ロボティクスシミュレーションと高忠実度の構築 AIファクトリーのデジタルツイン 3Dモデルだけでは不十分です。開発者は多くの場合、衝突ジオメトリ、質量、摩擦などのプロパティを追加する必要があります。 SimReady アセットは、シミュレーションワークフローに必要なプロパティがあらかじめ設定された3Dモデルであり、手作業を削減します。
SimReadyセントラルライブラリ 2,000以上のシミュレーション準備完了(SimReady)の OpenUSD Hugging Face上のアセットであり、開発者に無料でゲートなしの開始点を提供する。 身体性AI トレーニング環境やAIファクトリのデジタルツイン向けに活用できます。このライブラリには、ロボットアームやグリッパーから倉庫設備、ラック、冷却インフラに至るまで、さまざまなインフラおよび設備アセットが含まれています。開発者は各アセットがどの機能に対応しているかを確認した上で、異なるサプライヤーのアセットを組み合わせてシーンを構築できます。
機器メーカー(OEM)は、SimReady要件に対してアセットを準備・検証できるようになり、SimReady Central Libraryを利用して開発者にリーチし、エンドユーザーがシナリオのテストとシミュレーションをより迅速に行い、意思決定を加速できるようにできます。これにより、各産業は自社のHugging Faceデータセットを管理しながら、自社製品を中心としたシミュレーションを構築できます。
アセットがSimReadyとなる条件やOEMがSimReady Central Libraryにどう貢献するかについて解説し、その後、開発者がそれらのアセットを使ってどのように…を構築できるかをお見せします。 ロボットによるピック・アンド・プレース作業のシナリオ および AIファクトリーのレイアウトを比較する.
資産をSimReadyたらしめるものは何でしょうか?
SimReadyアセットは、シミュレーションワークフローに必要なプロパティを備えたOpenUSDアセットです。CADのような詳細な3Dモデルは、出発点として有用です。シミュレーションでは、そのオブジェクトがどのように解釈され使用されるべきかについての追加情報が必要です。
ロボットのマニピュレーションタスクであれば、オブジェクトの質量、衝突ジオメトリ、摩擦特性などが含まれるかもしれません。AIファクトリーのワークフローであれば、設備のジオメトリや、アプリケーションに必要な電気的・熱的なメタデータなどが含まれるでしょう。
OpenUSD は、3Dシーンを記述・合成するためのオープンで拡張可能なフレームワークです。これらのシーンを使用して自律機械の訓練や評価を行うには、物理的挙動、衝突、センサーの相互作用に関する情報も必要となります。
SimReady Foundation これらの要件を明示的にするための仕様、プロファイル、検証ツールを提供します。プロファイルは、特定のユースケースにおいてアセットが必要とする機能と能力の論理的なグルーピングを定義します。
図1. SimReady Foundationは特定のシミュレーションユースケース向けにアセット表現の要件を定義し、一方デベロッパーライブラリはそれらの要件に対してOpenUSDアセットを準備・検証する際に役立ちます。
資産やプロフィールに応じて、これらの特徴には以下が含まれる場合があります:
| 資産の構造要素 | それによって可能になること |
|---|---|
| 衝突ジオメトリと物理的性質 | サポート対象ランタイムにおける接触および物理シミュレーション。 |
| 関節の構造と限界 | 関節型ロボットおよび設備の移動。 |
| セマンティックラベル | 物体識別とアノテーション付き合成データ。 |
| 素材とセンサーの特性 | レンダリングおよびセンサーシミュレーションのサポート。 |
各シミュレーションのユースケースに関連する要件については、次を参照してください。 SimReady Foundationの要件とプロファイル. 開発者は、自身のワークフロー要件に合致するプロファイルを持つアセットをSimReady Centralから選択し、それらをOpenUSDシーンに組み込む必要があります。
なぜOEMアセットをSimReady Centralに公開するのか?
