フィジカルAI（Physical AI）
これまでのAIは、データ分析や予測、文章の生成といった「画面の中の事務作業」を得意としてきました。それに対し、フィジカルAIは現実世界の「モノの動き」を自ら判断し、実際にロボットや設備を動かすための知能です。
最大の特徴は、単に決められた動きを繰り返すのではなく、工場や倉庫などの現場において、設備・作業者・モノの複雑な制約を理解し、リアルタイムかつ自律的にアクションを変えられる点です。
フィジカルAIは「どう動くべきか」を自ら判断し実行します。しかし、現実世界での失敗はライン停止や事故に直結するため、フィジカルAIを搭載したロボットをそのまま現場で動かすことは大きなリスクを伴います。
ここで必要とされるのが、フィジカルAIに「成功と失敗」を学ばせ、試行錯誤ができる高度なシミュレーション環境です。
ロボットへのフィジカルAI実装への最短ルート
現場を止めず、壊さず、フィジカルAIを教育する。assimeeが担うのは、リスク回避に重要な「仮想検証」フェーズです
※想定される多数のシナリオをassimee上でシミュレーションし、結果を検証し改善することで、
実機導入時の手戻りをゼロに近づけます
assimeeが提供する価値
ロボットに搭載するAIの判断力を、現実と同じルールが働くassimee上の仮想空間で磨き上げます。実機を動かす前にデジタル上で数万回の試行錯誤を繰り返すことで、 現場への導入時にはすでに、現場の制約を熟知した最適な動きが可能になります。
現場の制約を再現したシミュレーション
assimee搭載のAIが「設備の稼働環境」「作業者のリアルな移動速度」「在庫の積み上げ制限」など、現場の制約を反映した仮想空間を用意します。 現場を正確に再現したシミュレーションを行うことができるため、フィジカルAIにとって最も信頼できる「教育の場」となります。
現場判断を止めない試行錯誤
新しい運用案や現場の改善案は、まず仮想空間上でシミュレーションを用いた検証を行います。 トラブルの検証をデジタル空間で何度も繰り替えすことで、現場に適用する際の安全性と投資対効果を最大化します。
デジタルツイン構築
あらゆるデータをassimee上に統合し、フィジカルAIが学習できる練習場を作ります。IoTセンサーと組み合わせることで、リアルタイムに取得したデータでシミュレーションを行うこともできます。
仮想空間での高速学習
フィジカルAIの判断ロジックをシミュレーションで高速に反復試行します。ボトルネックとなる部分を見つけ、ユーザーの希望する最適解を選び出します。
根拠ある実装
assimeeで検証済みのロジックをロボット搭載のAIへ反映することで、リスクを極小化した状態で、現場での自律運用をスタートできます。assimeeで管理している現場の情報をリアルタイムで直接反映し、フィジカルAIに迅速な意思決定を行わせることも可能です。