AWSは、Nvidiaツールで自律的なロボットを開発するためのオープンソーススイートである物理AIツールチェーンを提示

物理的なAIのためのオープンソーススイート

Amazon Web Services(AWS)は10月7日、物理AIツールチェーン(Le Monde Informatique)によると、2026年10月12日に報告されています。 このオープンソーススイートは、リファレンスアーキテクチャ、再利用可能なコード、展開を自動化するツールを組み合わせています。 ヒューマノイドロボット、自動運転車、産業オートメーションシステムなど、メディアが説明する領域である物理AIの開発者を目指しています.

メディアによると、ロボティクスのAIモデルの創造にインフラの負担を軽減することを目的としています。 AWSは、プロトタイプを運用アプリケーションに変えるために必要なインテグレーションの手間を削減したい.

開発サイクルの5段階

Le Monde Informatiqueは、ロボットを設計するデータを準備、モデルのトレーニング、シミュレーション、および装置のインストール前の動作検証を含むことを思い出させます。 フォローアップは、これらのフェーズを互いにリンクし、作業を合理化し、実装を加速しようとします.

同じソースによると、5つのステージで編成されます

• 費用対効果の高い実際のコレクションだけに頼らずに学習シナリオを乗じるために、合成データの生産;
• ヒトデモンストやシミュレートされた環境実験から特にモデルの訓練;
• シミュレーションと検証、試運転前にロボットをテストする;
• レイテンシの制約にもかかわらず決定するために、機械自体の周辺機器への展開;
• 新たなトレーニングサイクルを供給し、徐々にモデルを改善できる生産設備からのデータ.

AWSサービスとNvidiaレンガ

Le Monde Informatique によると、この環境を構築するには、AWS は複数のサービスを組み立てます。 Amazon SageMakerは、トレーニング、Amazon EC2 GPUインスタンスを集中処理し、AWS IoT Greengrass は、機械にできるだけ近いモデルをインストールします。 ワークフローとリソースを管理するメディアは、タスクの調整を容易にする必要があると付け加えました.

チェーンはNvidiaエコシステムにも基づいています。 Isaac Simは、ロボットと環境との相互作用をシミュレートし、強化による学習のためのIsaac Lab、データと合成環境のコスモス、ヒューマノイドとOSMOのためのIsaac GR00T、ワークフローのオーケストレーションを行います.

Le Monde Informatiqueによると、この組み合わせは、チームが自分のインフラを構築し、維持する時間を減らす必要があります。 企業は、シミュレーションやトレーニングなど、チェーン全体や特定の要素だけを保持し、既存のプロセスに統合することができます.

機械および開いた標準の浮遊物

AWSはまた、フリート管理を強調し、数千台の機械を提供、安全でリモートで更新する機能を備えています。 メディアは、実験的なロボットからより広い展開へと移行したい、インダストリアルな人のための問題としてこれを参照してください.

スイートは、PyTorch、LeRobot、体育館、URDF、ONNX、ROS 2をサポートしています。 Le Monde Informatiqueによると、オープンフォーマットに対するこの方向性は、ステージ間のデータとモデルの再利用を容易にする必要があります。 しかし、メディアグレード: 満足のシミュレーション動作はまだ、物理的な限界、応答時間、センサーの変動、安全要件が関与している、実際の機器で検証する必要があります.

分析:アセンブリ提供

この分析は、上記の要素のみに基づいて行われます。 物理的なAIツールチェーンは、単一のモデルではなく、AWSサービス、NVIDIAコンポーネント、およびオープンフォーマットのアセンブリとして表示されません。 提供されたソースは、クライアント、可用性のスケジュール、またはその影響を測定するための採用数字には言及しません。 Nor は、価格設定を指定します.

さらに、Investing.comは10月11日、2026日にAmazonが7億ドルのIA Decartのスタートアップを獲得するための議論で発表しました。 このタイトルは、操作の性質を詳しく知らずに、AWSのロボティックスイートで接続は確立されていません。 市場側では、Yahooファイナンスによると、Amazonシェアは10月9日2026データによると、セッションで最大3.29%の$ 262.43でした.