ウォルト・ディズニー・イマジニアリング（Disney Research）、ロボット学習向け物理エンジン「Newton」をLinux Foundationへ寄贈・共同開発を正式化

MD x AI トレンド

2025.10.02

掲載日（JST）：2025/10/02
公式発表日（現地）：2025/09/29

ニュース概要
背景・課題
何が新しい？（打ち手）
いますぐ出来るミニ実装
技術メモ
関連リンク（参考）

ニュース概要

ディズニーの研究部門はNVIDIA・Google DeepMindと共同開発するロボット学習向けオープン物理エンジン「Newton」をLinux Foundationの管理下でベータ公開。Warp/ OpenUSD対応で、テーマパークの自律キャラクターやショー制御の高度化に直結する基盤を“オープンに”整備した。

背景・課題

テーマパークの自由歩行ロボやグリーティングは、接触・転倒・衣装干渉などの“物理の端”で破綻しがち。現場検証は高コストで、シミュレーション精度と学習スピードがボトルネックだった。NewtonはGPU加速と標準化で高精度×大量試行を両立し、実運用までの反復サイクルを短縮する。

何が新しい？（打ち手）

オープン化と財団ガバナンス

NewtonをLinux Foundation配下で公開。研究機関・企業が共同で改良でき、特許・ライセンスの不確実性を低減。産学の“場”を作ったことで実装速度が上がる。

物理忠実度×学習速度のステップ変化

NVIDIA WarpでGPU並列化し、MuJoCo‑Warp/Isaac Labと連携。把持・接触・柔体など“接触リッチ”な挙動を高速学習できる。

パーク文脈への直結

Disney Researchが共同開発者かつ早期ユーザー。GTCではディズニーの自由歩行キャラクター基盤の知見も共有され、パーク実装の要件（安全、演出一貫性、保守）と研究の橋渡しが明示された。

いますぐ出来るミニ実装

（手順1：10〜15分）「安全×演出」要件の聞き取りテンプレ

目的：屋外/屋内、来場者密度、近接許容距離
振る舞い：歩行速度上限、フォトスポット停止、NGポーズ
安全：非常停止条件、手動介入の優先度
出力形式：CSV（要件ID, 条件, 閾値, 優先度）
→ 以降のシミュレーション入力を表形式で固定し、曖昧さを排除。

（手順2：30分）制約辞書を用意（現実解に寄せる）

robot.csv：重心高/総重量/最大関節トルク/可動域
show.csv：路面材質/段差/勾配/混雑指数/近接閾値
policy.yaml：緊急停止・退避・フェイルセーフの優先順位
→ Newton/Isaac Labに読み込む前提で数値レンジと単位を統一。

（手順3：30分）“見せ方”の早期合意用モック

経路・停止点・客流をSVGで線画化（ステージ図＋安全バッファ）
アニメーション3態：通常／混雑時減速／非常停止
自動生成スクリプト（例）：CSV→SVGタイムライン。レビュー者は見た目で即判断、現場折衝を高速化。

技術メモ

Newton：GPU加速のオープン物理エンジン。Warp＋OpenUSDで拡張容易。MuJoCo‑Warp/Isaac Labと互換。:contentReference[oaicite:6]{index=6}
データ連携：演出側（DMX/MIDI/OSC）とロボ側（ROS2）を中継。ショーキュー→行動プリミティブ→安全ポリシーの順に解決。
ガードレール：近接閾値違反/視界ロス/路面摩擦低下で縮退モードへ。人のオペレーターに“即バトン”できるUI必須。
検証の順番：①単体物理 ②群衆干渉 ③演出キュー同期。モデルが良くてもショー制御との同期ズレが事故源。
KPI：現場導入前に“シミュ→実機”の挙動乖離率と非常停止率を週次で可視化。