ソフトバンクと安川電機、GPUクラウド活用のロボット操作実証

ソフトバンクと安川電機は13日、NVIDIAの協力の下、「AIデータセンター GPUクラウド」を活用した柔軟物体ハンドリングシステムの実証結果を発表した。ロボットの動作データ収集からAI(人工知能)モデルの学習・評価、実機への適用までを一元化し、ワイヤーハーネスを箱へ収納するタスクで安定した動作を確認した。 フィジカルAIは、ロボットのセンサーやカメラなどから得た情報をAIが解析し、判断結果に基づいてロボットを動作させる技術。社会実装には、データ収集やモデル学習、シミュレーション評価などの開発工程を効率化する基盤が必要になる。 ソフトバンクが開発したフィジカルAIの開発支援ツールは、GPUクラウド上でロボットの動作データやセンサー情報を収集・蓄積する。NVIDIA Cosmosを使った合成データ生成にも対応し、実機だけでは集めにくいデータを補いながらAIモデルの学習に利用できる。 学習には「AIデータセンター GPUクラウド」の計算リソースを使用。技術者はGUI上で学習状況を確認し、NVIDIA Omniverseライブラリーと統合したシミュレーターで複数タスクの動作を評価した後、AIモデルを実機へ適用する。 安川電機の「柔軟物体ハンドリングシステム」は、カメラなどの視覚情報と作業指示を基に、VLA(Vision-Language-Action)で対象物の状態を認識し、ロボットによる把持や操作を行なう。従来制御が得意な動作と、柔軟物体の状態認識や把持位置の判断を切り分け、フィジカルAIを機能モジュールとして既存のロボットシステムへ組み込む構成。 実証では、作業ごとに形状や配置が変化するワイヤーハーネスを箱に収納した。ロボットが視覚情報から状態を認識し、AIがリアルタイムに学習して指示を出すことで、柔軟物体を安定してハンドリングできることを確認した。

ソフトバンクと安川電機は13日、NVIDIAの協力の下、「AIデータセンター GPUクラウド」を活用した柔軟物体ハンドリングシステムの実証結果を発表した。ロボットの動作データ収集からAI(人工知能)モデルの学習・評価、実機への適用までを一元化し、ワイヤーハーネスを箱へ収納するタスクで安定した動作を確認した。 フィジカルAIは、ロボットのセンサーやカメラなどから得た情報をAIが解析し、判断結果に基づいてロボットを動作させる技術。社会実装には、データ収集やモデル学習、シミュレーション評価などの開発工程を効率化する基盤が必要になる。 ソフトバンクが開発したフィジカルAIの開発支援ツールは、GPUクラウド上でロボットの動作データやセンサー情報を収集・蓄積する。NVIDIA Cosmosを使った合成データ生成にも対応し、実機だけでは集めにくいデータを補いながらAIモデルの学習に利用できる。 学習には「AIデータセンター GPUクラウド」の計算リソースを使用。技術者はGUI上で学習状況を確認し、NVIDIA Omniverseライブラリーと統合したシミュレーターで複数タスクの動作を評価した後、AIモデルを実機へ適用する。 安川電機の「柔軟物体ハンドリングシステム」は、カメラなどの視覚情報と作業指示を基に、VLA(Vision-Language-Action)で対象物の状態を認識し、ロボットによる把持や操作を行なう。従来制御が得意な動作と、柔軟物体の状態認識や把持位置の判断を切り分け、フィジカルAIを機能モジュールとして既存のロボットシステムへ組み込む構成。 実証では、作業ごとに形状や配置が変化するワイヤーハーネスを箱に収納した。ロボットが視覚情報から状態を認識し、AIがリアルタイムに学習して指示を出すことで、柔軟物体を安定してハンドリングできることを確認した。