物理AI向けシミュレーションの現状を概観

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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、現代の GPU 加速物理演算、ロボット用シミュレーションエンジン、その他のエンジン、結論

なぜシミュレーションが必要なのか

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経過に伴う動きを示しています。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示しています。*

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利点はありません。物理 AI システムを訓練するには、ロボットが物理世界との相互作用の結果から学習する必要があります。例えば、コップが滑り落ちたとき、ケーブルが曲げられたとき、あるいはグリッパーが物体に誤った角度で接触したときに何が起こるのかを理解する必要があるのです。

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により、時間がかかり、費用も高く、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、フォトリアリスティック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を生成できます。

以前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、ロボットの動作の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状況に対する方針のテストを行います。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に積極的に取り組む理由です。

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を通じて理解できます。

• 学習用コンピュータ：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。
• シミュレーション用コンピュータ：GPU アクセラレーテッド・フィジックスと RTX レンダリングを活用して、ロボットの経験、センサーデータ、シミュレーションされた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。

オンロボットコンピュータ：NVIDIA Jetson AGX Thor クラスのシステムなどのエッジデバイスで、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）と絶えずデータを交換し、双方向フィードバックループを通じて監視、分析、予測、制御を可能にしています。*

各コンピュータの役割は、タスクのレイテンシ、スループット、精度、展開要件によって異なります。

現在利用可能なシミュレーションエンジンには、人間型ロボット、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、異なる用途に特化したものが多数あります。また、強化学習のサポート、バッチ処理によるシミュレーション、接触を多く含む物理演算、フォトリアリスティックなレンダリング、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。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くシミュレーションエンジンの分類については図 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使うべきか？

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のに苦労することがよくあります。その判断は、以下の基本的な問いのいずれかに帰着することがほとんどです。

• 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？
• どの 3D アセット形式に対応しているか？
• 必要な環境の忠実度とスケールはどれくらいか？

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 2 腕による巧みな操作を扱う分野では、NVIDIA Isaac Sim や Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake、そして Genesis が特に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、強化学習のスケールアップや合成データの生成、シミュレーション内でのアルゴリズム・モデルのテストなど、特定のユースケースに特化して設計されています。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（多関節接触ダイナミクス）」の略称で、ロボット工学、生体力学、強化学習、制御、および可動機構系のシミュレーションを主目的とした、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に重点を置く他のエンジンとは異なり、MuJoCo は精密なダイナミクス、接触を伴う複雑な運動、モデルベース最適化のために設計されています。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注力しています。

図3: *MuJoCo でシミュレーションされたロボットマニピュレータ。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パラレル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 はフォトリアル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、接触を伴う明確な逆ダイナミクス計算、強力な接触モデル、そして一般化座標を用いた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 MuJoCo 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となっています。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重視で設計されています。多数の世界を並列してシミュレートし、CPU と GPU の間の転送ボトルネックを削減することで、学習ワークロード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。その中核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になっています。

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リスティックなレンダリング、そしてカメラ、深度、LiDAR、レーダー、セグメンテーションに対応するロボット特化型の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もサポートしています。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、ロボットを現実的なデジタルツイン環境でテストできるのが特徴です。

Isaac Lab

NVIDIA Isaac Lab 3.0 は、ロボットの学習（robot learning）を対象としたオープンソースの GPU アクセラレーション対応フレームワークで、大規模なロボットポリシーの訓練と評価を可能にします。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実現しています。

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、直接操作できるワークフローを両立させており、強化学習や模倣学習、運動計画、データ収集、ポリシー評価といった幅広い用途に対応可能です。

How Isaac Lab 3.0 Relates to Isaac Sim and Newton

Isaac Lab 3.0.0 では、Isaac Sim や Omniverse への依存を切り離し、軽量なマルチバックエンドのロボット学習フレームワークへと進化させました。

