AIは“体”を持つ時代へ！ フィジカルAIが変える製造業の未来：生成AIとの違いとは？（2/4 ページ）

[リョーサン菱洋]

2. フィジカルAIの仕組み

　フィジカルAIは、現実世界で自律的に行動するために、人間のように「見て・考え・動く」ことができます。このプロセスは、NVIDIAが定義する「知覚（Perception）・推論（Reasoning）・計画（Planning）・行動（Action）」という4つのステップに対応しており、フィジカルAIが物理環境に適応するための基本構造となっています。

3つの構成要素

　フィジカルAIのシステムは、大きく分けて以下の3つの要素で構成されており、これらは人間の「五感」「脳」「身体」に例えられます。

　・五感（センサー）

　　カメラ、LiDAR、マイク、触覚センサーなどを用いて、周囲の環境情報や物体の
　位置、状態を正確に把握します。

　・脳（AI）

　　センサーから得た膨大なデータを理解し、状況を推測し、最適な行動を判断します。
　機械学習、深層学習、強化学習アルゴリズムなどが活用されます。

　・身体（アクチュエーター）

　　モーター、ロボットアーム、車輪、二足歩行ロボットの関節などを動かし、AIの
　判断に基づいて決めた行動を実行します。

「知覚→推論→計画→行動」のサイクル

　フィジカルAIは以下の4つのステップを高速で繰り返しながらタスクを実行します。

　1. 知覚：センサーを使い、周囲の状況を「見る・聞く・感じる」
　2. 推論：集めたデータをAIが分析し、状況を「理解する」
　3. 計画：理解した状況に基づいて、次に取るべき最適な行動を「決める」
　4. 行動：アクチュエーターを動かし、計画した通りに実際に「動く」

　このサイクルを通じて現実世界から得られた結果をもとに、徐々に行動の精度を高めていくのが特徴です。

知覚→推論→計画→行動のサイクルで精度を高める［クリックで拡大］

シミュレーション（仮想空間）で学習が必要となる理由

　フィジカルAIの開発には、膨大な試行回数が必要ですが、現実世界での実験は時間もコストもかかり、物理的な破損や事故のリスクも伴います。これらの課題を解決するために、物理シミュレーションを用いた仮想環境での事前学習が不可欠です。

　仮想環境では、現実世界を忠実に再現した「デジタルツイン」を構築し、ロボットや自動運転車などのフィジカルAIを、物理的な制約や危険なしに何度もテストし、訓練させることができます。天候の変化や予期せぬ障害物など、現実では再現が難しい状況もシミュレーションできるため、AIの汎用性と安全性を大幅に向上させることが可能です。