（MENAFN- ロボティクス＆オートメーションニュース）ABBロボティクスは、ABBロボティクスのRobotStudioにNvidia Omniverseライブラリを統合し、製造業者が現実世界のロボティクス用途でフィジカルAIを展開できるよう支援します。ABBロボティクスの社長であるMarc Segura氏は、「今日、Nvidiaの加速コンピューティングとシミュレーション技術を用いることで、シム・トゥ・リアル（sim-to-real）のギャップを埋めることにより、産業用およびフィジカルAIをグローバル規模で現実のものにするための最後の障壁を取り除きました。「50年以上にわたり、ABBロボティクスは、最初の完全電動の産業用ロボットの先駆けとなるところから、RobotStudioによるデジタルツインのシミュレーションを進め、自律的で多用途なモバイルロボットという新たな領域を切り拓くことで、インテリジェントな産業オートメーションの進化をリードしてきました。今回のNvidiaとの発表により、フィジカルAIが大規模に産業にもたらされます。」この協業は、ABBロボティクスのソフトウェアによるプログラミング、設計およびシミュレーションのスイートであるRobotStudioと、Nvidia Omniverseライブラリの物理的に正確なシミュレーション能力を組み合わせ、技術が長年抱えてきた「シム・トゥ・リアル」ギャップを埋めることに焦点を当てています。開発者は、デジタルツイン上でロボットをシミュレートし、合成データを生成して自社のフィジカルAIモデルをトレーニングできるため、あらゆる種類・規模の企業が、さまざまな産業のワークフローに向けてAI駆動のロボティクスを展開できるようになります。RobotStudio HyperRealityと呼ばれる、結果として得られる物理的に正確なシミュレーションと基盤モデルは、現実世界のデータによるフィードバックにより、継続的にシステムが改善される形で、際限なく最適化されています。これらのモデルは、世界のどこでも、産業が求める信頼性と精度をもって、任意の数のABBロボットのトレーニングに使用できます。NvidiaのロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデント、Deepu Talla氏は、「産業分野では、仮想トレーニングと、大規模でのAI駆動ロボティクスの現実世界での展開をつなぐために、物理的に正確なシミュレーションが必要です。「Nvidia OmniverseライブラリをRobotStudioに統合することで、ABBロボティクスの独自の仮想コントローラ技術に、高度なシミュレーションと加速コンピューティングをもたらし、あらゆる規模のメーカーが複雑な製品を市場に投入するスピードを加速します。」「シム・トゥ・リアル」ギャップの解消シミュレーション精度と、現実世界の照明、素材、環境の間にある長年の不足は、「シム・トゥ・リアル」ギャップとして知られています。何十年にもわたり、このギャップは、仮想世界において先進的な製造プロセスを設計・開発できる能力を制限してきました。Nvidia OmniverseライブラリをRobotStudioに統合することで、ABBロボティクスは、これまでにないロボティクスのシミュレーションおよび合成データ生成の能力を提供し、知能あるロボットが、このギャップを最大99パーセントの精度で埋められるようにします。ABBは、ハードウェアと同じファームウェアを動作させる仮想コントローラを備える唯一のロボットメーカーであり、シミュレーションと現実世界での性能の間にほぼ完璧な相関を保証します。ABBのAbsolute Accuracy技術と組み合わせることで、ポジショニング誤差を8–15 mmから約0.5 mmへ低減し、ABBは仮想環境と物理環境の両方で比類のない精度を提供します。これにより、高精度の産業グレード用途に適しています。この革新により、メーカーは生産ラインを仮想的に設計し、テストし、最適化できるようになり、物理的な試作の必要をなくすことで、セットアップおよびコミッショニングの時間を最大80パーセント削減し、コストを最大40パーセント削減し、さらにコンシューマーエレクトロニクスのような複雑な製品の市場投入までの期間を50パーセント加速します。ABBロボティクスは、また、広範なロボット・ポートフォリオに向けて、Nvidia Jetsonエッジ・コンピューティング・プラットフォームを同社のOmnicoreコントローラに統合し、エッジでリアルタイムのAI推論を実現できる可能性も評価しています。今回の発表は、ABBロボティクスがNvidiaと長年取り組んできた作業に基づいています。これには、これまでのNvidia JetsonのABBロボティクスのVSLAM自律モバイルロボットへの統合や、ギガワット規模のAIデータセンターの開発などが含まれます。現実世界のアプリケーション、今日RobotStudio HyperRealityは、産業クライアント向けに、あらゆる規模で、幅広い業界および用途にわたって提供されます。選抜された顧客はすでに、2026年後半にABBロボティクスの世界中の60,000のRobotStudio顧客に対する正式リリースに先立ち、その能力をテストしています。世界最大のエレクトロニクスの受託製造会社であるFoxconnは、コンシューマーエレクトロニクスの組立における最初の共同ユースケースをパイロット実施しています。