フィジカルAI フィジカルAIとは
フィジカルAIとは、さまざまなセンサーやアクチュエータからのデータを直接処理することで、機械が現実世界を認識、理解してやり取りできるようにする人工知能の一分野を指します。人間が提供する情報に依存し、主にデジタル領域で動作する生成AIとは異なり、フィジカルAIシステムは、カメラ、マイク、温度センサー、慣性計測装置、レーダー、LIDARなどのツールを通じて現実世界から情報を収集します。また、こうした感覚データを活用してリアルタイムの知覚、推論、意思決定を実行し、環境に迅速かつ動的に対応できるようにします。
フィジカルAIは、機械に認知推論と空間認識の機能を組み込むことで、従来の事前にプログラムされた自動化から大きく進歩しています。これにより、ロボットは人間の行動を模倣するような方法でやり取りから学習し、複雑なシナリオや予測不可能なシナリオに適応できるようになります。インサイトとアクションの両方を生成できることから「生成フィジカルAI」と呼ばれることも多いフィジカルAIは、デジタル環境と物理環境のギャップを埋め、機械が情報を処理するだけでなく、現実世界の状況で有意義に動作できるようにします。
- フィジカルAIの仕組み
- フィジカルAIの業種別活用事例
- HPEとのパートナーシップ
フィジカルAIの仕組み
- 感覚入力: フィジカルAIシステムは、センサーを使用して周囲の環境を認識し、やり取りします。センサーには次のようなものがあります。
- カメラからの画像やビデオにより、AIは周囲の状況を「見て」理解することができます。コンピュータービジョンアルゴリズムは、視覚データを分析して物体を認識し、動きを追跡し、環境の変化を検出します。
- 音声をマイクで録音してAIアルゴリズムで分析することで、話し言葉を認識したり特定のノイズを検出したりします。
- 温度計は、空調や温度を調節する製造工程に重要です。
- 自動運転車とロボットは、レーダーやLIDARを利用して障害物を識別し、周囲の地図を作成します。これらのセンサーは、AIシステムによる周囲のナビゲーションや理解に役立つ3D空間データを提供します。
- 加速度計とジャイロスコープは、AIシステムの向き、速度、動きを追跡します。自動運転車やドローンなどの動的な状況では、ロボットの位置決めに不可欠です。
- データ処理: 現実世界を理解するには、感覚データを処理する必要があります。
- 機械学習 (ML) やディープラーニング (DL) などの高度なアルゴリズムが感覚情報を処理します。これらのアルゴリズムは、複雑なデータを理解して隠れた環境パターンを見つけることができます。
- AIシステムは、高度な認知モデルを使用して意図を推測し、将来の結果を予測し、曖昧なデータや不完全なデータを解釈します。たとえば、ロボットは人間の接近を予測し、それに応じて行動することができます。
- ナビゲーションと物体操作には空間認識能力が必要です。フィジカルAIシステムは、2Dまたは3Dマップを作図し、データ処理を通じてリアルタイムで移動します。
- リアルタイムの意思決定: フィジカルAIシステムは、環境の変化に迅速に反応してリアルタイムの選択を行います。これには次のような手法が含まれます。
- 進路を横切る人物に反応する自動運転車は、センサーデータを使用して周囲の状況に対する理解を更新し、動作を変更します。
- リアルタイムの意思決定には、通常、予期しない事態への対応が必要となります。自律型ドローンは、群衆の中を飛行する際、障害物を動的に回避することができます。
- 多変数コンテキストでは、フィジカルAIシステムは、重要な操作を安全に実行するために、緊急度または優先度に応じてタスクの優先順位を決定します。
- アクション実行: 意思決定を下した後、フィジカルAIシステムは次のように動作する必要があります。
- アクチュエータがAIの意思決定を物理的なアクションに変換します。モーターは車輪を駆動し、アームは物体を操作し、圧力センサーは力を伝えることができます。AIのデジタル推論は、アクチュエータを通じて物理環境とやり取りします。
- アクチュエータは、ロボットや自律走行車のナビゲーションに役立ちます。その際、ステアリング、加速、ブレーキ、登板、またはドアロックの解除が必要になる場合があります。
- 人間とやり取りするフィジカルAIシステムには、人間の動き、表情、音声合成を再現するアクチュエータが必要です。
- 学習/適応: 学習と改善がフィジカルAIの鍵となります。仕組みをご紹介します:
- フィジカルAIシステムでは、試行錯誤して学ぶ、強化学習を使用します。タスクを実行して、肯定的または否定的なフィードバックを受け取り、パフォーマンスを向上させるために変更を加えます。
