物理 AI のシミュレーション現状を概観

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なぜシミュレーションなのか？どのエンジンを選ぶべきか？

MuJoCo, MuJoCo Warp, Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac Lab 3.0 と Isaac Sim および Newton の関係性、モダンな GPU 加速物理演算のロボットへの応用、Newton、その他のシミュレーションエンジン、結論

なぜシミュレーションが必要か

図 1: *ヒューマノイドロボットの歩行シミュレーション*。ロボットの姿勢は追跡されたボディキープポイント（緑色のマーカー）で表され、連続するロボットの実体は時間の経過とともに移動する様子を示しています。矢印は指令された運動方向を示し、物理ベースのシミュレーション環境がロボットの歩行や制御ポリシーの訓練・評価にどのように活用されているかを視覚化しています。

物理 AI システムを構築する際の最大の課題は、データの入手可能性です。大規模言語モデル（LLM）やビジョンランゲージモデル（VLM）はインターネット規模のデータセットで訓練できますが、ロボット工学や物理 AI システムには同じような恩恵はありません。物理 AI システムを訓練するには、ロボット自身が物理世界との相互作用の結果から学ぶ必要があります。例えば、カップが滑り落ちたとき、ケーブルが曲がったとき、あるいはグリッパーが物体に対して不適切な角度で接触したときに何が起きるのかを理解しなければならないのです。

実世界でこうしたデータを収集するのは、タスクの破壊的な性質ゆえに、時間がかかり、費用も高くつき、リスクを伴い、場合によっては現実的ではありません。シミュレーションは、フォトリアルで物理法則に基づいた大量のデータを生成可能にする橋渡し役となります。シミュレーション上でロボットを遠隔操作し、GPU の並列処理を活用してデータ収集をスケールさせることで、開発者は実世界での収集にかかるコストの数分の一で、数千時間にわたるロボットの経験値を生成できます。

従来のロボット用シミュレータは、主に幾何形状のデバッグやコントローラのテスト、ロボットの動作可視化のために使われていました。しかし現在では、シミュレーションはモデル開発のループに組み込まれています。チームはこれを用いて知覚データのセットを生成し、強化学習の方針を訓練し、実演データを収集し、実世界のデータを拡張し、モデルのベンチマークを行い、稀なケースや敵対的なシナリオに対して方針を検証します。この変化こそが、産業研究ラボや学術グループがこれらの新たな要件を満たすシミュレーションエンジンの開発や貢献を加速させている理由です。

これらの要件は、3 つのコンピューターからなるパラダイムで理解できます。

• 学習用コンピューター：データを処理し、基盤 AI モデルを訓練するための大規模な GPU クラスター。
• シミュレーション用コンピューター：GPU アクセラレーテッドな物理演算と RTX レンダリングを活用して、ロボットの経験値、センサーデータ、シミュレーション上の相互作用を生成する GPU ワークステーションまたはクラスター。

オンロボットのコンピューターとは、NVIDIA Jetson AGX Thor クラスのシステムのようなエッジデバイスであり、展開時に学習済みの方針やモデルを実行するものです。

図 2: *物理システム（地球とロボット）は、その仮想表現（デジタルモデル）と継続的にデータを交換し、双方向フィードバックループを通じて監視、分析、予測、制御を可能にします。*

各コンピューターは、タスクのレイテンシ、スループット、精度、および展開要件に応じて異なる役割を果たします。

現在利用可能なシミュレーションエンジンは多数あり、それぞれがヒューマノイドロボット、航空機、地上ロボット、自動運転車、四足歩行ロボット、器用なマニピュレーターなど、異なるユースケースを対象としています。また、強化学習やバッチ処理によるシミュレーション、接触を伴う物理演算、フォトリアルなレンダリング、センサーシミュレーションへの対応状況もエンジンによって異なります。シミュレーションエンジンの分類については、ロボットドメインとアクセラレーションプロファイルに基づき図 2 を参照してください。