コンシューマーエレクトロニクスにおける微小部品の組立を自動化することは難しいです。複数のデバイスバリエーションが異なる生産方法を必要とし、デリケートな金属構造には、精密なピック＆プレースおよび組立制御が必要で、さらにきめ細かく調整されたセットアップが求められるため、多くの場合、追加のデバッグ時間やエンジニアリングリソースが要求されます。RobotStudio HyperRealityを用いることで、Foxconnの組立ロボットは合成データを使い、さまざまなシナリオで複数の現実世界の生産プロセスを完璧にするために仮想トレーニングされ、その後、99パーセントの精度で生産ラインへ移されます。生産ラインを仮想的に最適化することで、Foxconnは物理的なトレーニングとテストを不要にし、セットアップ時間とコストを削減し、コンシューマーエレクトロニクスの市場投入までの期間を加速します。Foxconnのチーフ・デジタル・オフィサーであるDr. Zhe Shi氏は、「精度はコンシューマーエレクトロニクス製造においてすべてです。そしてこれまで、このレベルの精度と忠実度は、シミュレーションやデジタルツインでは実現できませんでした。「ABBロボティクスとNvidiaの協業がもたらす可能性に非常に興奮しています。高度なAI推論と理解によって並行エンジニアリングを可能にし、より良い設計、より速い生産立ち上げ、そして製品の進化を促進できるからです。」カリフォルニア拠点のロボティクス人材企業WORKRは、この技術の提供範囲を、米国の中小メーカーへと拡大しています。 Nvidia GTC 2026（2026年3月16-19日、San Jose, CA）にて、WORKRは、Nvidia Omniverseライブラリを用いた合成データでトレーニングされた、ABB技術に基づくAIパワードのロボティクス・システムを実演し、オペレーターがプログラミングを知る必要なく、導入可能であることを示します。ABBの産業グレードのロボティクスと、同社独自のWorkrCore AIプラットフォームを組み合わせることで、同社は、新しいタスクを数分で学び、誰でも操作できるロボット人材によって、メーカーが深刻な人手不足に対処できるよう支援しています。WORKRのCEO 兼 共同創業者であるKen Macken氏は、「今回の協業は、産業用AIを今日すぐ展開可能にすることを目的としています。ABBとNvidiaとともに、先進的なオートメーションがあらゆる規模のメーカーにとって機能し得ることを証明しています。」MENAFN09032026000070012229ID1110839411
ABBとNvidia、産業AI向けの「ハイパーリアル」Robotstudioシミュレーションプラットフォームを発表
（MENAFN- ロボティクス＆オートメーションニュース）ABBロボティクスは、ABBロボティクスのRobotStudioにNvidia Omniverseライブラリを統合し、製造業者が現実世界のロボティクス用途でフィジカルAIを展開できるよう支援します。
ABBロボティクスの社長であるMarc Segura氏は、「今日、Nvidiaの加速コンピューティングとシミュレーション技術を用いることで、シム・トゥ・リアル（sim-to-real）のギャップを埋めることにより、産業用およびフィジカルAIをグローバル規模で現実のものにするための最後の障壁を取り除きました。
「50年以上にわたり、ABBロボティクスは、最初の完全電動の産業用ロボットの先駆けとなるところから、RobotStudioによるデジタルツインのシミュレーションを進め、自律的で多用途なモバイルロボットという新たな領域を切り拓くことで、インテリジェントな産業オートメーションの進化をリードしてきました。今回のNvidiaとの発表により、フィジカルAIが大規模に産業にもたらされます。」
この協業は、ABBロボティクスのソフトウェアによるプログラミング、設計およびシミュレーションのスイートであるRobotStudioと、Nvidia Omniverseライブラリの物理的に正確なシミュレーション能力を組み合わせ、技術が長年抱えてきた「シム・トゥ・リアル」ギャップを埋めることに焦点を当てています。
開発者は、デジタルツイン上でロボットをシミュレートし、合成データを生成して自社のフィジカルAIモデルをトレーニングできるため、あらゆる種類・規模の企業が、さまざまな産業のワークフローに向けてAI駆動のロボティクスを展開できるようになります。
RobotStudio HyperRealityと呼ばれる、結果として得られる物理的に正確なシミュレーションと基盤モデルは、現実世界のデータによるフィードバックにより、継続的にシステムが改善される形で、際限なく最適化されています。これらのモデルは、世界のどこでも、産業が求める信頼性と精度をもって、任意の数のABBロボットのトレーニングに使用できます。
NvidiaのロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデント、Deepu Talla氏は、「産業分野では、仮想トレーニングと、大規模でのAI駆動ロボティクスの現実世界での展開をつなぐために、物理的に正確なシミュレーションが必要です。
「Nvidia OmniverseライブラリをRobotStudioに統合することで、ABBロボティクスの独自の仮想コントローラ技術に、高度なシミュレーションと加速コンピューティングをもたらし、あらゆる規模のメーカーが複雑な製品を市場に投入するスピードを加速します。」
