フィジカルAIとは？生成AIとの違いや仕組み、活用分野をわかりやすく解説
目次
フィジカルAIとは、物質世界の法則をAIに学習させることで、ロボットが周囲の環境に柔軟に対応しながら複雑な行動を自律的に行えるようにする技術である。
本記事では、フィジカルAIの仕組みや従来のAIとの違い、実装に必要な技術、活用が期待される分野、課題と今後の展望についてわかりやすく解説する。
フィジカルAIとは？
フィジカルAIとは、物理的な世界を認識しながら、人間のように複雑な行動や判断が行えるよう、ロボットや自動車などを制御するシステムである。フィジカルAIを活用することで、現実世界と自然に関わりながら適応していくロボットの開発やトレーニングが可能となる。
大手半導体メーカーであるNVIDIAのCEOが、2024年のサミットでフィジカルAIや次の産業革命などについて言及したことにより、とくに注目されるようになった。
フィジカルAIの活用により、現実社会で複雑なタスクを行う2足歩行のヒューマノイドロボットや、周囲環境を理解しながら移動する自律型ロボットなどが実現可能となり、製造業や物流業をはじめとする幅広い業界での実装が期待されている。
従来のAIとの違い
近年、ChatGPTの登場に伴い生成AIが普及し、個人の生活や企業活動にも用いられるようになった。
これまでAI技術は、言語や画像、音声を認識する「認知AI」から、文章、画像、音声を新たに生成する「生成AI」、さらには能動的にタスクを判断して実行する「AIエージェント」へと進化を遂げた。その次の革新的なAI技術として注目されているのが、フィジカルAIである。
従来のAIとフィジカルAIの大きな違いは、AIの利活用がデジタル空間から現実世界へ移行した点にある。現在広く使われているAI技術は、パソコンやスマートフォンといったデバイスに搭載され、物理的動作を伴わず利用する方法が一般的である。一方、フィジカルAIでは、AIとロボットなどの機械が融合し、現実世界における物理的動作を実現する。
今後、フィジカルAIは製造業や物流業などの産業分野において、業務の自動化や高度化に寄与すると期待されている。
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フィジカルAIの仕組み
フィジカルAIは、物理的な世界や法則などに関するデータを学習させ、現実世界の動きを模倣するシミュレーション環境で繰り返しトレーニングを行うことで、人間のように適切な行動を取れるようにする仕組みである。
シミュレーション環境では、試行錯誤を通じて制御や計画、操作スキルを向上させる強化学習が行われる。正しい行動の完了後に報酬を与えることで、フィジカルAIは新しい環境や未知のタスクにも適切に対応できるようになる。
以下では、大手半導体メーカーであるNVIDIAが、フィジカルAIの開発を加速する目的で提供している主要ソリューションを紹介する。
世界基盤モデル「NVIDIA Cosmos」
NVIDIA Cosmosは、フィジカルAIシステムを開発するための世界基盤モデルである。ニューラルネットワークが導入されており、仮想空間内での物理的な相互作用を理解して未来の状況を予測し、動画として生成することも可能なAIモデルである。
重力や衝突ダイナミクスといった物理的な法則を大量に学習しているため、フィジカルAIの効率的な開発を支援する。
アプリケーション開発プラットフォーム「NVIDIA Omniverse」
NVIDIA Omniverseは、デジタルツインを構築できるアプリケーション開発プラットフォームである。
デジタルツインとは、現実世界から収集したデータを双子（ツイン）のように、コンピュータ上に再現する技術を指す。実際に物理的な機器や建物などを製造する前に、仮想空間上で動作確認や耐久テストが可能になるため、コストカットや開発期間の短期化につながる。
フィジカルAIでは、デジタルツインの仮想空間で開発やシミュレーションを行い、その結果を物理世界のロボットに組み込むことができる。たとえばトヨタ自動車では、NVIDIA Omniverseを活用してデジタルツインで工場の製造ラインを再現。働き方改革や生産性向上に向けて取り組んでいる。
フィジカルAIの実装で利用される主な技術
フィジカルAIの実装には、さまざまな新技術を組み合わせることが不可欠となる。主な技術の例は以下のとおり。
| 技術の例 | 概要 |
| センシング技術 | カメラ、LiDAR、超音波センサー、圧力センサーなどを用いて、周囲環境や物体の位置、状態を正確に把握する技術。 |
| アクチュエーター | センシング技術によって収集され、コンピュータで処理された情報に従い、機器を制御する駆動装置。ロボティクスの一種。 |
| ロボティクス | ロボットの設計・構造・制御技術を総称する分野。フィジカルAIとの連携により、産業用ロボットやヒューマノイドロボットなどの制御が可能になる。 |
| 強化学習 | AIが試行錯誤を通じて最適な行動を機械学習するアルゴリズムの一種。シミュレーション環境内で報酬を設定し、物理環境への適応力を高める。 |
フィジカルAIの活用が期待される分野
フィジカルAIは、物理的な動作を伴う複雑なタスクを自律的に行えるため、さまざまな産業分野での活用が期待されている。ここでは、フィジカルAIの活躍が期待されている主な分野と活用例を解説する。
●製造分野
●自動車分野
●物流・倉庫分野
●医療分野
製造分野
製造分野では、フィジカルAIを融合した産業ロボットを活用することで、従来のロボットでは対応が難しかった作業が可能になる。