どのシミュレーションエンジンを選ぶべきか？

開発者は、取り組んでいるユースケースに最適なシミュレーションエンジンを選ぶ際に苦労することがよくあります。多くの場合、以下の基本的な問いが鍵となります。

• スケーラブルな合成データ生成ワークフローが必要か？
• 強化学習を行う必要があるか？
• 特定のシミュレーションエンジンはどのようなセンサーをサポートしているか？
• 対応する 3D アセットフォーマットは何か？
• 必要な環境の忠実度とスケールはどの程度か？

これらの要素は、開発者が自身の開発ニーズに最適なシミュレーションエンジンを選ぶ際の判断材料となります。

ヒューマノイドや両腕による器用な操作を扱う上で、NVIDIA Isaac Sim や Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake、そして Genesis は最も人気のあるシミュレーションエンジンです。それぞれのエンジンは、強化学習の拡張や合成データの生成、シミュレーション上でのアルゴリズム・モデルのテストなど、特定のユースケースに特化しています。ここでは、MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim、Isaac Lab について簡単に解説します。

MuJoCo

MuJoCo は「Multi-Joint dynamics with Contact」の略称で、主にロボット工学、生体力学、強化学習、制御、および関節付きシステムのシミュレーション向けに設計された、高速かつ高精度なオープンソースの物理エンジンです。ゲームや視覚的なリアリティを重視する他のエンジンとは異なり、MuJoCo は精密な力学計算、接触を伴う複雑な運動、モデルベースの最適化を中心に構築されています。物理的な正しさが求められるシステムにおいて、その速度、精度、そしてモデリング能力に重点を置いています。

図 3: *MuJoCo でシミュレートされたロボットマニピュレーター。 この図は、物理ベースのシミュレーション環境で動作する多関節アームと平行グリッパーを示しています。MuJoCo はロボットのダイナミクス、運動学、接触相互作用をモデル化するために用いられ、実世界への展開前にモーションプランニングやマニピュレーション、制御アルゴリズムの開発・評価を可能にします。

MuJoCo はフォトリアリスティックなレンダリングや大規模な GPU 並列シミュレーションにおいて常に最良の選択肢とは限りませんが、同社が特に知られるコア機能として、決定論的なパイプライン、接触を含む明確な逆ダイナミクス計算、強力な接触モデル、そして一般化座標によるシミュレーションが挙げられます。

MuJoCo Warp

MuJoCo Warp（通称 MJWarp）は、NVIDIA Warp という Python フレームワークで書かれた GPU 加速版の実装です。NVIDIA Warp はロボット学習や物理シミュレーション向けに設計された、高性能な CUDA アクセラレーテッドな微分可能カーネル記述のためのフレームワークです。

MJWarp は、MuJoCo スタイルの剛体連成物理学、接触が豊富なシミュレーション、そしてロボットのダイナミクスをバッチ処理可能な GPU 環境に持ち込みます。これにより、強化学習や大規模なポリシー学習に適した環境を実現しています。従来の CPU ベースの MuJoCo と比較すると、MJWarp は単一ステップのレイテンシーよりもスループットを重視して設計されています。多数の世界を並列でシミュレートし、CPU から GPU へのデータ転送によるボトルネックを解消、学習負荷における接触が激しいロボットタスクをより効率的にスケールさせることを目指しています。

Isaac Sim

NVIDIA Isaac Sim は、NVIDIA Omniverse を基盤としたオープンソースのロボットシミュレーションフレームワークです。同社のコアとなるシーンおよびデータレイヤーには OpenUSD が採用されており、ロボットや環境、センサー、素材、照明、物理特性などを USD のプリミティブ（prims）とスキーマとして表現することが可能です。

Isaac Sim は、PhysX による高精度な物理演算、RTX を活用したフォトリアルなレンダリング、そしてカメラ、深度、LiDAR、レーダー、セグメンテーション用のロボット特化型センサーシミュレーションを提供します。さらに合成データ生成ワークフローにも対応しています。

