労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２

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768: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/29(月) 21:03:58.53 ID:XxZ5OA4I

ヒューマノイド開発を支援する「NVIDIA Cosmos世界基盤モデル」とは･･ 世界モデルと世界基盤モデルの違いを解説
2025年9月29日
2025年9月25日に開催された「NVIDIA AI Day Tokyo」のセッションの中から、前回は人気の高いフィジカルAIをトピックとした講演「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」の前半を紹介した。

今回はその講演の中盤で紹介された「NVIDIA Cosmos 世界基盤モデル」と、「世界モデル」について解説したい。

ヒューマノイドやロボットのAI学習にも膨大な学習データが必要になること、学習データを収集するにはテレオペレーション(ロボットの遠隔操作によるリアル環境でのデータ収集)が有効なこと、
しかし、その収集方法には現実的に時間やコスト面で限界があること、それを更に拡張するためにはシミュレーション環境によってデータ収集する「ドメインランダム化」「シミュレーションtoリアル」
が有効なことを解説した。しかし、そこにもまた限界がある。

その状況を俯瞰して見ると、次のようなデータピラミッドが形成されるというが、更に拡張するフェーズが「世界モデル」(世界を理解するモデル)の活用だ。世界モデルとは、物理法則や
空間特性などの現実世界の力学を理解する生成AIモデルのことで、テキストや画像、ビデオ、アクションなどの入力データを使用して動画を生成することができる。

感覚データから運動や力加減、空間的な関係などの力学を表現し、予測する方法を学ぶことで、現実世界の環境の物理的特性を理解するとされている。

大規模言語モデルがWEBにある膨大なデータから学習したように、それと同様にロボットの学習データとしてWEBにある膨大なデータを活用できないだろうか、というアプローチだ。

「世界モデルは世界の観測情報から世界の構造を学習し、入力に基づいて未来の状態を予測するモデル」、言い換えると「データドリブンで世界の原則を理解するようなモデル」だ。
実際に細かい物理法則は理解していないものの、野球のボールを投げたらどのような放物線を描くということを予測できるモデル」(加瀬氏)となっている。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/768

769: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/29(月) 21:05:25.19 ID:XxZ5OA4I

「世界モデル」を使って、シミュレーション上のアイテムやマテリアル、環境などのデータを拡張する取り組みが行われている。

この取り組みは自動運転の学習にも有効で、自転車や子どもが飛び出す、火災が発生するなど、実際のデータでは実現させることが困難なケースを世界モデルなら
生成することができ、データのスケールアップが可能だと考えられる。

ロボットが環境を理解・予測するために内部に構築するのが「世界モデル」で、環境のダイナミクス（状態がどう遷移するか）や観測の生成過程を学習したもの。そしてこの「世界モデル」を
取り込み、多くの環境・センサー・行動データを大規模に学習した汎用モデルを「世界基盤モデル」と呼ぶ。
知識・推論・感覚データを統合し、原則としてどんなロボットにも転移可能な「共通の世界理解」を目指している。

世界モデル
ロボットが環境を予測するための内部モデル

世界基盤モデル
大規模なマルチモーダルデータで学習し、「多くのロボットが共通で利用できる」汎用モデル

NVIDIAが世界基盤モデルとして提供しているのが「Cosmos」だ。
世界モデルを学習させるために、2000万時間分のデータを取得。1万基の「NVIDIA H100 GPU」で2000時間以上のトレーニングを積んで学習させた。

世界基盤モデル「Cosmos」はユーザーが実際に利用しやすいように、3つのモデルで分けて、オープンソースとして提供されている。3つのモデルとは、
マルチモーダル入力から未来の仮想世界の状態を予測する「Cosmos Predict」、現実世界と3D入力によって条件付けられた仮想世界を生成する「Cosmos Transfer」、
物理AIの世界状態理解のための思考連鎖推論「Cosmos Reason」だ。

Cosmos-Predict
マルチモーダル入力から最大30秒の連続ビデオを生成する世界状態予測モデル。

Cosmos-Transfer
シミュレーションと実世界の間での知覚的ギャップを橋渡しするための条件付き世界生成モデル。

Cosmos-Reason
ビデオフレームに対する推論を行い、物理的常識を理解するモデル。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/769

771: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/29(月) 21:08:01.38 ID:XxZ5OA4I

