NVIDIA提唱Physical AI（物理AI）とは？
概論
Physical AIとは、現実世界の物理的な法則（重力、摩擦、熱力学など）を理解し、それに基づいて行動・判断できるAIのことです。従来のAIはデータに基づいて学習し、画像認識や自然言語処理といった情報処理を得意としていましたが、Physical AIはさらに一歩進んで、物理世界とインタラクションしながら、より複雑なタスクをこなすことができます。
従来のAIとPhysical AIの違い
従来のAI:
主にデータに基づいた学習（教師あり学習、強化学習など）
仮想空間や情報処理に特化
** 現実世界の物理法則を直接的に理解していない **
Physical AI:
物理シミュレーションや現実世界での経験を通して学習
現実世界での物体操作、ロボット制御、設計などに活用 *
物理法則を考慮した上で、より安全かつ効率的な行動・判断が可能
Physical AIの活用例
ロボット工学: ロボットが複雑な環境を認識し、物体を掴んだり、組み立てたり、移動したりする。
自動運転: 車が物理法則を考慮し、安全な運転経路を生成したり、事故を回避したりする。
設計とエンジニアリング: 新しい材料や構造を設計する際に、物理的な制約を考慮した上で最適化を行う。
製造業: 工場でロボットがより複雑な組み立て作業を安全かつ効率的に行う。
Generative Physical AI（生成物理AI）
特に「Generative Physical AI（生成物理AI）」は、Physical AIが持つ物理法則の理解に基づいて、新しいデザイン、素材、システムなどを生成できる能力を指します。つまり、単に行動するだけでなく、新しいものを創造できるAIです。
結局Physical AIとは
Physical AIは、従来のAIが苦手としていた「物理的な世界での活動」を可能にするAIです。現実世界の物理法則を理解し、それに基づいて行動・判断できるため、ロボット工学、自動運転、製造業など、幅広い分野での応用が期待されています。さらに、Generative Physical AIの登場により、AIが新しいものを創造する。
Physical AI導入のステップ
課題の特定:
具体的な課題を明確にします。例えば、「ロボットで複雑な組み立て作業を自動化したい」「より安全な自動運転を実現したい」など、具体的な目標を設定します。
課題の性質を理解することも重要です。物理的な相互作用、環境、必要な精度などを考慮します。
データ収集と準備:
Physical AIを訓練するためには、物理世界に関するデータが必要です。これには、ロボットの動作データ、センサーデータ（カメラ、LiDAR、IMUなど）、物理シミュレーションデータなどが含まれます。
収集したデータをAIが理解できる形式に変換し、必要に応じてアノテーション（ラベル付け）を行います。
データが偏っていないか、品質は十分かなど、データの品質を管理します。
モデル選択と開発:
課題に合わせて、適切なAIモデル（ニューラルネットワーク、強化学習アルゴリズムなど）を選択します。
既存のモデルを利用するか、独自のモデルを開発するかを検討します。
物理シミュレーション環境を活用して、モデルを訓練します。
ハードウェアの選定:
Physical AIを実行するための適切なハードウェアを選定します。高性能なGPU、センサー、アクチュエータ、ロボットプラットフォームなどが必要となる場合があります。
エッジAIデバイスを使用する場合は、その選択も重要です。
統合とテスト:
開発したAIモデルとハードウェアを統合し、実際の環境でテストを行います。
テスト結果に基づいて、AIモデルやハードウェアの調整を行います。
シミュレーション環境でのテストと現実世界でのテストを繰り返します。
運用と監視:
Physical AIを実際の運用環境に導入し、継続的に監視します。
AIモデルの性能劣化を防ぐために、定期的な再学習や調整が必要です。
予期せぬ事態が発生した場合に対応するための体制を整えます。
必要な要素
AI技術:
深層学習、強化学習、機械学習などのAI技術に関する知識
物理シミュレーション技術に関する知識
物理学の知識:
力学、運動学、熱力学など、物理法則に関する知識
ロボティクス知識:
ロボットの制御、センサー、アクチュエータに関する知識（ロボット工学分野の場合）
データ分析スキル:
収集したデータを分析し、AIモデルの学習に活用するスキル
プログラミングスキル:
Pythonなどのプログラミング言語を使って、AIモデルの開発や統合を行うスキル
ハードウェア知識:
GPU、センサー、ロボットプラットフォームなどのハードウェアに関する知識
リソース:
高性能なGPUを搭載した計算機環境
物理シミュレーション環境
テスト環境（ロボットなど）
NVIDIAのソリューション
NVIDIAは、Physical AIの導入を支援する様々なソリューションを提供しています。
NVIDIA Isaac:
ロボット開発のためのプラットフォーム
NVIDIA Omniverse:
物理ベースのシミュレーションとコラボレーションのためのプラットフォーム
CUDA:
GPUコンピューティングのためのプラットフォーム
高性能GPU:
AIモデルの学習と推論に利用できるGPU
AIツール: モデル開発を支援する様々なAIツール
まとめ
Physical AIの導入は、課題の特定から始まり、データの収集、モデル開発、ハードウェア選定、テスト、運用と多岐にわたります。そのため、AI技術、物理学、ロボティクスなど、様々な分野の知識やスキルが必要です。NVIDIAが提供するツールやプラットフォームを活用することで、Physical AIの導入ができます。