DataMesh、Embodied AI 向けデータプロダクトソリューション DataMesh Robotics を発表

「実行可能な産業用デジタル ツイン」による具体化された AI のトレーニング: 動的なビジネス シミュレーション + 産業グレードの合成データ + 報酬設定

2026 年 1 月 15 日 — DataMesh は本日、具現化された AI データ製品ソリューションである DataMesh Robotics の発売を発表しました。産業および施設のシナリオに焦点を当てたこのソリューションは、産業シーンのモデリング、物理的特性とセンサーのシミュレーション、フォトリアリスティックなビジュアル生成、およびスケーラブルな自動グランドトゥルースラベリングに及ぶワンストップ機能セットをロボット OEM およびロボット工学アプリケーション チームに提供します。また、身体化型 AI トレーニングにおける最も困難な課題の 1 つである産業タスクのタスク目標と報酬シグナルの定義と構成に対する実践的な方法と提供仕様も提供します。

静的な 3D ビジュアライゼーションとデータ オーバーレイのレベルに留まる市場の多くの「デジタル ツイン」製品とは異なり、DataMesh の中核的な強みの 1 つは、ビジネス シミュレーション機能を備えた「実行可能なデジタル ツイン」を構築することです。 DataMesh のデジタル ツイン プラットフォームである FactVerse では、産業界は静的なモデルではありません。それは自動運転シミュレーターのように「実行」できる環境です。オブジェクトは移動でき、プロセスは進化し、イベントはトリガーされ、ロジックは実行できます。この動的シミュレーション機能により、DataMesh Robotics は実際の産業運用パターンをより厳密に反映するトレーニング データを生成し、複雑な産業タスクに対する報酬を定義するためのより明確で安定した基盤を提供できます。

DataMesh は以前、インテリジェント シミュレーションに関する複数の調査レポートで Gartner® によって認められ、技術イノベーターおよびサンプル ベンダーとしてリストされていました。この評価は、DataMesh のインテリジェント シミュレーションおよび空間デジタル ツイン テクノロジーへの継続的な投資と蓄積された能力を反映しています。

DataMesh Robotics は、主流のロボット工学シミュレーションおよびトレーニング エコシステムと互換性があるように設計されています。産業用デジタル ツインの資産とデータを NVIDIA Isaac Sim / Omniverse などのシミュレーションおよびトレーニング環境にエクスポートすることをサポートしており、企業の既存のロボティクス R&D および配信ワークフローに統合できます。 DataMesh Robotics はプロトタイプの検証を完了し、通信事業者やデータラベルプロバイダーを含む企業パートナーと試験運用や共同探査で協力しています。

一目でわかるハイライト

• 実行可能な産業用デジタル ツイン (動的ビジネス シミュレーション) : シーンは静的なモデルであるだけでなく、実行可能かつ進化可能な産業用オペレーティング環境です (オブジェクト/プロセス/イベント/ビジネス ロジックをシミュレートできます)。
• インタラクティブな産業運用ロジック: セマンティックな運用レベルの対話 (生産ラインの開始/停止、プロセス状態の切り替え、例外やビジネス ルールのトリガーなど) をサポートし、実行可能な閉ループ トレーニング環境を形成します。
• 産業グレードの合成データのスケーラブルな生成: マルチモーダル データ生成 + 自動グラウンド トゥルース ラベリングにより、認識、ナビゲーション、操作、評価をサポートします。
• 「目に見えないデータ」を使用したトレーニングも: 温度、圧力、プロセス/ビジネス ロジックの状態などの変数を出力して、産業タスクの学習と検証を強化します。
• トレーニングのボトルネックに対処するための産業タスクの報酬設計: 厳格な安全制約、部分的な可観測性、および強力な業界セマンティクスを備えた複数ステップのタスクに目標/成功条件/報酬シグナルの設計と配信を提供します。
• トレーニング構成用のローコード エディター: 基礎となるコードを変更することなく、タスクの目標、報酬戦略、制約、トレーニング/知覚パラメーター (センサー ノイズ、モデル、アルゴリズムなど) を構成し、産業用の組み込み AI トレーニングと検証への障壁を下げます。
• 主流のエコシステムおよびエンタープライズ展開との互換性: Isaac Sim / Omniverse に接続し、オンプレミス/プライベート クラウド/ハイブリッド クラウド、およびエンタープライズ グレードのガバナンスをサポートします。

