Disney・DeepMind・NVIDIAが共同で立ち上げた、GPU爆速の物理シミュレーションエンジン — newton

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Newtonは、ロボットの動きや物体の物理的なふるまいをコンピューター上でリアルに再現する、GPU(グラフィックボード)の力でとても高速に動く物理シミュレーションエンジンです。NVIDIA Warpという基盤技術の上に構築され、MuJoCo Warpをバックエンドとして統合しており、ロボットアームや四足歩行ロボット、布、ケーブル、柔らかい物体、粒状体など多彩な物理現象を扱えます。Disney Research、Google DeepMind、NVIDIAの3社が共同で立ち上げ、Linux Foundationのオープンソースプロジェクトとして誰でも無料で利用・改良できます。シミュレーション結果の微分(パラメータの調整を自動最適化する仕組み)にも対応しており、強化学習や制御アルゴリズムの研究に特に役立ちます。

🔥 なぜ話題?

Disney Research・Google DeepMind・NVIDIAという世界トップ3組織が共同で立ち上げたオープンソースプロジェクトという事実自体が大きな話題性を持ち、AIロボティクスや強化学習における高速シミュレーション需要の高まりと相まって注目を集めています。MuJoCo WarpやNVIDIA Warpなど最新GPU計算基盤を統合した唯一のオープンプラットフォームという位置づけも人気の理由です。

💡 こう使える!

例えば、四足歩行ロボットに「歩く」動作を学習させたいとき、Newtonを使えば実物のロボットなしにGPUで数千体のロボットを同時にシミュレーションし、砂地や起伏のある地形を歩く訓練を仮想空間で高速に行えます。実機テストの前にパラメータ調整をPC上で済ませられるので、開発時間とコストを大幅に削減できます。

ユースケース: ロボットの動きや物理現象をコンピューター上で高速にシミュレーションし、実機なしで制御アルゴリズムやAIの学習を行うために使います。

  • Disney Research・Google DeepMind・NVIDIAの3社共同プロジェクトでLinux Foundation管轄のオープンソース
  • ロボット・布・ケーブル・柔軟体・粒状体・逆運動学など40種類以上の豊富なサンプルを同梱
  • 微分可能シミュレーション対応で、強化学習やパラメータ最適化をGPU上で高速に実行可能
GitHubで見る →

An open-source, GPU-accelerated physics simulation engine built upon NVIDIA Warp, specifically targeting roboticists and simulation researchers.

技術情報

言語

Python

ライセンス

Apache-2.0

最終更新

2026-04-09

スター数

4,227

フォーク数

434

Issue数

192

トピック

newton-physicsnvidia-warpphysics-simulationrobotics

技術詳細

アーキテクチャ・仕組み

  • 基盤技術: NVIDIA Warp上に構築。Warpの非推奨となったwarp.simモジュールを拡張・汎化したもの
  • 主要バックエンド: MuJoCo Warp(Google DeepMindの物理エンジンMuJoCoのGPU版)を統合
  • 微分可能シミュレーション: シミュレーションの勾配(微分)を自動計算でき、制御パラメータの最適化や強化学習に活用可能
  • OpenUSD対応: Pixar発のユニバーサルシーン記述フォーマットOpenUSDをサポートし、シミュレーション結果の入出力が可能

対応環境・プラットフォーム

項目詳細
Python3.10以上
OSLinux(x86-64, aarch64)、Windows(x86-64)、macOS(CPUのみ)
GPUNVIDIA GPU(Maxwell世代以降)、ドライバ545以上(CUDA 12)
CUDAツールキットローカルインストール不要

主要な機能一覧(サンプルカテゴリから把握)

  • 剛体シミュレーション: 振り子、ジョイント、コンベア、形状、地形(heightfield)
  • ロボットシミュレーション: Cartpole、Unitree G1/H1、ANYmal C/D、UR10、Franka Panda、Allegro Hand、ロボットポリシー実行
  • ケーブルシミュレーション: ねじり、Y分岐、ケーブル束のヒステリシス、ケーブルの山
  • 布シミュレーション: 曲げ、吊り下げ、ねじり、ローラー、ポーカーカード、ロボットとの連携
  • 逆運動学(IK): Franka、H1、カスタム、キューブスタッキング
  • MPM(物質点法): 粒状体、粘性流体、雪玉、複合素材、双方向カップリング
  • 柔軟体(ソフトボディ): 吊り下げ、ロボットとの連携、布との連携
  • 接触シミュレーション: ナットボルト(Hydro/SDF)、レンガ積み、ピラミッド、RJ45プラグ
  • センサー: 接触センサー、タイルドカメラ、IMU(慣性計測装置)
  • 選択・フィルタリング: 関節、素材、複数選択によるシミュレーション部分の操作
  • 微分可能シミュレーション: ボール、布、ドローン、バネケージ、ソフトボディ、四足歩行

ビューア・出力オプション

オプション説明
--viewer glOpenGLウィンドウでリアルタイム表示(デフォルト)
--viewer usdUSDファイルとして出力
--viewer rerunReRunで可視化
--viewer nullビューアなし(ヘッドレス実行)
--devicecpu, cuda:0などデバイス指定
--num-framesシミュレーションフレーム数(デフォルト100)

ライセンス・商用利用

  • コード: Apache-2.0ライセンス(商用利用可能)
  • ドキュメント: CC-BY-4.0ライセンス
  • サードパーティライセンスはnewton/licensesディレクトリに格納

プロジェクト体制

  • Linux Foundation管轄のコミュニティ主導プロジェクト
  • 発起組織: Disney Research、Google DeepMind、NVIDIA
  • ガバナンスはnewton-governanceリポジトリで管理
  • Linux FoundationのCode of Conductに準拠

制約・注意点

  • macOSではCPUのみの動作でGPUアクセラレーションは利用不可
  • NVIDIA GPU必須(Maxwell世代以降)、AMD GPUは非対応
  • ローカルCUDAツールキットは不要だが、ドライバ545以上が必要

インストール・クイックスタート

# Newtonとサンプルをインストール
pip install "newton[examples]"

# 振り子のサンプルを実行して動作確認
python -m newton.examples basic_pendulum

# 利用可能なサンプル一覧を表示
python -m newton.examples

# USD形式でファイル出力する場合
python -m newton.examples basic_viewer --viewer usd --output-path my_output.usd

# 特定のGPUデバイスを指定して実行
python -m newton.examples basic_urdf --device cuda:0

ソースからインストールする場合はuvを使い、詳細は公式インストールガイドを参照してください。

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