NVIDIA、物理AI向けオープンソース物理エンジン「Newton 1.0 GA」を発表 接触リッチな操作と移動を実現

何が起きたか

NVIDIAは2026年3月16日、GPU加速のオープンソース物理エンジン「Newton 1.0 GA」を発表した。同エンジンは、接触リッチな操作と移動を産業ロボット向けに実現する。NewtonはLinux Foundationプロジェクトであり、NVIDIA、Google DeepMind、Disney Researchが設立した。Toyota Research Institute（TRI）とLightwheelもパートナーとして参画する。

詳細

Newton 1.0 GAは、NVIDIA WarpとOpenUSD上に構築された拡張可能な物理エンジンで、Isaac LabやIsaac Simと統合される。複数のソルバーを統合し、MJCF、URDF、OpenUSDなど複数のロボット記述形式をサポートする。主な特徴として、Disney Research開発のKaminoソルバーが閉ループ機構を持つ複雑なメカニズム（ロボットハンドや脚式システム）を処理し、Google DeepMind開発のMuJoCo 3.5（MJWarp）はGPUスケールのスループットを提供し、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Series上で移動タスクを252倍、操作タスクを475倍高速化する。変形可能なソルバー（VBD）はケーブル、布、ゴム部品を処理し、iMPMは粒状材料を扱う。衝突ライブラリはSDFベースの衝突検出とHydroelastic接触モデルを備える。また、Warpベースのタイル型カメラセンサーがRGB、深度、アルベド、法線、インスタンスセグメンテーションのチャネルを提供する。

Key Facts

本紙の見方

今回の発表は、物理AIの基盤となるシミュレーション技術の大幅な進展を示す。Newton 1.0 GAは、接触リッチな操作と移動を産業ロボット向けに実現する点で、従来の物理エンジンが抱えていた速度と精度のトレードオフを解消する試みだ。特に、Disney ResearchのKaminoソルバーとGoogle DeepMindのMuJoCo 3.5の統合は、それぞれが得意とする複雑な機構と大規模並列処理を組み合わせることで、ロボット学習のスケールを拡大する。 本紙の過去記事（2026-08-19『NVIDIA、JetPack 7.2でJetsonを「エージェント対応」に 物理AI向け基盤を統一』）では、NVIDIAがエッジデバイス向けに物理AI基盤を統一する動きを報じた。Newtonはそのクラウド・データセンター側の基盤として位置づけられ、Jetsonでのエージェント実行と、Newtonでの大規模トレーニングが連携することで、物理AIの開発サイクルが加速する可能性がある。 業界構造への含意として、Newtonがオープンソースである点は重要だ。NVIDIA、Google DeepMind、Disney Researchという競合関係にある企業が共同でプロジェクトを立ち上げたことは、物理AIの標準化を目指す動きとみられる。Toyota Research Instituteの参画は、自動運転やロボット分野での応用を意識したものであり、Drakeエンジンの開発経験を活かしたソルバー開発が期待される。 一方、未確定の論点として、Newtonが実際に産業現場でどの程度採用されるかはまだ不明だ。特に、シミュレーションから実機への転移（sim-to-real）の精度や、大規模なロボット学習における計算コストが課題となる。また、Lightwheelが提唱するSimReady標準が業界にどの程度浸透するかも注視が必要だ。

なぜ重要か

Newton 1.0 GAは、物理AIの開発基盤をオープンソースで提供することで、ロボット工学の研究開発を加速させる可能性がある。特に、接触を伴う複雑な操作や移動のシミュレーションが高速化されることで、産業ロボットの導入障壁が下がる。また、主要企業が参画する標準化の動きは、今後の物理AIエコシステムの方向性を左右する。

日本への影響

Toyota Research Instituteの参画は、日本の自動車産業におけるロボット技術開発に影響を与える可能性がある。TRIはDrake物理エンジンの開発者であり、Newtonとの連携により、自動運転やヒューマノイドロボットのシミュレーション精度が向上する可能性がある。また、NVIDIAの物理AI基盤が標準化されれば、日本のロボット部品メーカーやシステムインテグレーターにとって、シミュレーション環境の統一が進み、開発効率が向上する可能性がある。