CAD データや URDF、MJCF、USD 形式の資産、あるいは実世界からの再構築パイプラインからアセットを取り込むことが可能で、ロボットのテストをリアルなデジタルツイン環境で行うことを実現します。

Isaac Lab

NVIDIA Isaac Lab 3.0 は、ロボット学習のためのオープンソースかつ GPU アクセラレーション対応のシミュレーションフレームワークです。大規模なロボットポリシーの訓練と評価を目的として設計されており、エージェントが準備された状態（agent-ready）で利用できます。

この方向性は、環境構築や物理パラメータの調整、デバッグ、プロファイリング、シミュレーション間転送（sim-to-sim）、そして実世界への展開（sim-to-real）をサポートする、エージェント支援型のワークフローを可能にします。モジュール化されたマネージャーベースのワークフローと、直接操作可能なワークフローの両方を採用しており、強化学習、模倣学習、運動計画、データ収集、ポリシー評価といった幅広いタスクに対応しています。

Isaac Lab 3.0 と Isaac Sim、Newton の関係性

Isaac Lab 3.0.0 では、Isaac Sim や Omniverse への依存を解消し、軽量なマルチバックエンド対応のロボット学習フレームワークとして再構築しました。

新アーキテクチャでは、バックエンド固有の実装とコア API を分離しています。開発者は、フォトリアルでセンサーが豊富なワークフローに最適化された Isaac Sim（PhysX と RTX レンダリング採用）を選択できるほか、高スループットなシミュレーションには軽量なヘッドレス版の Newton 物理エンジンも利用可能です。また、スタンドアロンの OVRTX レンダラー を経由してフォトリアルセンサーを追加したり、大規模な環境数が必要なビジョンベースの強化学習タスクには Newton レンダラーを活用したりすることもできます。

ロボティクス向けの現代的な GPU 加速物理エンジン

現代のロボットシミュレーションフレームワークは、剛体・軟体ダイナミクス、接触と摩擦モデル、ジョイント制約、アクチュエータ、センサー、時間積分といった数値物理学を基盤としています。各シミュレーションステップにおいて、エンジンは力やトルク、衝突、重力、制約、コントローラー入力によって物体がどのように運動するかを推定します。

ロボット学習においては、この物理エンジンが高速で安定し、再現性が高く、数千の並列環境を実行できるほどスケーラブルである必要があります。同時に、シミュレーションで学習した行動を実機へ転送する精度も求められます。これらの課題に対応するために開発されたのが Newton ライブラリです。

Newton

Newton は、NVIDIA、Google DeepMind、Disney Research が共同開発し、Linux Foundation によって管理されているオープンソースの GPU アクセラレーション対応・拡張可能かつ微分可能な物理エンジンです。基盤には NVIDIA Warp と OpenUSD を採用しており、主要な物理バックエンドとして MuJoCo Warp も統合されています。より広範なシミュレーションエコシステムにおいて、Newton は Isaac Lab や MuJoCo Playground といったロボット学習フレームワーク向けの現代的な物理レイヤーとして機能し、研究者がスケーラブルで微分可能、かつシミュレータに依存しない物理計算を実現する道筋を提供します。特に Isaac Lab では、Newton が現在も活発に統合されている経路の一つであり、高スループットなロボット学習実験の主要焦点としては MuJoCo-Warp ソルバーが利用されています。図は、異なるアプリケーションフレームワークが GPU 加速型物理ライブラリやシミュレーションエンジンとどのように通信するかを示した内訳です。

Newton は特定の計算手法を一律に強制するのではなく、複数のソルバ実装を提供しています。SolverMuJoCo と SolverFeatherstone は、関節付き剛体システムに対して一般化座標を採用します。一方、SolverSemiImplicit、SolverXPBD、そして SolverKamino は最大座標形式を用いています。SolverVBD は剛体、粒子、布、軟体に対応する陰解法ソルバですが、ジョイントのサポートは限定的です。SolverImplicitMPM は粒子ベースの連続体材料を対象としており、SolverStyle3D は布シミュレーションに特化しています。関節や変形体、接触、微分可能性などの機能はソルバによって異なるため、モデル化する物理システムに応じて適切なソルバを選択する必要があります。

