NVIDIA Jetson がエージェンティックAIを物理世界へ
NVIDIAはCOMPUTEXでJetPack 7.2とJetsonでのNemoClawサポートを発表し、エージェンティックAIをエッジデバイスにもたらしました。これらのアップデートには、Yoctoサポート、CUDA 13、パフォーマンス向上、MIGサポート、そしてロボティクス、検査、産業オートメーションでのAIエージェント展開のためのNemoClawフレームワークが含まれます。
エージェンティックAIが物理的になりつつあります。
火曜日にCOMPUTEXで、NVIDIAはNVIDIA JetPack 7.2とJetsonでのNVIDIA NemoClawサポートを発表しました。
JetPack 7.2は、エージェンティックAIスキル、Yoctoプロジェクトサポート、NVIDIA Jetson Orin上のNVIDIA CUDA 13、Jetson AGX Orin 32GBモジュールの大幅なパフォーマンス向上、およびNVIDIA Jetson Thor上のマルチインスタンスGPU（MIG）サポートをもたらします。
この発表は、GTC台北のBuild-a-Clawイベントと同時に行われ、人気のハンズオンイベントをGTCサンノゼから台湾、世界有数のテクノロジーハブの一つに持ち込みました。
NVIDIAのAsier Arrnazは、Build-a-ClawがどのようにAIをエッジにもたらすかを示しています。NVIDIA Jetson上で直接動作する、パーソナライズされた常時稼働のアシスタントです。
このリリースにより、NVIDIAのエージェンティックAIフレームワークであるNemoClawがプロダクショングレードのJetsonスタックに搭載され、エージェンティックAIをサーバーやワークステーションから物理世界、ロボティクス、検査、産業オートメーションへと導きます。
「エージェンティックAIはここにあり、Jetsonのプログラマビリティと高性能により、開発者はエッジのプロダクションで物理AIエージェントを即座に展開できます」とNVIDIAのロボティクスおよびエッジコンピューティング担当バイスプレジデント、Deepu Talla氏は述べています。「エージェント開発とワークフロー向けに特別に設計されたスキルにより、開発者は市場投入までの時間を短縮し、総所有コストを削減し、メモリ最適化プラットフォーム上で大規模に展開できます。」
Jetsonはすでにマルチジェネレーションプラットフォーム（Orin、Thor、そしてそれ以降）であり、ロボティクス、自律システム、産業検査、医療機器のエッジAIを支えています。JetPack 7.2はその基盤の上に構築され、NemoClawはそれを拡張します。
このリリースには3つのレイヤーが含まれています。ベースのJetPack 7.2（オペレーティングシステム、コンピューティング、決定論的パフォーマンス）。中間の新しいエージェントスキルのレイヤー（開発者タスクの自動化）。そしてトップのNemoClawです。
JetPack 7.2はJetsonソフトウェア基盤に主要なアップグレードをもたらします。YoctoベースのOSサポートにより、産業向け顧客はよりスリムでカスタマイズ可能なLinux基盤を手に入れることができ、メモリ制約のある展開に重要です。Jetson Orin上のCUDA 13は、既存のデバイスに最新のコンピュートスタックをもたらします。Jetson Thor上のMIGとリアルタイムカーネルにより、開発者は決定論的ワークロード（無関係なAI推論のために停止できないロボット知覚システムなど）のために専用のGPUリソースを確保できます。Jetson AGX Orin 32GBもパフォーマンスが向上し、AIコンピュートが241 TOPSに、元の仕様から20%向上しています。
中間レイヤーであるエージェントスキルは、Jetsonベースのシステム自体を構築する作業を加速します。Jetsonエージェントスキルには、Linuxカスタマイズ、メモリ最適化、モデルベンチマーク、および同様の開発者タスクが含まれるようになりました。これらは現在、NVIDIAのドキュメントとデザインガイドから開発された、エージェント展開可能なスキルとして利用可能です。結果として、以前は数週間かかっていたタスクが数日で解決されます。
トップでは、NemoClawが単一のコマンドでJetsonに展開されます。この組み合わせにより、エージェンティックAIがプロダクショングレードのロボティクスおよびビジョンAIスタックに配置され、産業システムのタスク自動化が加速します。開発者はNVIDIA Metropolis VSSブループリントスキルを使用してさらに進め、視覚的推論エージェントを追加して、見たものを監視、解釈、行動に移すことができます。
エージェンティックAIはすでにJetsonで到来しています
Jetsonプラットフォームは、ロボティクス、産業オートメーション、ドローン、ヘルスケア機器、農業機械、ヒューマノイドシステムなどの分野ですでに展開されています。
