NebiusとPositronic、ロボット操作AIの国際コンペを開始

何が起きたか

NebiusとPositronic Roboticsは、ロボット操作AIの国際コンペ「Nebius × Positronic Physical AI Competition」を開始した。主ソースは発表日を2026年10月26日としている。Nebiusの10月30日付公式ブログによると、参加チームはシミュレーションで競い、上位10チームが2026年12月に実機のロボットアームで評価される。賞品はNebiusのGPUクレジットとPositronicの評価クレジットで総額2万ドル超だ。

詳細

応募モデルはシミュレーションで評価され、最終エントリーの締め切りは12月13日。実機評価にはFrankaアームとRobotiqグリッパーを使い、Positronicが独立した評価者としてテストを行う。Nebiusは、参加チームが同社のAI Cloudでモデルを訓練し、コンテナとして提出する方式を説明している。 公式ブログによると、評価環境の基礎となるDROID公開データセットには、564のシーンで収集された7万6,000件のデモンストレーションが含まれる。PhAIL.aiのDROID実機評価では、同じFrankaアームを使い、100を超える日常的な操作タスクで1,000エピソード超を実施。公開モデルの平均タスク達成率は、最上位が約70%、最下位が約12%としている。

Key Facts

本紙の見方

賞金額よりも、参加条件と評価経路の設計がこのコンペの特徴だ。チームは実機を保有しなくても、Nebius AI Cloudで訓練したモデルを提出し、上位に入ればPositronicの実機評価を受けられる。GPU計算環境へのアクセスと、ロボットアームを使った評価へのアクセスを別々に用意し、後者を上位10チームに絞る構成である。これにより、シミュレーション上の成績を実機で確かめる機会を、参加者自身のロボット設備の有無から切り離す狙いがあると読める。 評価の共通条件も重要だ。公式ブログは、PhAIL.aiのDROID評価が同一のFrankaアームを使い、100を超えるタスクを対象にしていると説明する。モデルごとに異なるロボットやタスクで得たデモ動画を比べるだけでは、性能差がモデルによるものか、評価条件によるものかを切り分けにくい。共通の機体・タスク・採点方法を置く今回の枠組みは、少なくともコンペ内の比較条件をそろえる。一方、シミュレーションの順位が実機でも維持されるかは、上位10モデルを実機で動かした結果を待たなければ判断できない。 Nebiusにとっては、クラウド計算を提供するだけでなく、訓練、シミュレーション評価、実機検証へと続く工程をコンペの形でつなぐ取り組みとなる。この構成は、Nebius、NVIDIAと協力しロボティクス・フィジカルAI向けクラウドを構築で示された開発向けクラウドの延長に位置づけられる。また、Sereact、NVIDIA、Nebius、CEVA Logistics、Zalandoが返品処理向けロボット学習の閉ループを構築が扱った学習・評価の循環とは異なり、今回は共通ベンチマークと公開コンペを介して、複数チームのモデルを比較する設計である。 今後確認すべきなのは、シミュレーションの順位と実機の成績がどの程度一致するか、実機評価でどのタスクが失敗要因になるか、そして共通条件の結果がコンペ外のロボットやタスクにも当てはまるかだ。公式ブログは、接触、摩擦、タイミングが実機では異なると説明している。したがって、最終結果の読み取りでは単一の順位だけでなく、タスク別の成績やシミュレーションと実機の差が公開されるかが焦点になる。

なぜ重要か

Positronicの実機評価では、公開モデルの平均達成率に約70%から約12%までの差があるとされ、ロボット操作モデルを同じ機体とタスクで比べる必要性を示す材料になる。実機を持たないチームにも、シミュレーションでの選抜を経てロボットアームで検証する機会を設ける点で、モデル評価への参加条件を具体的に変える取り組みだ。