OEMメーカーは、自社のCAD設備モデルを、自社製品を中心にシミュレーションを構築する開発者向けのSimReadyアセットに変換できます。SimReady Central Libraryにより、それらのアセットがHugging Face上で見つけやすくなり、製造業者はロボティクスシミュレーションやAIファクトリーのデジタルツインを構築するチームにリーチできるようになります。
対象 AIファクトリーOEM のような Vertivこのライブラリにより、倉庫用機器ラック、サーバーラック、冷却機器、AIファクトリのデジタルツイン向け支援インフラといったアセットを配布するための手段が提供されます。開発者やフロンティアエージェントは、これらのアセットを取り込むことができます。 AIファクトリーのデジタルツイン SimReadyプロファイルで指定されたジオメトリとプロパティを再利用します。
For ロボティクスOEM such as Comau, FANUC, Franka Robotics, Robotiq, Standard Bots、および Universal Robotsにとって、このライブラリにより、トレーニング環境および評価環境を構築するチームがロボットアームやグリッパーを検索できるようになります。開発者はこれらのアセットを産業機器と組み合わせて、倉庫や工場のシナリオを構築できます。
For シミュレーションアセットプロバイダー such as Palatial にとって、このライブラリにはNVIDIA Roboticsと協力してリリースされた NVIDIA Robotics 1K Dataset が含まれており、テキスト、画像、スキャン、データシート、CADから生成された複雑な関節付きアセットも併せて提供されます。開発者はロボットのトレーニングと評価のためのアセットやシーンを構築できます。
For OEM such as LG Electronics (LGE) のように家庭向けロボットとそれらが連携する家電を開発している企業にとって、このライブラリは冷蔵庫や食器洗い機などのアセットを共有するための手段を提供します。開発者は、家電とロボティクスの両方におけるLGEの経験に基づくアセットを活用し、ロボットのトレーニング、評価、合成データ生成のための家庭シミュレーション環境を構築できます。
For AI支援CADプロバイダー such as ForgeCADにとって、このライブラリは高品質なテクスチャを持つ関節付きロボティクス用プロップを利用可能にし、開発者はそれらを使用してロボットの知覚・操作トレーニング用の環境や、合成データ生成のための環境を構築できます。
投稿するには、OEMは SimReady Central submission skill を使用して、アセットを関連するSimReadyプロファイルに対して検証し、パッケージ化して、ライブラリへの収録を申請することができます。
Figure 2. OEMはOpenUSDアセットをSimReadyプロファイルに照らして準備・検証し、その後そのアセットをSimReady Centralに提出します。開発者やAIエージェントはライブラリ内のアセットを発見し、シミュレーション環境の構築に利用します。
SimReadyアセットでシミュレーション環境を構築する
SimReady Centralは、ロボットや産業分野の開発者に、ロボットワークセル、産業環境、AIファクトリーのデジタルツイン向けの再利用可能な出発点を提供します。開発者やAIエージェントは、SimReady Centralでワークフローに必要なプロファイルを満たすアセットを見つけ、それらをOpenUSD環境へと組み合わせることができます。
開発者はSimReadyアセットを使って訓練環境にオブジェクトや障害物を配置し、その配置を変化させてロボットの挙動を評価できます。こうした環境は、以下のようなプロジェクトを支援できます。 Microduck。これはHugging FaceとPollen Roboticsによるオープンソースロボットです。
図3. アセットデータセットは、Hugging Face上のSimReady Centralを通じて接続され、同サービスのUSD検索サービスを利用して、Isaacワークフロー、SimReady Centralライブラリ検索、AIエージェントワークフローを支援します。
NVIDIA USD SearchがSimReady Central Libraryの自然言語検索を強化し、開発者やAIエージェントが参加データセット全体からアセットを見つけられるよう支援します。Hugging Faceも、インデックス化されたUSDプロパティとシミュレーションメタデータを備えたプラットフォーム検索にUSD Searchを統合しており、エージェントが物理AIシミュレーションタスクに適したSimReadyアセットを発見しやすくなっています。
AIアシストによるオーサリングは、これらのアセットを活用するもう一つの構築方法です。開発者は、OpenAIの GPT-6 Astra のようなフロンティアモデルを、アセット検索やシーンオーサリングツールと組み合わせて、SimReady Central Libraryを使った環境構築に利用できます。タスクの要件と空間的な制約を与えれば、Astraは適切なアセットの検索、シーンを組み立てるコードの作成、シナリオのバリエーションの作成を支援できます。
OEMもまた、Astraを使って、SimReady Foundationの要件に沿ってOpenUSDアセットを準備・改良し、ライブラリへの検証と提出の前に行うことができます。
ロボットのピックアンドプレースシナリオを構築する
たとえば、ロボットによるピックアンドプレースシナリオを構築する開発者は、次のようなプロンプトから始めることができます。
Hugging Face上のSimReady CentralのSimReadyアセットを使って、Isaac SimでPhysXを用いた基本的な倉庫のピックアンドプレースシナリオを作成してください。
nvidia-simready-central.hf.spaceを使って、FANUCのロボットアーム、互換性のあるRobotiqグリッパー、適切な倉庫アセットを見つけてください。シーンを組み立て、ピックアンドプレースタスクを設定するPythonコードを生成してください。結果を確認できるよう、.movのプレビューをレンダリングしてください。
