　Isaac SDKには、アプリケーションフレームワークを提供する「Isaac Robotics Engine」、ディープニューラルネットワーク（DNN）向けアルゴリズムパッケージ「Isaac GEM」、屋内物流用レファレンスアプリ、そして新しくナビゲーション機能を提供する「Isaac Sim」が含まれる。

　また、物体検知、無制限の空間セグメンテーション、3Dや2Dの姿勢推定といったカメラベースの認識DNNを備えており、すぐにAI搭載ロボットの開発を始められる。同SDKの物体検知は、DNNの1つ「ResNet」で更新されており、「Transfer Learning Toolkit」を使ってトレーニングできる。

　また、Isaac Simの導入により、シミュレーション上でロボットをトレーニングし、その結果をソフトウェアに反映して、実際のロボットに展開できるようになった。複数ロボットによるシミュレーションも可能で、めったに発生しない「コーナーケース」でのテストシミュレーションでトレーニングを強化できる。他に、実際の稼働環境で展開する前にロボット同士の作用をテストして、デバッグを実行できる。

Isaac Sim環境（左）と実際の環境（右）におけるNVIDIAのCarterロボット（クリックで拡大）出典：NVIDIA

　分析機能の処理に用いる「DeepStream」ソフトウェアに対応し、C言語ベースのAPIにも統合できるように設計されている。既に提供を開始しており、同社Webサイトからダウンロード可能だ。

まずは「Jetson Nano」の電源を入れて立ち上げる
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第1回は、まず電源を入れて立ち上げるところから始める。
「Jetson Nano」を“まとも”に使えるようにする
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第2回は、機械学習を試す前に“まとも”に使えるようにする。
「Jetson Nano」のCUDAコアで“Hello AI World”を動作させてみる
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第3回は、Jetson NanoのCUDAコアを使って推論のサンプル“Hello AI World”を動作させてみる。
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NVIDIAは、「Maker Faire Tokyo 2014」（2014年11月23～24日、東京ビッグサイト）において、General Electricと共同開発した走行ロボット「TURBO」を展示。TURBOには、NVIDIAの最新SoC「Tegra K1」を搭載する開発ボード「Jetson TK1」が用いられている。