モベンシスがGTC 2026で発表予定の先進的なPhysical AI技術

モベンシスがGTC 2026で新たなPhysical AI技術を発表予定

モベンシス株式会社は、2026年3月16日から19日にかけて米カリフォルニア州サンノゼで開催されるNVIDIA「GTC 2026」にて、注目の技術を発表します。発表されるのは、「Physical AI powered by WMX ROS2 on NVIDIA Jetson」と題したリアルタイム実行スタックのデモンストレーションです。この技術は、特にロボティクス分野における革新をもたらすことが期待されています。

NVIDIA GTCは、AI、ロボティクス、デジタルツイン及びアクセラレーテッドコンピューティングの最新技術と応用事例が議論される世界最大級の技術カンファレンスであり、毎年多くの参加者が集まります。今年は特に高い競争率を誇るポスターセッションで、モベンシスの研究が選ばれたことは、社内の技術革新が高く評価されている証拠です。

Sim-to-Real Gap問題へのアプローチ

今回の研究は、Physical AIシステムにおける重要な課題であるSim-to-Real Gap問題にリアルタイム制御の観点から挑戦しています。最近の技術進歩により、エッジAIプラットフォームやロボティクスにおけるロボティックAI技術が急速に普及しています。しかし、多くのPhysical AIシステムは、AI推論を行うGPUモジュールとロボットモーション制御を担当するコントローラが分業されているため、通信遅延やタスクのスケジューリング遅延が問題となっています。

これにより、AIの意思決定とロボットの動作がタイムラグを生み、リアルタイムの同期が難しくなる結果として、現実世界での動作安定性や精度が損なわれる可能性があります。この問題は、実環境での応用を妨げる重大な課題であり、モベンシスはこの課題に取り組むために新たな技術開発に挑戦しています。

WMXを基盤としたリアルタイム制御スタック

モベンシスは、WMXというソフトウェアモーションコントローラを基盤にしたリアルタイムモーション制御スタックを開発しました。このスタックは、EtherCATベースのリアルタイム通信とROS2を通じて、NVIDIA Isaacプラットフォームのアプリケーション層と実際のロボット制御層を低遅延で結びつけることができます。このような設計によって、AIの推論層とロボット制御層の実行遅延を最小限に抑え、より一層の高い精度と安定性をもたらすことが目指されています。

特に、Jetson Orin環境においてIsaac Manipulatorを用いた実験では、モベンシスのリードタイムを伴う制御スタックにより、追従誤差(MAE)が約85％減少するという顕著な結果が示されました。これは、Physical AIシステムにおいて知能と物理的実行間のギャップを縮小するための重要な証拠です。

Soft Motion技術の革新と将来展望

モベンシスのコア技術である「Soft Motion」は、MITのロボティクス研究を由来としたソフトウェアベースのモーション制御技術です。現在、この技術は半導体製造装置など、産業オートメーションの分野でグローバルに採用されています。モベンシスはこのリアルタイム制御技術をロボティクス分野に統合し、Physical AIの実行基盤の構築を推進しています。

発表では、実世界のセンサーデータを使用したファウンデーションモデルのリアルタイム適応型ファインチューニング構造に関する今後の技術拡張についても触れられる予定です。

モベンシスは「Physical AIの設計においては、AIモデルだけではなく、実世界で安定して動作するリアルタイム実行インフラが重要である」と主張し、次世代ロボットシステムに向けての開発を続けていく意向を示しています。