより、お客様はスタック全体または特定のコンポーネントを導入することができ、ADASから完全自動運転まで、あらゆるものをサポートします。
AIトレーニング用のDGXシステム、シミュレーションと合成データ用のOmniverseとCosmos、そして車載コンピューティング用のDRIVE AGXという3つのコンピュータソリューションは、自動運転開発のための包括的なパイプラインを提供します。このアーキテクチャにより、自動車メーカーは実世界の運転データを数十億マイルに及ぶシミュレーション走行データに変換し、検証と継続的な改善を加速できます。
NVIDIAのエンドツーエンドAVソフトウェアは、ディープラーニングと基盤モデルを活用してセンサーデータの処理と車両動作の制御を行い、従来のモジュール型パイプラインの枠を超えています。AVシミュレーション用のOmniverseブループリントとCosmos Predict-2ワールド基盤モデルは、堅牢で人間のような運転システムの開発をさらに強化します。
Cosmos Predict-2は、強化されたコンテキスト理解と動画生成機能を備え、自動運転車（AV）のトレーニング用合成データの作成を加速します。実世界の運転データを用いたトレーニング後、マルチビュー動画を生成できるため、データセットが拡張され、困難な状況におけるモデルのパフォーマンスが向上します。Gatik、Oxa、Plus、Uberといった業界リーダーは、既にCosmos Predictを活用してAV開発を拡大しています。
オープンソースのAVシミュレーターとして業界をリードするCARLAに、Cosmos Transfer APIとNuRec APIが統合されました。これにより、開発者は高忠実度の合成シーンを生成し、多様な運転シナリオをシミュレートできるようになります。Cosmosで生成された40,000万本のクリップを含むNVIDIA Physical AI Datasetは、トレーニングと検証のための豊富なリソースを提供します。
NVIDIA Halos によるエンドツーエンドの安全性
自動運転車開発において、安全性は依然として最優先事項です。今年初めに発表されたNVIDIA Halosは、ハードウェア、ソフトウェア、AIモデルを統合した包括的な安全プラットフォームを提供し、クラウドから自動車まで、あらゆる範囲で安全な開発と展開を実現します。DriveOSの安全性認定を受けたオペレーティングシステムは、厳格な自動車基準を満たしており、Halosはシミュレーション、トレーニング、展開全体を通して安全対策を提供します。
Bosch、Easyrain、Nuroといった業界リーダー企業がHalos AI Systems Inspection Labに参加し、自社製品とNVIDIAテクノロジーの安全な統合を検証しています。この協業的なアプローチにより、AVシステムは最高の機能安全ベンチマークを満たすことが保証され、AI定義車両への業界移行を支援します。
NVIDIA の物理 AI の未来に向けた青写真
GTCパリにおけるNVIDIAの発表は、AI、シミュレーション、そして現実世界のシステムの融合にとって極めて重要な瞬間を象徴しています。スマートシティ、ロボティクス、自律走行車向けの統合プラットフォームとリファレンスブループリントを提供することで、NVIDIAはパートナーと顧客のイノベーションの加速、安全性の向上、そして持続可能な成長の推進を支援します。
Amazon