フィジカルAI実装に必要な「3つのコンピュータ」とは？：開発、導入に必要な考え方（2/3 ページ）

[リョーサン菱洋]

2. フィジカルAIに必要な「3つのコンピュータ」とは？

　重要なポイントは、フィジカルAIを推進するうえで3つのコンピュータ環境が必要になる点です。1つ目は、現場でリアルタイム推論を担うエッジデバイス。2つ目は、ベースモデルの構築や追加学習を行うためのモデル学習用コンピュータ。そして3つ目が、デジタルツイン上で動作検証や試行錯誤を行うためのシミュレーション用コンピュータです。

　この考え方は、ロボットAI開発を「高性能な機器1台で完結するもの」と捉えてしまう誤解を防ぐうえで重要になります。実際には、現場で必要となる推論性能だけでなく、学習に要する計算資源や、実機を使わずに安全かつ効率的に検証を行うための仮想環境が不可欠です。特にフィジカルAIのように、試行回数の多さが成果に直結する分野では、現実世界だけで学習や検証を進めることは、時間・コスト・安全面のいずれの観点からも難しくなります。

　そのためフィジカルAIの実装においては、実機試験のみに頼るのではなく、シミュレーション環境を活用した事前学習や検証が重要だと考えられます。「3つのコンピュータ」という考え方は、こうした現実的な開発プロセスを体系的に捉えたものだと言えるでしょう。推論・学習・シミュレーションといった役割ごとに、必要となる性能のコンピュータを切り分けて準備することが、最初の設計ポイントになります。

フィジカルAIに必要な「3つのコンピュータ」［クリックで拡大］

3. エッジデバイスに求められるのは性能だけではない

　重要なのは、スペックを並べることではなく「なぜその性能が求められるのか」という視点です。フィジカルAIでは、画像データに加えて言語情報、各種センサーの入力、動作指令など、複数の情報を同時に扱う場面が増えていきます。

　さらに現場では、複数のセンサーやカメラから得られるデータをリアルタイムに処理したい一方で、処理負荷やレイテンシが大きな課題となります。そのため、クラウドに依存せず、エッジ側で即座に判断を返すことが求められるケースも少なくありません。つまり、エッジデバイスの選定においては、単純な演算性能の高さだけを見ても十分とは言えません。

　どの種類のデータを扱い、どの程度の遅延まで許容できるのか、処理のどこまでをローカルで完結させたいのか。また、学習済みモデルを載せて推論するだけなのか、現場での運用を通じて推論の改良サイクルまで回したいのか。こうした要件を整理したうえで、必要な性能や周辺構成を検討していくことが重要になります。