菱熱工業がAI活用の施設管理システム「天才施設管理者」の提供開始
2025年9月29日

菱熱工業株式会社は、AIプラットフォーム「天才施設管理者」を開発し、2025年9月10日（水）より本格的なサービス提供を開始したと発表した。

「天才施設管理者」は、製造や店舗などの現場施設データを集約・可視化し、経営層がタイムリーに現場状況を把握できるよう支援するAIプラットフォームだ。食品工場、外食店舗、
シネマコンプレックスなどでの空調設備管理を中心に活用可能で、今後は幅広い業種への展開を計画している。

同社は3年間で100社の導入を目指すとしている。2025年8月にテスト運用を開始し、約1か月の試用期間を経て本格サービスの提供に至った。

「天才施設管理者」の主な機能は以下の3つに分かれる。

1.現場状況の可視化とトラブル対応機能
現場データを一元管理し、機器仕様や部品情報を検索可能にする。エラー原因の推定なども行い、経営層から瞬時に現場状況を把握できる仕組みを提供する。

2.経営判断・投資計画の支援機能
更新工事の履歴や予定を可視化し、固定資産台帳などと連携することで、データに基づく合理的な投資判断をサポートする。

3.技術継承と知識の標準化機能
ベテラン社員のノウハウをAIに蓄積し、若手社員への技術継承を促進する。これにより属人化を防ぎ、知識を標準化することが可能になる。

開発の背景には、同社が長年直面してきた「情報の断絶」という課題がある。経済産業省「2024年版ものづくり白書」によれば、部門間で「連携できている」と答えた企業はわずか34.6%にとどまっている。

こうした状況を踏まえ、同社は現場と経営をつなぐAIプラットフォームの必要性を感じ、「天才施設管理者」の開発に至った。

同サービスは、設備管理に関する知見とRAG（検索拡張生成）技術を組み合わせ、固定資産台帳や点検報告書、HACCP関連文書などの重要データを活用可能にしている。
システムベンダーとは異なる”設備の現場に根差したAI支援”を実現するとしている。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/771

774: オーバーテクナナシー [sage] 2025/09/29(月) 21:11:21.46 ID:XxZ5OA4I

理研においては、2025年2月にイオントラップ型「黎明/REIMEI」と、6月には超伝導型「ibm_kobe」という異なる方式の商用量子コンピュータの導入が完了し、
量子コンピュータとスーパーコンピュータの連携を実現するソフトウエア環境の整備を進めている。

量子コンピュータとスーパーコンピュータを低遅延の高速ネットワークで密に結合し、連携利用を可能にするプラットフォームを構築するとともに、量子・HPC
連携アプリケーションを開発し、その有効性について検証する。

今後ソフトバンクでは、本プロジェクトで採択するテストユーザーの活用ニーズに対応するため、SLA（品質保証制度）やセキュリティ、運用標準などの整備を進め、
事業化を見据えた検証を行っていくとしている。

GMOの「AI･ロボティクス」イベントで石破総理とNVIDIA CEOがビデオメッセージを寄せる
2025年9月29日

GMOインターネットグループは2025年9月25日、都内で「GMO AI・ロボティクス大会議&表彰式 2025」を開催した。AIやロボティクスに関する、産官学のキーマン達が
集結して多数の講演が行われた。総合司会はフリーアナウンサーの加藤綾子氏がつとめた。

今年は石破首相やNVIDIAの創業者/CEO ジェンスン・フアン氏がビデオメッセージを寄せた。

石破首相は「GMO AIロボティクス大会議＆表彰式2025」の開催を祝し、AIとロボティクスが産業、物流、医療、介護、災害対応など幅広い分野で社会を大きく変革する力を持ち、
特に少子高齢化の日本にとって重要であると強調した。
政府はAI法に基づき「人工知戦略本部」を設立し、イノベーション促進とリスク対応を両立しつつ、世界で最もAIを活用しやすい国を目指す方針。
本年度中には社会実装と競争力強化に向けた戦略を策定予定で、日本のロボティクス技術と文化的背景を活かし、未来を切り開く可能性に言及した。

NVIDIA 創業者/CEOのジェンスン・フアン氏は、次世代のAI･ロボティクス向けて重要なのはデータセンター「AIファクトリー」であり、GMOはそのサービス提供に既に着手していることを紹介した。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/774

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