アイザックラボは、アイザックジムの自然な後継として、大規模なマルチモーダル学習の時代に向けたGPUネイティブのロボティクスシミュレーションの新たな枠組みを提供します。このフレームワークは、高精度のGPU並列物理演算、フォトリアリスティックレンダリング、モジュラー構造を組み合わせ、環境の設計やロボットポリシーの訓練を簡素化します。また、アクチュエータモデルやセンサーシミュレーション、データ収集パイプライン、ドメインランダム化ツールを組み入れることで、強化学習と模倣学習のベストプラクティスを統一したプラットフォームを実現しています。全身制御や移動能力の多様性、接触が豊富な操作や技能習得のための人間のデモの統合など、さまざまな課題に適用可能です。今後、デファレンシャブルのGPU加速ニュートン物理エンジンとの統合も予定されており、ロボット学習における新たなスケーラブルでデータ効率の良いアプローチが期待されています。