労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２

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746: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/27(土) 09:37:41.87 ID:dKp0quWz

航空機開発は「3D UNIV+RSES」でどう変わる？　ダッソーが描く未来像
9/26(金) 21:00配信
ダッソー・システムズは2025年9月10日、同社がシルバースポンサーを務める「大阪・関西万博」のフランスパビリオン（フランス館）において、航空／宇宙業界向け特別イベント
「Space Event」を開催。仏Dassault Systemes 航空宇宙・防衛担当 バイスプレジデントのDavid Ziegler（デイヴィッド・ジグラー）氏が、航空／宇宙、防衛産業に向けた
同社の取り組みやビジョンについて語った。

ダッソー・システムズは、航空／宇宙産業に向けて約40年にわたりビジネスを展開しており、現在も世界の主要航空機メーカーに対して、設計、製造、運用／保守における
“バーチャルツインエクスペリエンス”を提供し続けている。

例えば、安全性などの認証を得るために必要な機体構造の高度なシミュレーションから、航空管制をはじめとする複雑な課題の解決に至るまで、幅広い領域をカバーし、
迅速なシナリオの探索や将来の挙動予測などにおいて、正確な解決策の導出に役立てられているという。

ジグラー氏は「航空機などの製造もまた、バーチャルツインによって革命的に進化する」と強調する。通常、航空機の製造工場の立ち上げには数百万ユーロもの
費用がかかるが、設備や装置などの物理的なシステムを導入した後に設計ミスが判明した場合、その修正には膨大なコストが必要となる。これに対し、バーチャルツインを
活用したアプローチであれば、設計チームと連携しながら工場全体を仮想空間で可視化し、プロセスや生産物、周辺環境への影響などを着工前にシミュレーションすることが可能となる。

「このように、製品ライフサイクル全体を通じた持続可能なビジネス革新が可能となり、リスクを低減しながら収益性を高める新たなビジネスモデルの探索につなげることができる。
リアルとバーチャルをつなぎ、未来を想像し、それを実現する。われわれが提供する“バーチャルツインエクスペリエンス”の世界には、新たな機会が広がっている」（ジグラー氏）

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/746

748: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/27(土) 09:39:26.85 ID:dKp0quWz

そして今、ダッソー・システムズが掲げているのが、「3D UNIV+RSES」による新たな革新の提供だ。

ジグラー氏は「この40年もの間、われわれはバーチャルツインの表現を高め続けてきた。さらにその先には、バーチャルツインがオペレーショナルデータ（あらゆる運用データ）と
接続され、世界を大きく変える未来が待っている。それこそが3D UNIV+RSESだ」と説明。例えば、航空機のバーチャルツインが工場のバーチャルツインとつながり、さらに
サプライチェーンのバーチャルツインとも接続され、航空機の設計だけでなく、製造や運用の改善までも同時に行うことが可能になるという。

この3D UNIV+RSESは、リアルとバーチャルの境目を縮める7つの要素によって支えられている。ジグラー氏はその中から一部を強調し、次のように説明した。

「まず、バーチャルツインだ。われわれの使命は、リアルとバーチャルの差を縮めることにある。単なるデジタルのコピーではなく、変革を実現するバーチャルツインの活用が
重要となる。シミュレーションやさまざまなシナリオを実行し、現実世界に変化をもたらす体験を提供することこそが、バーチャルツインの真の価値だ」（ジグラー氏）

次に、AIをベースとする「Generative Experiences（GenXp／生成体験）」と「Virtual Companions」について言及した。GenXpは、顧客が保有する膨大なオペレーショナルデータを
学習し、組み立て要件、設計、テスト検証などをAI駆動で自動化するものである。一方、Virtual Companionsは、エンジニアや現場作業者を支援するAIアシスタントであり、
作業者のタスクを自動化し、より正確かつ効率的に仕事を進められるよう補助する存在だ。

「Cycle of Life」も重要な要素の一つだという。ジグラー氏は「将来、エンジニアが管理すべきものとして、設計、品質、コストに加えて、サステナビリティという新たな要素が
含まれるようになる。3D UNIV+RSESを通じて、顧客が環境負荷を削減し、持続可能性の目標を達成できるよう支援する」と説明する。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/748

749: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/27(土) 09:40:25.10 ID:dKp0quWz

これまでのディスプレイを通じた体験から脱却し、バーチャルツインで再現されたリアルな世界により深く没入できる「Sense Computing」では、Appleの空間コンピューティングデバイス
「Apple Vision Pro」と連携した没入型体験が可能となる。

「これらの要素を全て組み合わせた3D UNIV+RSESが、これからの航空機の開発／設計／製造の在り方を根本から変革する。膨大なオペレーショナルデータから顧客の知識と
ノウハウを学習し、GenXpを提供できるようにすることを目指す。これは、われわれの役割が単なるソフトウェア提供者から、顧客の知的財産を保護する守護者へと変わることを意味する」（ジグラー氏）

講演では、3D UNIV+RSES（特にAIやバーチャルツイン）がもたらす航空機開発の変革について、設計、解析、製造、運用／保守といったプロセスごとに、具体的なイメージが示された。

まず設計段階では、航空機を単なる製品ではなく複雑なシステムとして捉え、システムアーキテクチャの設計をAIが支援する。電子、電気、ソフトウェアといった複数分野の設計が自動化され、
将来的には上位レベルの要求仕様から、ワイヤハーネスやプリント基板（PCB）、さらにはそれらを制御するソフトウェアに至るまで自動生成できるようになることを目指している。
また、設計の各段階は完全なトレーサビリティーを保ちながら進められ、関係者が一貫したデータに基づいて意思決定できるようになる。