シナリオを再現できるよう、スクリプト、アセットのバージョン、ランタイムのバージョンを含めてください。
このワークフローでは、Astraに以下のことを期待しています。
- Hugging Face上に配布されている関連アセットを検索するためにSimReady Search APIにクエリを実行します
- OpenUSDステージへそれらをリファレンス/ペイロードします
- ワークセルを組み立てるPythonコードを生成します
- ピックアンドプレースタスクを設定します
- ユーザーレビュー用のプレビューをレンダリングします
図4. SimReadyアセットから組み立てられたロボットのピックアンドプレース用ワークセルは、AI支援によるシーンオーサリングが、開発者の要件をIsaac Simでのレビューと改善の対象となるシミュレーションシナリオへと変換する仕組みを示しています。
AIファクトリレイアウトの比較
同じアプローチは、AIファクトリのデジタルツインを構築するISV(独立系ソフトウェアベンダー)にも活用できます。タスクはロボットとのインタラクションから機器の配置へと移り、指定された空間的制約の中でラック、冷却機器、およびそれらを支えるインフラを配置することになります。
Hugging FaceのSimReady CentralからSimReadyアセットを使用し、ラックと冷却機器を備えた2つの代替AIファクトリレイアウトを作成してください。
提供された機器の寸法と通路のクリアランス要件を使用してください。機器の重なりやクリアランス違反をチェックし、問題があれば報告してください。
各レイアウトをOpenUSDシーンとして保存してください。結果を再現および比較できるよう、シーン構築スクリプト、アセットのバージョン、ランタイムのバージョンを含めてください。
このワークフローでは、Astraが選択されたSimReadyアセットを2つのOpenUSDレイアウトへ組み立て、続いて提供された要件に基づいて機器の重なりと通路クリアランスをチェックするスクリプトを生成します。開発者はその後、シミュレーションアプリケーションでレイアウトを確認し、機器の配置やアクセス経路を比較し、推奨される構成を改良する前にフラグが立てられた問題をレビューできます。
図5. SimReadyアセットから組み立てられたAIファクトリレイアウトは、AI支援によるシーンオーサリングが、OpenUSDにおける機器配置、通路クリアランスのチェック、レイアウトの改良をどのように支援するかを示しています。
どちらの例でも、開発者はいくつかの方法で環境を拡張できます:
- 環境を再利用する: レイアウトやタスク固有の変更を別々のOpenUSDレイヤーに保持することで、同じソースアセットで複数の実験をサポートできます。
- シナリオにバリエーションを持たせる: ライブラリから追加のアセットを導入し、オブジェクトの配置、機器の構成、周辺インフラを変えることで、さまざまな条件を評価できます。
- アプリケーション固有のテストを構築する: ロボティクスの場合は、Isaac Labでトレーニングおよび評価タスクを設定します。AIファクトリの場合は、電力配分や冷却性能などの分析に必要な機器データやシミュレーションツールにシーンを接続します。
- 検証済みのレイアウトを運用に反映する: AIファクトリの場合は、シーンをライブのBMSおよびITテレメトリに接続し、デジタルツインをAIファクトリ設備と同期させ続けます。
次の波のアセットづくりに参加しませんか
SimReady Centralのロードマップには、より多くのOEMパートナーや拡大を続けるアセットライブラリが含まれており、開発者が再利用可能なコンテンツから組み立てられる機器や環境の範囲が広がります。
コミュニティからのフィードバックは、どの追加が最も重要かを見極めるのに役立ちます。どのアセットが必要か、どのランタイムを使用しているか、どこで統合のギャップに直面したかを、コメントでお知らせください。
SimReady Centralへの掲載を希望するOEMアセットは、次の アセット提出ガイド.
から提出してください。OEMによる提供は利用可能なコンテンツを広げ、開発者の事例はアセットがさまざまなアプリケーションでどのように機能するかを示すことができます。あなたが構築したものの例をコメントで共有し、バグやSimReady要件に関する機能要望はSimReady Foundationで issueを起票 してください。
Hugging Face 🤗 で構築を始めましょう
次のロボティクスシミュレーションまたはAIファクトリのデジタルツインに向けて、SimReady Centralライブラリからアセットを選択してください。以下のリソースを活用して、アセットの検索、シーンの構築、または機器モデルの提供を行ってください。
アセットを見つける
- タスクに合ったアセットを探しましょう: SimReady Central Library Hugging Face上で
- 自然言語で検索: 必要なアセットを以下から説明してください SimReady Centralの検索エンドポイント Powered by USD Search.
- 独自のアセットブラウザを構築する: インデックスからライブラリへのスキルを調べてください: SimReady Central GitHubリポジトリ.
シーンを構築する
- OpenUSDシーンの組み立て方を学びましょう: 無料の OpenUSDラーニングパスに従ってください.
- ロボティクスとデジタルツインのスキルを磨きましょう: 無料のものを探検する フィジカルAI講座.
- ロボティクスシミュレーションを構築する: まず Isaac Sim および Isaac Lab.
- AIファクトリーを構築する: から始める エージェント支援のデジタルツインワークフロー.
コンテンツの準備と投稿
- OEMコントリビューションのプロセスを開始します: オンボーディングガイドに従い、FAQの回答を以下でご確認ください： SimReady Central Library ドキュメント.
- アセットの要件を選択してください: 「内のプロフィールを確認する」 SimReady Foundation.
- シミュレーション用にCADモデルを準備します: 次を使用します SimReadyへのCAD変換スキル.
- アセットの検証、パッケージ化、送信を行います: フォローする SimReady Central 提出スキル.
楽しいビルドを、あなたが何を作るのか楽しみにしています!