DataMesh ロボティクスが選ばれる理由: 産業用に組み込まれた AI に本当に欠けているものは「変化する世界」

産業環境におけるデータの課題は、「収集とラベル付けのコストが高い」だけでなく、時間の経過に伴うプロセスによって推進され、多くのイベントによって引き起こされる世界で産業タスクが頻繁に発生するという事実でもあります。ロボットは、物体を認識するだけでなく、待機、降伏、ドッキング、操作、検証、終了などの一連の制約されたアクションを完了することも学習する必要があります。これらのタスクは基本的に動的な環境に依存します。

市場の多くのデジタル ツイン ソリューションは、視覚化として「静的 3D + リアルタイム データ オーバーレイ」に傾いており、表示やデモは簡単ですが、「実行」するのは困難です。 DataMesh のデジタル ツインは実行可能性を重視しています。

• オブジェクトは移動できます。機器、ドア/キャビネット、パレット、車両、人員、物流ユニットなどが動的な変化に参加できます。
• プロセスは進化する可能性があります。製造、運用、検査、修理、メンテナンスのワークフローはルールに従って進歩できます。
• イベントをトリガーできます: アラーム、作業指示、機器の状態の変化、ステップの完了/失敗などをシミュレートできます。
• ロジックは実行可能です: ビジネス ルールと動作ツリー (ビジネス ロジック/動作ツリー) が環境の変更とタスクの評価を推進します。

これにより、DataMesh Robotics はシミュレーション内で「稼働中の産業世界」を構築し、安全制約の下でロングテール動作条件と複雑なタスクをより体系的にカバーし、データ生成からトレーニング、評価までの閉ループを形成することができます。

DataMesh Robotics の機能: ダイナミック ビジネス シミュレーションに基づいて構築されたエンドツーエンドのトレーニング データとタスク定義

DataMesh Robotics は、ロボット工学の研究開発のクリティカル パスをターゲットとしており、シーンからデータ、およびデータからトレーニングまでのループを閉じる複合機能スタックを提供します。

産業シーンのモデリング

• CAD/BIM、施設構造、機器資産モデル、現場の制約から産業グレードの環境を構築します。
• チームコラボレーションと再現可能な実験のためのシーンとアセットのバージョン管理。
• ビジネスシミュレーションを使用して「変化するシーン」を作成します。レイアウトは表示されるだけでなく、実行可能です。

ダイナミックなビジネスシミュレーション

• ビジネス ロジックと動作ツリーを使用して、時間の経過とともにシーンの進化を推進します。
• プロセスの進行、イベントのトリガー、および複数の役割/複数オブジェクトの相互作用をサポートします。
• 生産ラインの開始/停止、プロセス状態の遷移、例外またはルール主導のイベントなど、実際の産業運用ロジックとの対話をサポートします。
• 複数ステップの産業タスクに検証可能で反復可能なランタイム環境を提供します。産業用デジタル ツインを「静的シーン」から「実行可能環境」にアップグレードすることは、身体化された AI トレーニングの基礎となるインフラストラクチャです。

物理学と材料

• 質量、摩擦、弾性、ジョイント、拘束などの物理的プロパティを定義します。
• 掴み、挿入/組み立て、ドア/キャビネットの相互作用、ドッキングなど、操作や接触が多いタスクをサポートします。

マルチモーダルなデータ生成と自動化されたグラウンド トゥルース (合成データ + グラウンド トゥルース)

• フォトリアリスティックなビジュアル データとマルチモーダル出力を生成します (プロジェクトごとに構成可能)。
• 一貫性があり再現可能なグラウンドトゥルースラベル（セマンティック/インスタンスセグメンテーション、2D/3Dバウンディングボックス、インスタンスID、深度マップ、キーポイント、ポーズ、軌跡、シーンメタデータ）を自動的に生成します。
• 温度、圧力、プロセス/ビジネス ロジックの状態、その他の変数などの「目に見えないデータ」を同時に出力し、モデルが実際の産業運用に近い条件と制約を学習できるようにします。

