NVIDIA が、ロボティクス、視覚 AI エージェント、自動運転車両開発を加速するオープンな Physical AI Data Factory Blueprint を発表
NVIDIA
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ニュース概要:
- ブループリントの活用により、視覚 AI エージェント、ロボティクス、自動運転車向けフィジカル AI モデルの大規模データ処理とキュレーション、合成データ生成、強化学習、評価が可能に- Microsoft Azure や Nebius などのクラウド サービス プロバイダーが、世界規模のコンピューティングをエージェント駆動型のターンキー データ生産エンジンに変革するブループリントを提供- フィジカル AI の主要開発企業である FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Skild AI、Uber、Teradyne Robotics は、このブループリントを活用して、ロボティクス、視覚 AI エージェント、自動運転車開発を加速
米国カリフォルニア州サンノゼ - GTC - 2026 年 3 月 16 日 - NVIDIA は本日、トレーニング データの生成、拡張、評価を統合および自動化し、フィジカル AI システムの大規模なトレーニングにおけるコスト、時間、複雑さを軽減するオープン リファレンス アーキテクチャ、NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint を発表しました。
このブループリントにより、開発者はオープンな NVIDIA Cosmos(TM) 世界基盤モデルと主要なコーディング エージェントを活用して、限られたトレーニング データを大規模で多様なデータセットに変換できます。これには、取得にコストと時間がかかり、実環境での収集が困難な希少なエッジ ケースやロングテール シナリオが含まれます。
NVIDIA は
Microsoft Azure および
Nebius と連携し、オープンなブループリントを各社のクラウド インフラおよびサービスと統合することで、開発者がアクセラレーテッド コンピューティングのパワーを大量のトレーニング データに変換できるようにします。フィジカル AI の主要な開発企業である
FieldAI、
Hexagon Robotics、
Linker Vision、
Milestone Systems、
Robo Force、Skild AI、Teradyne Robotics、Uber は、このブループリントを活用して、ロボティクス、視覚 AI エージェント、自動運転車開発を加速しています。
NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション テクノロジ担当バイス プレジデントであるレヴ レバレディアン (Rev Lebaredian) は、次のように述べています。「フィジカル AI は AI 革命の次のフロンティアであり、その成功は大量のデータを生成する能力にかかっています。NVIDIA はクラウド リーダーと協力して、コンピューティングを次世代の自律システムやロボットを実現するために必要な高品質なデータに変換する、新しい種類のエージェント型エンジンを提供します。この新時代において、コンピューティングこそがデータです」
フィジカル AI 開発向けの統合エンジン
フィジカル AI はスケーリング則に従います。データ、コンピューティング、モデル キャパシティの増大に伴い、パフォーマンスが向上します。Physical AI Data Factory Blueprint は、モジュール型の自動化ワークフローを通じて、チームを生データからモデル対応のトレーニング セットへと導く単一のリファレンス アーキテクチャとして機能します。
- キュレーションと検索:
NVIDIA Cosmos Curator は、大規模な実世界データセットおよび合成データセットを処理、改良、アノテーションします。- 拡張と増幅: Cosmos Transfer は、キュレーションされたデータを指数関数的に拡張し、多様化させ、実データとシミュレーションによる入力の両方を増殖させることで、環境や照明条件を問わず、稀なシナリオやロングテール シナリオをより適切に捉えることができます。- 評価と検証: Cosmos Reason を搭載し GitHub で公開されている
NVIDIA Cosmos Evaluator は、生成データを自動的に採点、検証、フィルタリングし、物理的精度とトレーニング適性を確保します。
NVIDIA は、Physical AI Data Factory Blueprint を活用して NVIDIA Alpamayo のトレーニングと評価を行っています。NVIDIA Alpamayo は、ロングテール自動運転向けの、世界初のオープンなリーズニング ベースの視覚言語行動モデル群です。Skild AI は汎用ロボット基盤モデルの推進にこのブループリントを適用し、Uber は自動運転車開発を加速させるために活用しています。
大規模なエージェント ドリブン オーケストレーション
多くのロボティクス 開発者は、大規模なデータ生成に必要な複雑な AI インフラを立ち上げ、管理するための体制が整っていません。
オープンソース オーケストレーション フレームワークである
NVIDIA OSMO は、コンピューティング環境全体でこれらのワークフローを統合、管理し、手動タスクを削減することで、開発者がモデルの構築に集中できるようにします。
OSMO は現在、Claude Code、OpenAI Codex、Cursor などの主要コーディング エージェントと統合されており、エージェントがリソースをプロアクティブに管理し、ボトルネックを解消し、大規模なモデル デリバリーを加速する AI ネイティブな運用を実現します。
グローバルなフィジカル AI エコシステムの強化
クラウド サービス プロバイダーは、開発者が大規模なフィジカル AI を構築、展開するために必要な、アクセラレーテッド AI インフラ、機械学習運用、オーケストレーション サービスを提供する上で重要な役割を果たします。
Microsoft Azure は、Physical AI Data Factory Blueprint をオープンなフィジカル AI ツールチェーンに統合し、GitHub で公開しました。このブループリントは、Azure IoT Operations、Microsoft Fabric、Real-Time Intelligence、Microsoft Foundry などの Azure のサービスとの連携を提供し、フィジカル AI システムのトレーニングと検証を迅速かつ大規模に行うためのエンタープライズ グレードのエージェント駆動型ワークフローを実現します。
FieldAI、
Hexagon Robotics、Linker Vision、Teradyne Robotics は、認識、モビリティ、強化学習パイプライン全体でのデータ生成、拡張、評価の加速と拡大に向けて、Azure フィジカル AI ツールチェーンを最初にテストする企業に含まれています。
Nebius は OSMO を自社の AI クラウドに統合し、開発者がブループリントを活用してニーズに合わせた本番環境対応のデータ パイプラインを展開できるようにしました。Nebius のインフラは、NVIDIA RTX PRO(TM) 6000 Blackwell Server Edition GPU と超高速なオブジェクト ストレージ、ネイティブ データの管理とラベリング、サーバーレス実行、ビルトインのマネージド推論を組み合わせ、フィジカル AI スタックをエンドツーエンドで支えます。
初期ユーザーの Milestone Systems、Voxel51、RoboForce は、Nebius インフラ上でブループリントを活用して、動画解析 AI エージェント、自動運転車、そして産業用ヒューマノイド ロボット向けのモデル開発を高速化しています。
NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint は、4 月に GitHub で公開される予定です。
NVIDIA 創業者/CEO の ジェンスン フアン による
GTC 基調講演のリプレイ、および
セッションをご視聴ください。
※本発表資料は米国時間 2026 年 3 月 16 日に発表された
プレスリリースの抄訳です。
NVIDIA について
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) は AI とアクセラレーテッド コンピューティングの世界的なリーダーです。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
