ソウルで開催された「NVIDIA AI Day Seoul 2026」では、ロボットが仮想環境で訓練を行うテーマが注目を集めた。韓国の ZDNet Korea の報道によれば、物理 AI データインフラ企業 ENdotlight は、英偉達との技術協力に基づき、企業向けのカスタマイズされたロボットシミュレーションデータビジネスを拡大しており、各企業の設備や作業環境を仮想空間に移し、ロボットがその中で作業フローをシミュレーションできるようにしている。
このビジネスは「SimReady Asset On-Demand」と呼ばれている。ここで、SimReady はシミュレーションに直接投入できる準備状態を指し、Asset は仮想空間を構成する設備や部品などの 3D データを指し、On-Demand は顧客のニーズに応じてカスタマイズして制作することを意味する。ENdotlight は現在、このモデルを用いて KT に対してケーブルなどの柔軟体シミュレーション資産を制作・供給している。
主な課題はケーブルのような物体にある。物理 AI が産業現場に入るためには、ロボットモデルだけでは不十分で、作業対象や周辺環境を仮想空間で再現する必要がある。ケーブルは接触や移動時に形状が変化するため、外観だけでなく、その物理特性や運動方法も考慮する必要があり、データ制作の難易度は剛性部品よりもはるかに高い。
ENdotlight はケーブル向けの仮想シミュレーションソリューションを提供予定
ENdotlight のアプローチは、コンピュータ支援設計（CAD）を基にしており、まず KT の産業環境に必要な設備の形状や部品構造を再現し、その後、ケーブルの変形や運動に必要な物理特性を補足して、ロボットと作業対象が接触・移動する際の挙動を検証する。制作過程では、自社開発の CAD プラットフォーム TreeNixs を使用し、モデル生成、物理特性と関節情報の付与、衝突形状の生成からシミュレーションファイルの出力まで、完全なワークフローを形成している。
最終製品は OpenUSD 形式で出力され、英偉達のロボットシミュレーション環境 Isaac Sim で作業シーンを構築・検証できる。KT のケースに加え、ENdotlight は NVIDIA SimReady Central に自社資産を提供し、複雑な産業設備と柔軟体の制作能力を世界中の物理 AI 開発者に開放する計画を立てている。会議では、ENdotlight、英偉達、RealWorld が共同で参加した DexBench プロジェクトも紹介されており、これはロボットの精密操作能力を評価するベンチマークプロジェクトである。