RLWRLD（リアルワールド）がPhysicSim Lab、Space AI、N.LIGHTと手を組み、ヒューマノイドの手先の器用さを評価するベンチマーク「DexBench」を共同で開発する。RLWRLDがNVIDIAと開発中のプロジェクトで、3社がそれぞれ異なる領域を担当する。
DexBenchは、ロボットが人間のように手を使って複雑な作業をこなせるかを数値で測る評価体系だ。18の課題と80の事例を基準に、シミュレーションと実物環境の両方で検証する。NVIDIAのIsaac Lab-Arena環境と統合されるオープンソースプロジェクトである。
N.LIGHT（エンダットライト）は、シミュレーションにそのまま使える3Dアセットを制作する。関節構造や物理特性、衝突判定用メッシュなどを自社CADエンジンベースの技術「TRINIX」で製作し、RLWRLDの実物テストベッドで仮想と現実の差異を検証する。
PhysicSim Labは、ロボットが実際に投入される現場を仮想空間に再現する作業を担当する。コンビニエンスストアや物流倉庫、製造ライン、サービス店舗などを実装するが、空間・ロボット・課題をそれぞれモジュールとして分け、組み合わせられるように設計する。物体や作業条件をランダムに変えながら訓練する方式も適用する。ここで作られた合成データは、RLWRLDのロボティクス基盤モデル「RLDX-1」の学習にも使われる。
Space AIは、最も難易度が高いとされる軸である、柔らかい物体の取り扱いを担当する。豆腐や果物、ゴム部品のように力の加え方を誤ると潰れたり壊れたりする物体が対象だ。ロボットが握る力はセンサーで直接計測し、物体内部にかかる応力は実測値で補正したシミュレーションで作成し、映像・深度情報とあわせて4層のデータとして提供する。
RLWRLDは先にRLDX-1をオープンソースとして公開しており、世界経済フォーラム（WEF）の「2026年テクノロジー・パイオニア」に選ばれている。
リュ・ジュンヒRLWRLD代表は「ヒューマノイドが実際に製造・物流など産業現場で役立つには、人間レベルの精巧な手先の器用さを実現することが核心だ」とし、「各分野で専門性を備えた韓国スタートアップが力を合わせ、グローバルな産業標準に必要な高難度の課題を解決していく出発点だ」と述べた。
原文：https://platum.kr/archives/292169
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