- フィジカルAIシステムは、予期しない状況や複雑な状況に対して、より強靭になります。たとえば、自動運転車は、さまざまな交通状況で歩行者の行動を予測できるようになります。
- フィジカルAIシステムは、周囲の環境から学習して新しい環境に適応できます。倉庫在庫管理ロボットは、新たな障害物を回避したり、在庫追跡を改善したりするようにトレーニングできます。
- 用途: フィジカルAIには、次のような産業用途があります。
- 自律型ロボットにより、配達、倉庫管理、手術が可能になります。フィジカルAIが、自立型ロボットの移動、人間とのやり取り、難しいタスクの実行をサポートします。
- フィジカルAIは、自動運転車が周囲の状況を評価して (ブレーキや車線変更などの) 意思決定をリアルタイムで下し、安全に実行するのに役立ちます。
- フィジカルAIは、家庭やオフィスにおけるエネルギー使用量の最適化、照明と温度の制御や監視を実行できます。
- ロボット手術装置は、AIによる正確な動作と意思決定を頻回に活用して、低侵襲手術を非常に正確に実行します。
- フィジカルAIを搭載した倉庫ロボットは、商品の輸送、在庫の追跡、保管エリアの最適化を行うことができます。
- フィジカルAIがオペレーションを最適化し、生産ラインの状況に適応し、品質を管理します。
- 重要な特徴: デジタルとフィジカルの統合
フィジカルAIは、デジタル環境と物理環境を橋渡しする能力を定義します。これは、AIシステムが「考え」、物理環境と直感的かつ実質的にやり取りすることを意味します。フィジカルAIは、感覚認識、意思決定、アクション実行、継続的な学習を活用して、ロボット、自律走行車、医療などの分野で現実世界の複雑な状況に対処できるインテリジェントな機械を構築します。
フィジカルAIの業種別活用事例
フィジカルAIは、観察、認知、物理的な動作を組み合わせて、機械があらゆるものとやり取りする方法を変革します。リアルタイムの感知、思考、動作機能を備えたロボット、自律走行車、スマートデバイスには、フィジカルAIシステムが使用されています。フィジカルAIシステムは、センサーデータを収集して高度なAIアルゴリズムで処理し、動的に意思決定を行い、物理的な動作を実行することで、あらゆる業種に大きな可能性をもたらします。フィジカルAIは、デジタルインテリジェンスとフィジカル能力を結び付けることで、輸送、医療、製造、小売業における効率、精度、イノベーションを向上させます。
- 輸送: フィジカルAIは、より安全でスマート、かつ自律的なモビリティソリューションの構築に役立ちます。
- 自動車: 自動運転車はフィジカルAIを導入し、カメラ、レーダー、LIDAR、慣性センサーを使用して障害物を回避し、交通法規を遵守します。リアルタイムの意思決定により、歩行者の突然の動きや天候の変化に対応できます。
- フリート管理: AIを活用した物流ソリューションは、交通量、燃料、配送期限に基づいてルートを最適化することで、時間とコストを節約します。
- 公共交通機関: フィジカルAIは、メンテナンス、乗客の安全性、ルートの最適化を予測して、スマートバスや電車の信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させます。
- ドローンと配達ボット: フィジカルAIにより、空中および地上の自律配送システムが都市や農村部を安全かつ迅速に移動できるようになります。
- 医療: フィジカルAIは、医療サービスの精度、ミスの削減、利用しやすさに関して、次のような変革をもたらしています。
- ロボット手術: AIと精密アクチュエータが難しい手術を支援します。リアルタイムのフィードバックを分析して、人間を超える微細な動きを実現します。
- リハビリ機器と補助器具: ユーザーの動作や環境に適応するAI対応の義肢や外骨格が、個別のリハビリテーションや移動支援を提供します。
- 患者モニタリング: フィジカルAIを搭載したウェアラブルガジェットとスマートベッドが、バイタルサイン、動き、環境を監視し、異常があれば医療スタッフに直ちに警告します。
- テレプレゼンスロボット: フィジカルAIにより、特に、医療サービスが行き届いていない場所や孤立した場所で、医師が患者をリモートで診察するのをロボットが支援できるようになり、医療アクセスが向上し、曝露の危険性が最小限に抑えられます。
- 製造: フィジカルAIが生産ラインを自動化、改善、制御します。
- スマートロボット: ビジョンセンサーとタッチセンサーにより、精密な溶接、組み立て、塗装が可能になります。AIにより、こうした装置が材料や製品設計の変更に即座に対応できます。