航空機を構成する機械部品の設計では、ジェネレーティブデザインが活躍する。部品が配置される空間や境界条件、負荷条件、製造方法（鍛造、鋳造、フライス加工、3Dプリントなど）を
入力するだけで、AIが複数の設計案を自動的に生成する。設計者は膨大な設計案の中から最適な形状を選択すればよく、大幅な設計作業の効率化が図られるようになる。

認証とテストに向けては、解析技術がその支援となる。従来の物理試験をシミュレーションに置き換え、再現性の高い高度なシミュレーションを通じて、安全性や規制適合性の証明に
つなげる。また、「AIはサロゲートモデルの開発を加速し、大規模GPUを活用することで、膨大なシミュレーションを高速に実行できるようになる。これにより、実機を使ったテストの
回数を減らすことができ、コスト削減と開発期間短縮を実現可能にする」（ジグラー氏）という。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/749

754: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/27(土) 14:09:12.88 ID:dKp0quWz

NVIDIAが語るフィジカルAIで加速するヒューマノイド開発の最前線「NVIDIA AI Day Tokyo」レポート　ドメインランダム化とシム2リアル
2025年9月26日
NVIDIAは2025年9月24日と25日に、東京ミッドタウンでイベント「NVIDIA AI Day Tokyo」を開催し、25日には招待制のセミナーが実施された。

「NVIDIA AI Day Tokyo」は、すでに開催されたホーチミンに続き、東京、そして今後予定されているシドニーやソウルと並ぶ、グローバルイベントのひとつに位置づけられている。

25日のセッションでは、NVIDIAの担当者やパートナー企業が講師として登壇し、GPU、クラウドサービス、エッジAI、データセンターなどの分野で具体的かつ実践的な活用方法や
事例を紹介した。主要トピックは「エージェント型AI」「フィジカルAI」「AIファクトリー／AIインフラ」「ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）／量子コンピューティング」。

特に「フィジカルAI」については人気が高く、満席になるセッションが多かった。

今回の記事ではフィジカルAIのトピックからセッション「フィジカルAIで加速するヒューマノイドロボティクス　NVIDIA Isaac GR00TとCosmosの紹介」の前半をベースに、
NVIDIAが提供しているロボティクス向け「フィジカルAI」の概要などを解説していきたい。

加瀬氏は、「フィジカルAI」について、大規模言語モデル（LLM）を使ってロボットを動かすイメージから紹介した。
例えば「トースターからトーストを取り出し、右側の白い皿に置いて」というテキストコマンドを入力すると、ロボットはカメラ画像などから得た認識情報を加味し、
アクショントークンを生成。関節を自動制御し、指示どおりに動作する。

従来の産業用ロボットは、詳細なプログラミングによる「モデル化手法」で高精度な動作を実現してきた。しかし、設計やティーチングには多大な手間と時間がかかり、想定外の状況への対応は難しい。
一方、近年注目を集めている「フィジカルAI」は経験を学習して動作する。いわゆる強化学習(多くの経験パターンから学ぶ)をもとにしていて、数学的に設計するのが
難しいタスクにも対応することができる、従来のコンピュータよりも、人に近い学習方法とタスク対応が特徴になる。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/754

756: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/27(土) 14:12:11.28 ID:dKp0quWz

シミュレーションでできる限り多くのパターンを学ぶ点では、同時に大量の数のロボットを仮想環境で動かすことによって、膨大なデータを収集し、学習していく手法もとられる。
下の画像は「Isaac Sim / Lab」で4000台のロボットがアクションデータを収集して学習のために利用する例だ。

「Isaac Lab」(ラボ)は、NVIDIAのロボティクスシミュレーションプラットフォーム「Isaac Sim」が提供するシミュレーション機能を活用し、多くのロボット（マニピュレーター、
四足歩行ロボット、ヒューマノイドなど）向けの学習環境とツールを提供している。

ファインチューニングとは、膨大なデータで事前学習した汎用的なAIモデルを、特定のタスクや環境に合わせて少量のデータを使って再学習して調整する技術。
これにより、ロボットの精度や効率、パフォーマンスを向上させることができる。
これらによって、現実世界のテレオペレーションで得たデータと組み合わせて、精度と汎化性を高める学習環境が整う。

LLMを中心とした生成AIを使ったことがある人は体感していると思うが、生成AIはテキストから画像を創ることができる。例えば、シミュレーションのデータとして活用するための
アイテムの生成には従来とても時間がかかる作業だったが、生成AIを活用すると瞬時に様々なパターンのアイテムや環境を生成することができる。この技術もシミュレーション環境の構築に活かされている。

汎化性を一層高める技術として「世界基盤モデル（World Foundation Model）」が導入されつつある。加瀬氏のセッションでは、その代表例として「Cosmos」が紹介された。詳細は今後さらに掘り下げたい。

世界一のAI企業、NVIDIAはヒューマノイド向けAIやロボットの開発基盤「NVIDIA Isaac GR00T」の提供を2025年から開始しました。
NVIDIAが提供するフィジカルAI開発のためのプラットフォーム「NVIDIA Omniverse」や、ロボティクス向けの「NVIDIA Isaac Sim」などによって、ヒューマノイドロボット開発の効率が
格段に向上したと言われています。世界的に知られるロボット開発企業も既に使い始めています。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/756

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