NVIDIA、ロボティクス、視覚AIエージェント、自動運転開発を加速する「Physical AI Data Factory Blueprint」を発表

ブループリントの概要

NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprintは、オープンなNVIDIA Cosmos™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、限られたトレーニングデータを大規模かつ多様なデータセットに変換することを可能にします。これにより、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にも対応できるようになります。

NVIDIAは、Microsoft AzureやNebiusと連携し、この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しています。これにより、開発者はアクセラレーテッドコンピューティングの力を活用して、大量のトレーニングデータを生成できます。

フィジカルAI開発向けの統合エンジン

このブループリントは、モジュール型の自動化ワークフローを通じて、生データからモデル対応のトレーニングセットへとチームを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。

  • NVIDIA Cosmos Curator

• 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、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 Cosmos Evaluator

NVIDIAは、このブループリントを活用して、ロングテール自動運転向けのオープンなリーズニングベース視覚言語行動モデル群であるNVIDIA Alpamayoのトレーニングと評価を進めています。また、Skild AIは汎用ロボット基盤モデルの推進に、Uberは自動運転車開発にこのブループリントを適用しています。

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が直面する、大規模なデータ生成に必要な複雑なAIインフラの構築と管理の課題に対応するため、NVIDIAはオープンソースオーケストレーションフレームワーク「NVIDIA OSMO」を提供します。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、AIネイティブな運用を実現します。

• NVIDIA OSMO

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、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ことで、大規模なフィジカルAIの構築と展開において重要な役割を担います。

• Microsoft Azure: 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。

  • Microsoft Azure関連情報
    FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Teradyne Roboticsは、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。

  • FieldAI

  • Hexagon Robotics

  • Linker Vision

• Nebius: 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™ 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。

  • Nebius関連情報
    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、動画解析AIエージェント、自動運転車、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。

  • Milestone Systems

  • Robo Force

NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprintは、2026年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基調講演およびセッションは以下のリンクから視聴可能です。

• GTC 基調講演

• セッション

NVIDIAの詳細については、以下の公式ウェブサイトをご覧ください。

• NVIDIA 公式ウェブサイト