たとえば、安川電機は産業用アームロボットにフィジカルAIを統合し、複雑なタスクの自動化に取り組んでいる。フィジカルAIを活用した産業用ロボットは、製造現場における人手不足に対応する解決策としても期待されている。
自動車分野
自動車分野において、フィジカルAIは自動運転技術の実装において重要な役割を担うと考えられている。
車の自動運転では、歩行者や天候、交通状況などを正しく検知し、絶えず変化する状況下でも適切な判断を行うことが重要となる。フィジカルAIのシミュレーション環境で自動運転車のトレーニングを重ねることで、道路環境を正確に認識し、状況に合わせて自律的に車線変更などをナビゲートできるようになると期待されている。
物流・倉庫分野
物流・倉庫分野では、フィジカルAIが組み込まれた自律型ロボットの利用が想定されている。
自律型ロボットに搭載されたセンサーが周辺環境を認識し、人間や荷物などの障害物を避けながら自動で倉庫内を移動して荷物の搬送を行う。これにより、倉庫作業の自動化や省人化、作業効率の向上などが実現すると考えられる。
医療分野
医療分野では、外科手術ロボットへのフィジカルAIの応用が期待されている。
たとえば、手術の縫合など、複雑で細かい動作が伴う特殊作業をフィジカルAIが学習してトレーニングすることで、精度の高い手術を自律的に行えるようになるだろう。これにより、医療現場の負担軽減につながると考えられる。
フィジカルAIを導入する上での課題・今後の展望
2030年には、日本の労働力人口が大幅に減少し、人口の約3分の1が高齢者となる見込みである。製造業や物流、医療・福祉、サービス業では人手不足が顕著になることから、フィジカルAIを用いたロボティクスで業務を自動化していく必要があるだろう。
しかし、社会実装にはいくつかのハードルが存在する。ここでは、フィジカルAIを導入する上での課題や今後の展望について解説する。
安全性
フィジカルAIの実装において、安全性の確保は最も重要な懸念要素の一つといえる。機械学習によって構築されたAIモデルは、現状では100％の精度や動作を保証することは難しい。
想定外の挙動を行う可能性もあることから、現時点ではクローズドな環境でのみ利用することで安全性を確保している。
屋外などのオープンな環境では想定外の出来事も起こるリスクがあるため、将来的な社会実装を実現するには、人とロボットが共生できる安全対策が不可欠だろう。
消費電力の大幅な増加
フィジカルAIを搭載したロボットの普及に伴い、世界全体の消費電力が増加し、今後発電エネルギーを超過する可能性が指摘されている。このままでは、電力不足やCO2排出量の増加による環境負荷が深刻化する恐れがある。
日本を含め多くの国ではカーボンニュートラルの実現を目指していることから、フィジカルAIの開発や実装においても、省電力化が求められている。
カーボンニュートラルについて詳しくは、以下の記事をぜひチェックしてみてほしい。
フィジカルAIの開発・実装を支えるソリューション
ここでは、フィジカルAIの開発・実装を支える主なソリューションを紹介する。
●ローカル5G
●コンテナ型データセンター
ローカル5G
ローカル5Gとは、特定のエリア内で独自の通信環境を実現できる技術で、「高速・大容量」「低遅延」「多数接続」という特徴を持つ。工場や倉庫など限られたエリア内でローカル5Gを利用できれば、大容量データを安定的に送受信できる環境を整備できる。
たとえば、工場でローカル5Gを導入すると、安定した高速通信によりフィジカルAIを活用した工場DXを促進できるだろう。
株式会社ミライト・ワンの「ローカル5G無線エリア構築ソリューション」では、ローカル5G導入に向けたコンサルティング、エリア・システム設計、免許申請支援、設置工事、運用保守を含めたワンストップソリューションを提供している。詳しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。
コンテナ型データセンター
コンテナ型データセンターは、サーバー、ネットワーク機器、冷却設備、電源・消火設備、セキュリティシステムなどをコンテナ内に集約したポータブルなデータセンターである。
フィジカルAIの開発や実装には、大規模データを処理するデータセンターの利用が不可欠となる。コンテナ型データセンターは従来型よりも短期間で構築でき、移転や増設も比較的容易であることから、フィジカルAIの実装に役立つと考えられる。
株式会社ミライト・ワンは、AIの大規模データに対応したコンテナ型データセンターの構築から運用保守まで一気通貫で行う「ミライト・ワン コンテナDCワンストップソリューション」を提供している。詳しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。
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まとめ
フィジカルAIは、物理的世界を認識し複雑な動作を実行する新技術で、製造、物流、医療など幅広い分野での活用が期待されている。安全性や省電力化といった課題は残るものの、今後さらなる技術の進展により、フィジカルAIを融合させたロボットの社会実装は加速するだろう。
株式会社ミライト・ワンは、ローカル5Gやコンテナ型データセンターなど、フィジカルAIの開発・実装を支えるソリューションを展開している。大規模データの送受信が必要となる開発環境で、高速かつ安定した通信速度とデータ処理技術を提供し、導入から運用まで一気通貫で支援している。詳しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。
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