Physical AIを、産業の力に。
私たちは現場に軸足を置き、視線は研究の最先端に向ける。鍛えた実践知により、JDSCはPhysical AIを産業に実装します。
トピックス
フィジカルAI関連の取り組みと、今後の挑戦
AWSジャパンのブログ「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」Community Meetup #1 を開催しました」にJDSCの取り組みが掲載されました
「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」に登壇しました
JDSC Webinar「Physical AIの本格化とAI-Defined Manufacturingへの進化」の書き起こし記事を公開しました
JDSC、AWS ジャパンの「フィジカル AI 開発支援プログラム」に採択～ロボット基盤モデルの開発を加速し、製造・物流業界を起点とした新しいビジネスモデルを構築～
JDSC、「Physical AIビジネス開発室」を新設～独立組織にて、開発・導入から運用までの新ビジネスモデルを構築～
WEBINAR
Physical AIの本格化とAI-Defined Manufacturingへの進化
ロボットアームSO100をシミュレーション空間上に再現し、強化学習によりナット締め動作の獲得を目指しています。 現状はナットをボルトに当てはめ、少しずつ回し始めた段階。 手先作業を含めた様々なタスクに挑んでいきます。 #JDSC #physicalAI
2Dグリッド空間のシミュレータ上での、50機のロボットによる協調移動シミュレーションです。 過密環境下において、ロボット同士がデッドロックを回避しつつ目的地への最短経路を探索するマルチエージェント経路計画（MAPF）を検証中。大規模な群ロボット制御の実装を目指します。 #JDSC #physicalAI
ヒューマノイドの階段歩行制御をmjlab上で試行錯誤中。シミュレーション内の様々な物理量からロボットの行動を評価する「非対称Actor-Critic」と、段階的に難易度を上げるカリキュラム学習で検証しています。複雑な環境における移動知能の獲得を目指しています。 #JDSC #physicalAI
こちらは物理シミュレータMuJoCoの中で再現されたアーム。 前回の世界モデルが視覚情報を予測していたのに対し、MuJoCoでは物理法則に基づいてアームの運動を計算し、強化学習に挑んでいます。仮想空間も役割に応じて使い分けています！ #JDSC #physicalAI
