XYZ、NVIDIA AI Day Seoulで現場データ型フィジカルAI公開

現場→仮想学習→実機の循環

XYZはNVIDIAのAIコンピューティング基盤と仮想ロボットシミュレーション環境を組み合わせ、フィジカルAIの開発パイプラインを高度化している。子会社が運営する50カ所のサービス現場で蓄積した実測の行動データをデジタルツインの仮想環境に投入して精密な学習と反復検証を行い、その結果を実機の物理的な操作に再び適用する仕組みだ。同社はこれを「現場収集→仮想学習→物理実行」の知能フライホイールと位置づけ、非定型の作業環境に対応できるロボット知能の商用化を進めている。

中核となるのが、自社開発のロボット知能フレームワーク「BrainX」だ。自然言語の指示を受け身で認識するだけでなく、現場の状況を総合的に判断し、長期にわたる連続作業(ロングホライズン・タスク)を計画・実行できるようにする。ユーザーとの対話、作業経路の計画、精密な物理操作を一つの体系にまとめ、セミヒューマノイドロボット「DEUX」をはじめとするハードウェアへ段階的に適用している。

衣類たたみで50%短縮

商用サービスを想定した実証結果も示された。非定型物の操作で難題とされる「衣類たたみ」の所要時間を従来の50秒から25秒へと50%短縮しつつ、作業成功率96%を達成した。同社は、産業現場にすぐ投入できる作業速度と経済性を確保したことを示す事例だとしている。

ファン代表は「ロボットが実験室を出て産業現場で自律的に作業を完遂するには、モデル調整にとどまらず、現場の実測データ収集、高精度の仮想シミュレーション、実機制御がよどみなく結びついた統合開発体制が不可欠だ」と述べ、NVIDIAとの協力を続け、フィジカルAIソリューションのグローバル商用化を早めると語った。