NVIDIA Omniverse Isaac Sim 開発環境推奨PC

Isaac Simでトレーニングとシュミレーションを行うことで開発を加速させる!

※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。

製品紹介

ロボット開発・テスト・検証を加速するロボティクス・シュミレーション・プラットフォーム

NVIDIA Isaac Sim は、NVIDIA Omniverse プラットフォーム上に構築された、AI 駆動型ロボットの設計、シミュレーション、テストのための拡張性の高いリファレンスフレームワークです 。物理法則に基づいた高精度な仮想環境を提供し、開発者が「シミュレーション・ファースト」のアプローチでロボット開発を加速させることを可能にします 。

<製品の主な概要>

1. 3 つの主要なワークフロー
Isaac Sim は、自律型ロボット開発における以下の核心的なプロセスを支援します 。
合成データ生成 (SDG): Omniverse Replicator を使用し、現実では取得が困難な多様な環境データを生成して、AI モデル(知覚・認識)の学習を加速させます 。
ロボットスタックの検証: 仮想環境内でソフトウェア・イン・ザ・ループ (SITL) やハードウェア・イン・ザ・ループ (HITL) テストを行い、実機を動かす前に制御スタックを検証します 。
ロボット学習 (RL): NVIDIA Isaac Lab を通じて、数千のシミュレーション環境を並列実行し、複雑な動作を学習させます 。

2. 圧倒的な技術的優位性
高精度な物理演算: NVIDIA PhysX 5 エンジンを核とし、剛体、軟体、流体、多関節の動作を正確にシミュレートします 。
フォトリアルな描画: NVIDIA RTX テクノロジー(レイトレーシング/パストレーシング)により、実機と見紛う視覚データを生成し、カメラや LiDAR などのセンサーを物理的に正確にシミュレートします 。
OpenUSD の採用: 3D シーン記述の標準規格である OpenUSD を採用しており、CAD ツールや他の 3D 設計ソフトとの高い互換性を持ちます 。

3. エコシステムと統合
ROS / ROS 2 との親和性: 標準的なロボット OS と連携し、仮想ロボットと実機の制御ロジックをシームレスに接続できます 。
Isaac ROS による加速: ハードウェア加速された ROS 2 パッケージ群と統合することで、SLAM や物体検出などの処理を NVIDIA GPU で高速化します 。
多様なアセット: ヒューマノイド、多軸ロボットアーム、AMR(自律走行搬送ロボット)などの 1,000 以上の「SimReady」アセットが用意されています 。


ハードウェア要件: リアルタイム処理パフォーマンスを最大限発揮させるために、下記のワークステーションを推奨 致します。

仕様・スペック

アプライドがおすすめするワークステーション構成
RTX PRO6000 96GB搭載モデルメモリ/ストレージのカスタマイズも可能!

APPLEID
HPC AI Server Type-MSHP4UEP1S12B

■CPU: Ryzen Threadripper PRO 9965WX
4.25GHz-5.4GHz/24C/48T
■チップセット:AMD WRX90
■CPUクーラー:360mm水冷
■メモリ:128GB(16GB x8)DDR5-5600
■SSD : 1TB M.2 NVMe-SSD
R:7,300MB/s | W:6,300MB
■OS: Ubuntu 24.04 LTS インストール代行
■GPU:NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Max-Q 96GB-GDDR7
■電源:1,200W/100V 80 Plus Platinum 認証
■LAN:10GbE×2
■3年間センドバック保証

用途・実績例

NVIDIA Isaac Simは、製造、物流、ヒューマノイド開発など、多岐にわたる分野で「シミュレーション・ファースト(実機を動かす前に仮想空間で徹底的に訓練する)」の手法を実現するために活用されています。

主な用途と実績例は以下の通りです。

1. ヒューマノイド・AIロボットの開発
複雑な動作を必要とする次世代ロボットの開発において、学習の加速とリスク回避のために導入されています。

2. 製造・産業用ロボットのデジタルツイン
日本の主要メーカーを含め、工場全体の最適化や高度な制御に活用されています。

3. 物流・自律移動ロボット (AMR)
複雑な倉庫環境でのナビゲーションや、多台数ロボットの協調制御に利用されています。

4. 合成データ生成とAIトレーニング
実世界では収集が困難なデータの補完に不可欠です。

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