「シム・トゥ・リアル」ギャップの解消
シミュレーション精度と、現実世界の照明、素材、環境の間にある長年の不足は、「シム・トゥ・リアル」ギャップとして知られています。何十年にもわたり、このギャップは、仮想世界において先進的な製造プロセスを設計・開発できる能力を制限してきました。
Nvidia OmniverseライブラリをRobotStudioに統合することで、ABBロボティクスは、これまでにないロボティクスのシミュレーションおよび合成データ生成の能力を提供し、知能あるロボットが、このギャップを最大99パーセントの精度で埋められるようにします。
ABBは、ハードウェアと同じファームウェアを動作させる仮想コントローラを備える唯一のロボットメーカーであり、シミュレーションと現実世界での性能の間にほぼ完璧な相関を保証します。
ABBのAbsolute Accuracy技術と組み合わせることで、ポジショニング誤差を8–15 mmから約0.5 mmへ低減し、ABBは仮想環境と物理環境の両方で比類のない精度を提供します。これにより、高精度の産業グレード用途に適しています。
この革新により、メーカーは生産ラインを仮想的に設計し、テストし、最適化できるようになり、物理的な試作の必要をなくすことで、セットアップおよびコミッショニングの時間を最大80パーセント削減し、コストを最大40パーセント削減し、さらにコンシューマーエレクトロニクスのような複雑な製品の市場投入までの期間を50パーセント加速します。
ABBロボティクスは、また、広範なロボット・ポートフォリオに向けて、Nvidia Jetsonエッジ・コンピューティング・プラットフォームを同社のOmnicoreコントローラに統合し、エッジでリアルタイムのAI推論を実現できる可能性も評価しています。
今回の発表は、ABBロボティクスがNvidiaと長年取り組んできた作業に基づいています。これには、これまでのNvidia JetsonのABBロボティクスのVSLAM自律モバイルロボットへの統合や、ギガワット規模のAIデータセンターの開発などが含まれます。
現実世界のアプリケーション、今日
RobotStudio HyperRealityは、産業クライアント向けに、あらゆる規模で、幅広い業界および用途にわたって提供されます。選抜された顧客はすでに、2026年後半にABBロボティクスの世界中の60,000のRobotStudio顧客に対する正式リリースに先立ち、その能力をテストしています。
世界最大のエレクトロニクスの受託製造会社であるFoxconnは、コンシューマーエレクトロニクスの組立における最初の共同ユースケースをパイロット実施しています。
コンシューマーエレクトロニクスにおける微小部品の組立を自動化することは難しいです。複数のデバイスバリエーションが異なる生産方法を必要とし、デリケートな金属構造には、精密なピック＆プレースおよび組立制御が必要で、さらにきめ細かく調整されたセットアップが求められるため、多くの場合、追加のデバッグ時間やエンジニアリングリソースが要求されます。
RobotStudio HyperRealityを用いることで、Foxconnの組立ロボットは合成データを使い、さまざまなシナリオで複数の現実世界の生産プロセスを完璧にするために仮想トレーニングされ、その後、99パーセントの精度で生産ラインへ移されます。
生産ラインを仮想的に最適化することで、Foxconnは物理的なトレーニングとテストを不要にし、セットアップ時間とコストを削減し、コンシューマーエレクトロニクスの市場投入までの期間を加速します。
Foxconnのチーフ・デジタル・オフィサーであるDr. Zhe Shi氏は、「精度はコンシューマーエレクトロニクス製造においてすべてです。そしてこれまで、このレベルの精度と忠実度は、シミュレーションやデジタルツインでは実現できませんでした。
「ABBロボティクスとNvidiaの協業がもたらす可能性に非常に興奮しています。高度なAI推論と理解によって並行エンジニアリングを可能にし、より良い設計、より速い生産立ち上げ、そして製品の進化を促進できるからです。」
カリフォルニア拠点のロボティクス人材企業WORKRは、この技術の提供範囲を、米国の中小メーカーへと拡大しています。
Nvidia GTC 2026（2026年3月16-19日、San Jose, CA）にて、WORKRは、Nvidia Omniverseライブラリを用いた合成データでトレーニングされた、ABB技術に基づくAIパワードのロボティクス・システムを実演し、オペレーターがプログラミングを知る必要なく、導入可能であることを示します。
ABBの産業グレードのロボティクスと、同社独自のWorkrCore AIプラットフォームを組み合わせることで、同社は、新しいタスクを数分で学び、誰でも操作できるロボット人材によって、メーカーが深刻な人手不足に対処できるよう支援しています。
WORKRのCEO 兼 共同創業者であるKen Macken氏は、「今回の協業は、産業用AIを今日すぐ展開可能にすることを目的としています。ABBとNvidiaとともに、先進的なオートメーションがあらゆる規模のメーカーにとって機能し得ることを証明しています。」
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