仮想空間で開発を加速する
実機を使わずにロボットの動作検証・環境再現・データ生成を行い、開発スピードと精度を大幅に向上させます。
幅広いシミュレータ・プラットフォームに対応
お客様のご利用になる各種ロボットシミュレータやAIフレームワークが快適に稼働する、最適なGPUハードウェア構成をご提案します。
NVIDIA Isaac Sim
Omniverse基盤の写実的な物理シミュレーション。AIモデル学習と極めて高い親和性を持ちます。
Gazebo
ROS/ROS 2標準のオープンソースシミュレータ。豊富な実績と巨大なコミュニティが強みです。
PyBullet
強化学習や機械学習の研究用途で広く普及。Pythonからの操作が容易で高速な計算が可能です。
Unity / Unreal Engine
強力な描画力とエコシステムを持つゲームエンジン。独自のデジタルツイン環境構築に最適です。
MuJoCo / Emulate3D
高度な物理演算やバイオメカニクス、工場ライン全体のシミュレーションなど特定用途にも対応。
フィジカルAIを駆動する進化サイクル
仮想空間と現実世界が交差し、自律的に学習と進化を続ける「終わりのない無限のループ構造」こそが、次世代ロボティクスの心臓部です。
Sim2Real Loop
AIスーパーコンピューター
Role: AIモデルの学習・基礎体力作り
Key Tech: 大規模基盤モデル / DGX
膨大なデータを高速処理し、基盤モデルを構築。
デジタルツイン
Role: 仮想空間での検証・合成データ生成
Key Tech: Omniverse / 物理法則再現
物理法則を忠実に再現した仮想空間内での試行錯誤。
ロボット/エッジ
Role: 現場でのリアルタイム推論と自律行動
Key Tech: Jetson / Edge AI
現場での未知の事象やリアルなセンサーデータを取得。
↗ 合成データの還元
仮想空間での検証結果を学習用データとしてAIファクトリーへフィードバック。
最新モデルの展開 ↘
仮想空間での学習を経て、最適化されたAI脳を物理ロボットへ実装。
← 現場データのフィードバック
実世界のセンサーデータを仮想空間へ戻し、新たなテストシナリオを生成して学習へ。
想定されるユースケース
フィジカルAIによる自律的な判断と環境適応能力は、従来のプログラム制御では対応できなかった様々な産業の課題を解決します。
モビリティ・自動運転
複雑な環境での自律走行
仮想空間で様々な走行シナリオや危険な気象条件をシミュレーションし、実車では再現困難なエッジケースを学習。安全で高度な自律走行を実現します。
製造・産業ロボティクス
柔軟な自律型作業
多品種少量生産のラインや未学習部品のピッキングなどにおいて、ロボットが自ら対象物の形状や姿勢を認識し、最適な動作をリアルタイムに判断して実行します。
物流・倉庫管理
自律移動ロボット（AMR）
人とロボットが混在する動的な倉庫環境で、リアルタイムに障害物を回避しながら最適な経路を自律生成し、複数台の群制御による効率的な搬送を実現します。