- 予測メンテナンス: AIシステムがセンサーを使用して工場の障害を予測し、待ち時間とコストを削減します。
- 品質検査: フィジカルAIシステムが人間よりも迅速かつ正確に外観検査を行い、製品に不具合がないか確認します。
- 人間とロボットの協働: コボット (協働ロボット) が、人間が安全かつ効率的に業務を遂行できるように支援します。
- 小売: フィジカルAIがカスタマー・エクスペリエンスとバックエンド業務を変革しています。
- 在庫ロボット: カメラを搭載したインテリジェントロボットが、なくなった商品を追跡し、シュリンケージを削減し、在庫量を監視します。
- スマートチェックアウトシステム: AI搭載のキオスクまたたはスマートカートが商品を認識し、手動でスキャンすることなく支払いを処理することで、レジ業務を簡素化します。
- 顧客対応: AI搭載の店舗ロボットやスマートアシスタントが、顧客が商品を探すのを支援し、問い合わせに回答し、パーソナライズされたお勧めを提示します。
- 倉庫自動化: フィジカルAIがeコマース施設の保管および検索システムを最適化し、注文処理を迅速化します。
フィジカルAIにより、機械は、ただ自動化するだけでなく、現実世界で認識、判断、動作できるようになります。輸送、医療、製造、小売業に組み込むことで、効率、精度、対応が改善されます。各業界が適応してフィジカルAIを導入することで、次世代のイノベーション、安全性、競争力が向上します。
HPEとのパートナーシップ
HPEがAI主導のイノベーションを後押し
ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は産業界全体のAI変革をリードしています。HPEは、強力なコンピュートシステム、インテリジェントなインフラストラクチャ、スケーラブルなソフトウェアを通じて、データ主導の意思決定とイノベーションを加速します。HPEでは、エッジでのAIの構築、クラウドでのモデルのトレーニング、そして複雑なシミュレーションの安全な実行を支援しています。
HPE AIソリューション
HPEのAIファクトリーソリューションでは、カスタマイズされたインフラストラクチャ、サービス、専門知識により、企業やイノベーターがAIプロジェクトを確実に展開し、複雑な課題に対処し、膨大なデータを活用できるようになります。運用を合理化し、生産性を向上させてイノベーションを加速し、新たな収益機会を開拓しつつ、複雑なAIを簡素化することができます。
HPEは、組織が小規模から始めて、安全に試験運用を行い、迅速に拡張できるように支援しており、影響力のあるAIユースケースの実現に向け、直感的なツール、組み込みのガバナンス、専門家によるガイダンスを提供しています。ターンキーソリューションを使用してAIアプリケーションをシームレスに開発、展開、管理する方法について、世界のITリーダーによる有益な情報をご確認ください。
AI時代が到来しました。今すぐ変革を加速しましょう。
HPE ProLiant Gen12
今日のハイブリッド環境向けに設計されたHPE ProLiant Computeは、組み込みのセキュリティ、AI主導の自動化、エネルギー効率に優れたパフォーマンスを提供し、ビジネスを前進させます。エッジからクラウドまでの運用を簡素化してリスクを軽減し、リアルタイムで価値を実現します。
現在および将来の脅威から保護する堅牢な多層設計により、次世代のセキュリティを実現します。VDIからAIまでのワークロードを強化するようにカスタマイズされたソリューションにより、パフォーマンスと効率を向上させつつ、コストを最適化できます。
単一の直感的なソリューションで管理され、データセンターからエッジまでをカバーするプロアクティブなAI主導の自動化により、生産性が向上します。モダナイゼーションを確実に推進しながら、ビジネスの可能性を最大限に引き出すことができます。
HPE Crayスーパーコンピューター
スケーラブルなスーパーコンピューティングテクノロジーと柔軟な導入オプションにより、業種を問わず、飛躍的な発展が可能になります。HPEのHPCおよびAIソリューションは、迅速なインサイトの取得、効率の向上、スーパーコンピューティングの速度でのワークロードの高速化を実現し、新たなビジネス価値を生み出します。
業界をリードする機能とサステナビリティへの取り組みにより、エクサスケール時代に高い競争力を確保できます。HPE Cray Supercomputingを利用すれば、発見を加速してイノベーションを推進し、革新的なテクノロジーを導入できます。