フィジカルAIは、ロボットや自動運転車などの自律マシンが物理的な世界を認識し、理解し、複雑な行動を実行できるようにする技術です。この技術は「生成フィジカルAI」とも呼ばれ、洞察や実行すべきアクションを生成する能力を持っていることが特徴です。
フィジカルAIの仕組
生成AIモデル（GPTやLlamaなどの大規模言語モデル）は、主にインターネットから集めた膨大なテキストと画像データで学習されています。これらのAIは人間の言語や抽象的な概念を生成する能力に優れていますが、物理世界の理解には限界があります。生成フィジカルAIは、3D世界の空間的な関係性と物理法則を理解することで、従来の生成AIを拡張します。
3Dトレーニングデータは、高精度なコンピュータシミュレーションを通じて生成され、AIのトレーニングの基盤となります。このプロセスでは、デジタルツインから始まり、現実の環境を模倣するシミュレーションを行います。センサーは、動作や衝突、光の影響などのさまざまな要因を取り込みます。
強化学習の役割
強化学習は、シミュレーション環境で自律マシンにスキルを習得させる手法で、数千回の試行錯誤を通じて学習を進めます。この方法では、モデルが望ましい行動を取った際に報酬を与え、その結果、モデルは継続的に改善されます。最終的に、自律マシンは新しい状況や課題にも適切に適応できるようになります。
フィジカルAIの重要性
従来、自律マシンは周囲の世界を認識することができませんでした。しかし、生成フィジカルAIを導入することで、ロボットが現実世界の環境とシームレスにやり取りし、適応できるようになります。この技術は、効率性と精度を向上させるだけでなく、人間とマシンの交流をより自然にし、現実世界での実用性を高めます。
フィジカルAIの産業への影響
フィジカルAIの導入により、多くの産業で革新的な進展が見られます。
– ロボット: 倉庫内の自律型モバイルロボット（AMR）は、センサーからのフィードバックを受けて複雑な環境を移動します。マニピュレーターは、物体の形状に応じて把持の強度や位置を調整します。
– 外科手術ロボット: 針に糸を通したり、縫合を行ったりする作業を学習し、精度と適応性を向上させます。
– 自動運転車: 自動運転車は周囲環境を認識し、交通状況に応じた情報に基づいて判断を行います。
– スマートスペース: フィジカルAIは、大規模な工場や倉庫での安全性を高め、多数の存在を追跡し、動的な経路計画を強化します。
フィジカルAIを始める方法
フィジカルAIを使用して次世代の自律マシンを構築するには、複数の専門的なコンピュータ間にまたがる協調プロセスが必要です。
1. 仮想3D環境の構築: 高忠実度の仮想環境を構築し、フィジカルAIのトレーニングに必要な合成データを生成します。
2. リアルな合成データの生成: 環境やオブジェクトのドメインランダム化には、Omniverse Replicator SDKを使用します。画像やビデオを生成します。
3. トレーニングと検証: NVIDIA DGXプラットフォームを使用し、トレーニングを行います。
4. 展開: 最適化されたスタックを自律ロボットや自動運転車に組み込みます。
次のステップ
フィジカルAI開発は、NVIDIA Cosmosプラットフォームによって加速されます。これにより、自動運転車、産業用検査、ロボットに適したさまざまなフィジカルAIモデルのトレーニングが可能になります。さらに、Isaac Simを利用して、物理ベースの仮想環境でAIロボットを設計、シミュレーション、テスト、トレーニングすることができます。
フィジカルAIは、これからの自律マシンの未来を切り拓く技術として、ますます重要な役割を果たすことでしょう。
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