産業タスクの目的と報酬の構成

• 産業シナリオでは、報酬目標を定義することは、シミュレーターを構築するよりも難しいことがよくあります。厳密な許容誤差、複数ステップのワークフロー、安全性の制約、部分的な可観測性、および強力な業界セマンティクスが複合して、不明確な目標、まばらな報酬、不安定なトレーニングを生み出します。 DataMesh Robotics は、産業タスクの目標と報酬構造を定義するためのローコードの構成主導型アプローチを提供します。
• 業界のセマンティックな目標と成功条件の定義 (姿勢許容値、接触イベント、力/トルクしきい値、工具の係合、検査完了メトリクスなど)。
• トレーニングの安定性と効率を向上させるための報酬の形成、終了条件、カリキュラム学習の設計。
• 再現性、デバッグ、制御された比較のための、報酬とシーン/タスクのバリエーション間のバージョン管理されたリンク。
• 既存のトレーニング パイプラインに簡単に統合できるように、目標指向のトレーニング フレームワーク (構成、スクリプト、環境パッケージ化など) に合わせた配信形式。

主流のシミュレーションおよびトレーニング エコシステムとの統合

DataMesh Robotics は、最新のロボティクス スタックと連携するように設計されており、ダウンストリームのトレーニングおよびシミュレーション環境 (NVIDIA Isaac Sim / Omniverse / Cosmos / MuJoCo など) へのシーン、アセット、データのエクスポートをサポートします。

最初は産業、その後は汎用

DataMesh Robotics は現在、主に次のサービスを提供しています。

• ロボット OEM (ロボット メーカー): 産業導入タスクのためのデータと検証システムを迅速に確立する必要があります。
• ロボティクス アプリケーション/エージェント チーム: 特定の顧客サイト向けに戦略を迅速に反復し、ロングテール条件に対応し、配信の安定性を向上させる必要があります。

一般的な指示には、産業用ワークステーションの操作と組み立て、倉庫/工場のナビゲーションと障害物の回避、施設の検査とメンテナンス、危険/制限された環境での訓練、およびマルチロボットの共同タスクのモデリングと評価が含まれます。

オープンパイロット

DataMesh Robotics はプロトタイプの検証を完了し、パイロットや探索的な取り組みに関して、通信事業者やデータ ラベル付けプロバイダーを含む企業パートナーと協力しています。次に、DataMesh は産業資産ライブラリとタスク テンプレートの拡張を継続し、動的なビジネス シミュレーション機能を深化して再利用し、主流のシミュレーションおよびトレーニング エコシステム全体での互換性と成果物をさらに向上させます。

DataMesh CEO の Jie Li 氏は次のように述べています：「身体化された AI が産業環境に参入するにつれて、最大の課題の 1 つは、トレーニングの世界が現実世界と同じように変わらなければならないことです。私たちは産業グレードのシーンや合成データだけでなく、実行可能なビジネス シミュレーションも提供し、プロセスやイベントに応じて環境を進化させることができます。それに基づいて、報酬の目標を明確にし、完全なトレーニング ループをエンドツーエンドで実行します。DataMesh Robotics は、ロボット工学チームのための産業トレーニング環境およびデータ エンジンになることを目指しており、顧客の反復と展開を支援します」より速く、より安全に、より優れた制御で。」

コラボレーションの方法

DataMesh Robotics は現在、ロボット OEM およびアプリケーション チームとのパイロット コラボレーションおよび共同ソリューションの共同開発を受け付けています。連絡先メールアドレス: robotics@datamesh.com

データメッシュについて

DataMesh は、産業および施設管理シナリオ向けのデジタル ツインおよび空間インテリジェンス テクノロジー プロバイダーです。計画、監視、トレーニング、修理とメンテナンスなどの主要なビジネス プロセスに長年重点を置いてきました。 DataMesh FactVerse プラットフォームに基づいた DataMesh は、再現可能なデジタル機能を通じて最前線の業務効率と安全性の向上に取り組んでいます。 DataMesh Robotics は、DataMesh が身体化 AI の時代に向けて立ち上げたデータ製品ソリューションであり、実行可能な産業用デジタル ツイン上に構築された、ロボット工学のトレーニングと評価のための産業グレードのシナリオ、データ、およびタスク定義機能を提供することを目的としています。

メディア連絡先

ブランドおよびメディアパートナーシップ: pr@datamesh.com 製品およびソリューションに関するお問い合わせ: robotics@datamesh.com

NVIDIA、Omniverse、Isaac、および Cosmos は、NVIDIA Corporation の商標または登録商標です。 DataMesh Robotics は、関連するエコシステムとの互換性と統合を可能にすることを目的とした独立したソリューションです。