SolomonはNVIDIA NemoClawを使用して、ヒューマノイドロボット上のAIエージェントを調整し、推論、知覚、センサーフュージョン、 locomotion、操作を単一のワークフローに統合しています。Solomonのアクティブ知覚技術（NVIDIAのオープンソース基盤モデルを搭載）により、ロボットはタスクを理解し、ピッキングのための位置を最適化し、動的に適応できます。これにより、複雑な環境での信頼性の高い自律運用が可能になります。
Advantechは、自社の製造施設内でエージェンティックファクトリーブレインを構築および展開し、NVIDIA NemoClaw、NVIDIA Nemotron 3、NVIDIA Jetson Thorを使用してAIネイティブな運用を実現しています。このプラットフォームは、ロボットフリート管理、インテリジェント欠陥検出、自律的意思決定を自動化し、次世代の産業運用を推進します。
業界全体で、ビルドはすでに出荷されています。
Rebotnixは、より迅速な都市レベルの意思決定のために、エージェンティック推論機能を備えたスマートシティカメラを製造しています。
Spingenceは、製造欠陥エージェントを構築し、分析と知識推論を通じて根本原因とプロセス改善の推奨事項を特定します。
ANIWEAVEとAvalanche Computingは、AI搭載の会話エージェントを使用して不動産スペースを没入型3Dツアー体験に変えるために協力しています。
より多くのAI、より少ないメモリ
SandStarは、NVIDIA Jetson Orin NXとNemoClawを使用して、AIビジョン、LLM駆動のインタラクション、標準運用手順監視、店舗最適化を備えたAI自動販売機とスマートリテール運用を30か国以上で強化しています。約40%のメモリ最適化を達成したSandStarは、16GBデバイスから8GBデバイスに移行し、高いパフォーマンスを維持しながら展開コストを大幅に削減したと報告しています。
画像提供：Sandstar。
NoTrafficは、リアルタイムの交通状況を分析し、信号操作を動的に最適化するAI搭載のインテリジェント交通管理システムを開発しています。NoTrafficは、静的コンパイルとターゲットを絞ったカーネルプルーニングを通じてCUDAライブラリのオーバーヘッドを最適化したと報告しています。これらの最適化により、メモリ使用量が29%削減され、効率が向上し、より高速なリアルタイム推論のために知覚スタックが合理化されました。
GROOVE X（LOVOTコンパニオンロボットのメーカー）は、Jetsonモジュール上のさまざまなAIアクセラレータを使用して、CPUおよびGPUのワークロードをオフロードし、メモリフットプリントを削減しています。
YoctoベースのJetPack 7.2がプロダクションに
Hexagon Roboticsは、NVIDIA Jetson Thorを統合して、リアルタイムAI、高速センサー処理、マルチモーダルデータフュージョンにより、より安全で自律的なヒューマノイドロボットを実現しています。YoctoベースのOSカスタマイズと組み合わせることで、再現性と安全性が向上し、これらのヒューマノイドロボットは製造、物流、建設などの要求の厳しい環境でより確実に動作します。
Ziplineは、自律配送ドローンにNVIDIA Jetson Orin NXを使用し、リアルタイムのセンサーフュージョン、環境認識、安全なナビゲーションを実現し、世界中で迅速な医療、食品、小売配送を行っています。ZiplineはYoctoを使用してカスタムオペレーティングシステムを構築しており、これは高性能なオンボードAI処理用に設計され、信頼性、効率性、およびより低いメモリフットプリントを最適化しています。
1X（Neoヒューマノイドのメーカー）とUniversal Robotsは、生産展開にYoctoベースのJetPack 7.2を採用する予定です。
Yoctoエコシステムパートナー
Balena、Konsulko Group、Neurealm、Peridio、RidgeRun、Wind Riverは、Linuxディストリビューション製品、エンジニアリングサービス、長期サポートを提供し、顧客がプロダクショングレードのYoctoベースの展開をより迅速に出荷できるように支援します。
AAEON、ASUS、Avermedia、Connect Tech、YUANは、生産エッジコンピューティングシステムでYocto OSを検証し、顧客の展開を加速しています。
次のステップ
NemoClawはデータセンターで始まりました。今や小売店、工場フロアのヒューマノイドロボット、忙しい交差点の交通システムで動作しています。物理AIエージェントの時代が始まったばかりです。
開発者は、JetsonソフトウェアページからエージェンティックAIの旅を始めることができます。
NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンスン・フアン氏の基調講演をご覧になり、NVIDIA GTC台北で詳細をご確認ください。
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