RLWRLDとNVIDIA、ヒューマノイドAIの次世代産業基盤構築に向けた取り組みを発表

　リアルワールドは6月9日、NVIDIAと共同でヒューマノイドロボットAIの次世代産業標準を策定する取り組みを発表した。ヒューマノイドAIの業界共通基盤の構築に向け、器用な作業能力を評価する共有ベンチマーク「DexBench」、器用な動作学習に活用するデータ標準の整備、NVIDIAのロボティクス開発基盤「Isaac Lab」および「Isaac Lab-Arena」との連携強化の3つを重点領域として推進する。

器用な操作についての共通フレームワーク

　ヒューマノイドロボットが精密な組立や仕分け、包装といった細やかな作業を行なう「器用な操作（Dexterous Manipulation）」は、ヒューマノイドAIの実用化・産業化を左右する重要な技術領域として注目されている。

　しかし現在、業界には器用な動作性能を客観的に評価する共通ベンチマークや、関連AIモデルの学習に活用できる標準化されたデータ基盤が十分に存在しない。こうした課題が、技術開発の進展や商用展開の拡大を妨げる要因となっている。

【RLWRLD CEO リュ・ジュンヒ氏のコメント】

「ロボットハンドの精密な動作を評価・再現するための共通言語がなければヒューマノイドAIの商業的ポテンシャルは制限されたままです。RLWRLDはNVIDIAとの協業を通じて、共通ベンチマーク「DexBench」およびデータ標準を確立することで、RLWRLDはモデル開発にとどまらない業界全体のインフラ整備に取り組みます。今回の取り組みが、世界的なヒューマノイドAIエコシステムの新たな基準となることを期待しています。」

【NVIDIA ロボティクスエコシステム責任者 Amit Goel氏のコメント】

「ヒューマノイドロボットの産業利用を拡大するためには、計測可能で、再現性のある器用な操作能力が不可欠です。DexBenchとNVIDIA Isaacプラットフォームの連携により、ロボティクスコミュニティはより信頼性が高く高精度な操作モデルの開発を進めることが可能となり、次世代ロボティクスの実用化を加速できると考えています。」

シミュレーションと実環境をまたぐデュアルバリデーションフレームワーク「DexBench」

　RLWRLDの評価基盤DexBenchは、NVIDIAの「Isaac Lab-Arena」環境と統合され、シミュレーション環境と実環境の双方で器用な操作能力を評価・検証できる仕組みとして構築される。

　DexBenchは、産業の現場で求められる器用な操作能力を評価するためのベンチマーク。組み立てや仕分け、梱包といった18の主要タスクを対象に「把持の多様性」「空間的精度」「時間的精度」「接触精度」「状況認識」の5つの観点から性能を評価する。これにより、ロボットメーカーや研究機関、企業に共通の評価基準が提供され、ベンチマークの評価から、商用展開までを見据えた開発指針の整備が期待される。

5本指による巧みな操作を実現するヒューマノイドデータ標準

　NVIDIA Isaac Labのパイプラインとの互換性を確保するため、NVIDIAと共同で、ヒューマノイドロボットの器用な操作能力の学習に活用するデータ形式の標準化に取り組む。この標準化は、世界中のロボットメーカーや研究機関にとって共通のデータインターフェースになることを目指している。

　RLWRLDのヒューマノイド巧緻操作向け基盤モデルである「RLDX-1」は、「RoboCasa Kitchen」「RoboCasa GR-1 Tabletop」「LIBERO-Plus」を含む、8つの確立されたシミュレーションベンチマークで最先端の性能を発揮し、「NVIDIA GR00T N1.6」や「Physical Intelligence π0.5」といった最先端モデルを上回った。

　これらの結果はRLWRLDのアーキテクチャ的アプローチの有効性を裏付けるものである一方、DexBenchは次のフロンティア、すなわち既存のベンチマークでは捕捉できなかった器用性の性能測定方法を業界で標準化するという課題に取り組んでいる。

　同社は、「Dexterity Night」と題した一連のRLDX-1ローンチイベントを通じて、グローバルな展開を拡大している。先月サンフランシスコで開催された初イベントでは、NVIDIAのロボティクス・エコシステムおよびエッジAI製品担当責任者であるAmit Goel氏が登壇し、RLWRLDを「NVIDIAが構築している物理AIエコシステムの中核パートナーの一つ」と称し、世界中のロボティクスコミュニティから強い関心を集めた。日本でのイベントに続き、6月10日にソウルでDexterity Nightを開催する予定だ。