新しいアーキテクチャでは、バックエンド固有のコードとコアとなる Isaac Lab API が分離されています。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は PhysX と RTX レンダリングを搭載した Isaac Sim を選択できますし、一方で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 Newton 物理エンジンを使用することも可能です。さらに、スタンドアロンの OVRTX renderer を通じてフォトリアルセンサーを追加したり、膨大な数の環境を必要とする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、剛体や軟体の力学、接触・摩擦モデル、ジョイント制約、アクチュエータ、センサー、そして時間積分といった数値物理学によって支えられています。各シミュレーションステップにおいて、エンジンは力、トルク、衝突、重力、制約、コントローラーの入力のもとで物体がどのように動くかを推定します。ロボット学習においては、この物理エンジンが高速かつ安定しており、数千の並列環境を回せるほどスケーラブルであると同時に、シミュレーションで学習した挙動を実機へ転送できる精度も備えている必要があります。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 によって開発され、Linux Foundation が管理す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 が用いられ、主要な物理バックエンドとして MuJoCo Warp を統合しています。

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 が現在も積極的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には MuJoCo-Warp ソルバーが据えられています。

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ています。Newton は特定の計算手法を一律に強制するのではなく、複数のソルバー実装を提供します。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、SolverSemiImplicit、SolverXPBD、そして SolverKamino は最大座標形式を使用しています。SolverVBD は剛体、粒子、布、軟体をサポートする陰的ソルバーですが、ジョイントの対応は限定的です。一方、SolverImplicitMPM は粒子ベースの連続体材料を対象とし、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ーによって異なります。そのため、モデル化する物理システムに応じて適切なソルバーを選択する必要があります。

図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 加速シミュレーションエンジンです。ロボット開発者やシミュレーション研究者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有用な CPU ベースラインとして残っています。また、DART や ODE は依然として Gazebo のバックエンドとして機能しています。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 が事実上の標準（ゴールドスタンダード）です。それぞれに得意とする領域があり、「1 つの GPU で 4,096 体のヒューマノイドを動かしたい」といった特定の要件に対する万能解となるエンジンはいまだ存在しません。

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（Embodied AI）スタックにおいて、目立たぬ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につれ、高品質でスケーラブルかつ多様なシミュレーション環境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場所でもあります。

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」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 年に私たちがより興味深く感じているのは、別の視点です。「どの要素が、異なるエンジンが構築する基盤となる共有インフラになる可能性が高いのか」という問いです。

現時点で確定的な答えはありませんが、現状から見ていくつかの候補は十分にあり得ると考えられます。エコシステムは分断されつつも再構成され、層状のスタックへと変化しています。ここでは各ツールが専門化し、相互運用を行い、時には競合しながら、他者が構築する基盤となる抽象化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、一般消費者向けの GPU を持つ誰でもアクセスできる環境で行われているという点です。コア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の割合が増えつつあり、これらはオープンソースプロジェクトとして公開され、オープンなガバナンスと GPU 利用可能なツールによって参入障壁を下げ、イテレーションを加速させています。

どのエンジンを選ぶにせよ、この状況自体が祝うべき価値を持つのです。

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、何が実現可能か、主要なエンジン間の関係性、そして物理 AI を構築する人々にとってなぜこれらの変化が重要なのかを整理します。このシリーズの次稿では、Warp や MuJoCo Warp に焦点を当て、それらの仕組みと活用方法をさらに深く掘り下げていきます。その後、段階的に内容を積み上げ、シリーズ最終回には、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（エンドツーエンド）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を構築された方は、ぜひその成果を見せてください。関連するリポジトリのいずれかに Issue を立てるか、Discord の Nvidia Omniverse でご連絡いただければ幸いです。

さらに学びたい方へ

• 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方は、NVIDIA が提供する「SO-101 sim-to-real コース」をフォローしてください。Isaac Sim、Isaac Lab、GR00T を用いた、シミュレーションから物理展開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」がおすすめです。シミュレーション、ロボット工学、エンボディド AI ワークフローにわたって構造化されたガイドを提供しています。