【Live配信セミナー 4/14】フィジカルAIの基盤技術と実装ポイント

＜セミナー　No．６０４５０４＞

【Live配信】

フィジカルAIの基盤技術と実装ポイント

★Sim-to-Realギャップの解消、低減に向けて

　　　　　　　　　　　どのようにアプローチすればよいか！
★自動動作における安全性の確保、責任の所在など実装上のリスクにどう対応するか！

----------------------------------------------------------------------------------

■講師
【第１部】富士通(株) 富士通研究所 空間ロボティクス研究センター センター長　山田 茂史氏

【第２部】(株)リコー リコーデジタル技術開発センター 所　 鈴木 剛氏
【第３部】明治大学 総合数理学部 専任教授　森岡 一幸氏

■聴講料

１名につき６０，５００円（消費税込み、資料付）　

１社２名以上同時申込の場合１名につき５５，０００円（税込）

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくはお問い合わせください。

プログラム                                                                                    

【10:30-12:00】

【第１部】富士通におけるフィジカルAIの取り組みと課題

富士通(株) 富士通研究所 空間ロボティクス研究センター センター長　山田 茂史氏

【講演趣旨】
近年のAI技術の進歩は目覚ましく、AIを現実世界に展 開する動きが活発化している。AIに物理法則を学習させて自律行動 させるPhysical AIの研究が盛んになっている。フィジカルAIは、現 実世界での様々な課題を解決する鍵として期待され、深刻化する労 働力不足解消や産業の生産性向上に向けて注目を集める。しかし、 現在のフィジカルAIは、製造現場や物流倉庫など整備された環境で の活用が中心で、人が生活する住宅やオフィスでは、人の動きが予 測困難で物の配置も頻繁に変化するため、適応が困難という課題が ある。当社は、フィジカルAIの研究を発展させるため、当社の強み であるコンピュータビジョン技術を基に、人とロボットの相互作用 を予測できる空間World Model技術を開発した。空間内の人・ロ ボット・物体の未来の状態を予測して、従来では困難であった人と ロボットの協調動作、複数ロボット間の最適な協調動作を実現す る。

【講演項目】
１．フィジカルAIの活用拡大
２．現実世界でのAI適用の難しさ
３．フィジカルAIにおける最新技術
　　3.1　ロボット基盤モデル
　　3.2　世界モデル（World model）
４．富士通のフィジカルAI技術
５．デモンストレーション
６．まとめ

【質疑応答】

---------------------------------------------------------------

【13:00-14:30】

【第２部】フィジカルAIを実現する基盤技術と実装ポイント

(株)リコー リコーデジタル技術開発センター 所長　鈴木 剛氏

【講演趣旨】
】本講演では、デジタル空間で完結していたAI（「サイ バーAI」）が物理世界と融合する「フィジカルAI」の現在地と未来 を展望します。ディープラーニング、生成AI、そして現在の「身体 性（Embodiment）」を伴うAIへの発展を辿り、なぜ今、産業界で フィジカルAIが注目されているのかを技術面と事業面から解析しま す。Sim-to-RealやVLAモデルといったフィジカルAIの基盤技術を 解説し、自律動作に伴う安全性の確保や責任の所在、環境の不確実性といった実装上のリスクを整理します。併せて現在の深刻な労働 力不足や熟練技能の継承問題などに対する社会的影響を考察するこ とで、単なる自動化を超え、AIが「現実に作用する」ことで産業構 造の再定義に至る社会インパクトを予測します。

【講演項目】
１．現代のAI
２．フィジカルAIの基礎：基盤技術の整理
３．フィジカルAIの発展：今後の方向性と社会インパクト

【質疑応答】

---------------------------------------------------------------

【14:45-16:15】

【第３部】フィジカルAIによる自律移動ロボットの設計と実装

明治大学 総合数理学部 専任教授　森岡 一幸氏

【講演趣旨】
自律移動ロボットは、屋内外で配送や清掃などの用途 で活用され始めている。フィジカルAIは、そのような移動ロボット サービスをより身近にする可能性を秘めている。本講演では、移動 ロボットへのフィジカルAI導入の現状および講師らが２０１７年頃 から取り組んできた移動ロボットのAIベース制御について紹介す る。特に仮想環境での強化学習で得られたモデルを実際のロボット に適用するフィジカルAIのSim-to-Real転移により、従来型のロボッ ト用地図や厳密な計算に基づく手法と比べて、汎用的で柔軟な行動 を実現できる様子について、技術のポイントや行動学習や実機シス テム開発の実際、社会実装に向けた展望などを概観する。

【講演項目】
１．自律移動ロボット向けのフィジカルAI
　　1.1　従来型の自律移動ロボット開発
　　1.2　自律移動ロボットへのフィジカルAI適用の概要
　　1.3　フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの研究例
　　1.4　学習用仮想環境
　　1.5　学習用デモデータの取得
　　1.6　Sim-to-Realギャップの解消に向けて
２．フィジカルAIによる移動ロボットナビゲーション
　　2.1　学習用簡易シミュレータの独自開発
　　2.2　2D-LiDARベース走行システムの基礎検討
　　2.3　UnityゲームエンジンによるAIモデル学習
　　2.4　ゲームエンジンのアセットを活用した多様な学習
　　2.5　ROSベース実機走行システムへのモデル転移
　　2.6　画像認識と組み合わせたSim-to-Realギャップ低減
　　2.7　End-to-Endなシステムによる実環境でのロボット走行
３．今後の展望
　　3.1　歩行者環境での柔軟な走行
　　3.2　行き止まりや袋小路を迂回した走行
　　3.3　人間用の地図を用いた走行

【質疑応答】

セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。

２名以上同時にお申込される場合、２人目以降の方の情報は、

【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄に

ご入力をお願いいたします

◆Live配信セミナーについてのお願い◆

■お申込み前にご確認ください
・パソコンもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  快適に視聴するには30Mbbs以上の回線が必要です。
・Zoomを使用されたことがない方は、ミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。
  ダウンロードできない方はWebブラウザ(Google Chrome、Firefox、Microsoft Edge)でも受講可能です。
  Zoomの視聴にあたり、クライアントおよびWebブラウザは最新版にアップデートして使用してください。
・質問の際など、クリアな音声で会話ができるよう、ヘッドセット（イヤホンマイク）の使用をお勧めいたします。
・Zoomの使用方法につきましては、事前にWeb等でご確認ください。
  下記公式サイトから視聴環境をご確認いただけます。
　→視聴環境 　https://zoom.us/test

■Live配信セミナーの受講について
・開講日の4～5日前に視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日着までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・当日は講師への質問をすることができます。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。