Figure 4: Newton Physics Engine は、NVIDIA Warp を基盤に構築されたオープンソースの GPU アクセラレーション対応シミュレーションエンジンで、ロボット工学研究者やシミュレーション研究向けに設計されています。

その他のシミュレーションエンジン

PyBullet は、迅速なプロトタイピングのための CPU ベースラインとして依然有用です。また、DART と ODE は Gazebo のバックエンドとして使われ続けています。一方、スループットよりも「接触を考慮した軌道最適化」や厳密な数値計算が必要であれば、Drake が事実上のゴールドスタンダードです。それぞれに得意分野があり、「1 つの GPU で 4,096 体のヒューマノイドを動かしたい」といったケースに対する万能解は存在しません。

結論

ロボットシミュレーションは、現代のエージェント型 AI スタックにおいて、静かにながら最も重要なレイヤーの一つへと成長しました。モデルが静的なデータセットから物理的な相互作用へと移行する中、高品質でスケーラブルかつ多様なシミュレーション体験を生成できる能力はもはやオプションではなく、基盤そのものとなっています。シミュレーションこそがポリシーのストレステストが行われる場であり、データの増幅が行われる場所であり、さらに最近ではトレーニングパイプライン全体が始まる拠点となっているのです。

長年、ロボットとシミュレータの議論は「どのエンジンが最速か」という点に集中してきました。多くのワークロードにおいて、この問いはまだ有効です。しかし 2026 年現在、私たちがより興味を持っているのは別の質問です。「どの要素が、異なるエンジンが構築する基盤となる共通インフラになりうるのか？」という問いです。

現時点で明確な答えはありませんが、私たちの立場からはいくつかの候補が現実味を帯びています。エコシステムは分断されつつあり、再構成されて多層化されたスタックへと変化しています。異なるツールが専門性を発揮し、相互に連携しながら、時には競合しつつも、他者が構築する際の抽象化の基準を定義しようとしています。

私たちが確信を持って言えるのは、この取り組みの多くがオープンソースで、オープンなガバナンスのもと行われ、消費者向け GPU を持つ誰でもアクセス可能になっているという点です。コアとなるインフラである物理エンジンや微分可能なシミュレータ、トレーニングパイプラインは、オープンソースプロジェクトとして公開されつつあり、オープンなガバナンスと GPU での利用が可能なツール群が参入障壁を下げ、イテレーションの速度を加速させています。どのエンジンを選ぶにせよ、この変化自体を祝う価値があります。

展望：概念から実践へ

本記事では、2026 年のシミュレーション環境を概観し、現状の技術と主要なエンジン間の関係性、そしてこれらが物理 AI の開発にどう影響するかを解説します。このシリーズの次稿では、Warp や MuJoCo Warp に焦点を当て、その仕組みや活用方法をさらに掘り下げていきます。その後、段階的に内容を積み上げていき、最終的には 2 年前には存在しなかったソフトウェアスタックを用いて GPU で訓練された、実践的なロボット制御の例題を紹介する予定です。

ここで紹介したツールを使って何か作られた方は、ぜひその成果を見せてください。リンクされているリポジトリのいずれかで Issue を作成するか、Discord の Nvidia Omniverse でご連絡いただければ幸いです。

さらに学びを深めるためのリソース

• 実践的な実装: このシリーズと並行してより深く学びたい場合は、NVIDIA が提供する SO-101 sim-to-real コースがおすすめです。Isaac Sim、Isaac Lab、GR00T を活用し、シミュレーションから物理環境への展開に至るまでのフルパイプラインを解説しています。

• 全体像の把握: 分野全体の広がりを知りたい場合は、NVIDIA の Physical AI ラーニングパスが役立ちます。シミュレーション、ロボット工学、そして具現化された AI（Embodied AI）のワークフローにわたって、体系的なガイドを提供しています。