フィジカルAIの社会実装・産業応用に向けた研究・開発の最新動向と課題・将来展望【LIVE配信・WEBセミナー】

セミナー趣旨

■本セミナーの主題および状況（講師より）

★フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。

★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ます。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ます。

■注目ポイント

★フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつフィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説！

★CEATEC AWARD 2023 デバイス部門グランプリを受賞した「マルチフィジクス・ナノ触覚センシング」を中心に人の手触りや質感をナノ触覚センサとAIで「測れる情報」へ変換するフィジカルAI時代の中核技術を紹介！

★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！

セミナープログラム

【第1講】 フィジカルAIの動向と今後の展望

【時間】 11:00-12:00

【講演主旨】

　フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。
　本セミナーでは、フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつ、フィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説します。

【プログラム】

１．    フィジカルAIとは
　●　フィジカルAIの定義と注目される背景
２．    フィジカルAIの背景にある生成AIの技術動向
　●    推論モデル、AIエージェントなどの技術動向
３．    フィジカルAIの実例と研究動向
　●　ロボットにおける生成AIの活用方法
　●   ロボット基盤モデルの動向
　●　その他ロボットの活用動向
　● 　研究動向
４．    今後の展望

【質疑応答】

【キーワード】

フィジカルAI、生成AI、ロボット基盤モデル

【講演のポイント】

セミナーでは、フィジカルAIに関連した技術、活用事例、研究動向など幅広いトピックについて説明します。フィジカルAIの動向に関する全体像が分かるように解説します。

【習得できる知識】

・フィジカルAIが注目される背景にある生成AIの知識
・フィジカルAIが実活用されている事例
・フィジカルAIに関する研究動向
・フィジカルAIの将来の見通しや普及の課題

【第2講】 フィジカルAIを拓くナノ触覚センシング－質感情報のデジタル化とその応用－

【時間】 13:00-14:15

【講演主旨】

　本講座では，人の手触りや質感を，ナノ触覚センサとAIにより「測れる情報」として扱う技術の考え方を学ぶ。表面の微細な凹凸，摩擦，硬さなど，これまで熟練者の感覚や経験に依存してきた触覚情報をデジタル化することで，製品評価，医療，福祉，ロボット，製造現場などにどのような新しい応用が開けるのかを理解する。さらに，フィジカルAIにおいて触覚が果たす役割を通じて，実世界の質感を知能化する技術の可能性を学ぶ。

【プログラム】

1.    触覚を測るとはどういうことか：手触り・質感を数値化する新しい技術 

2.    フィジカルAIと触覚センシング：実世界を理解するAIに必要な感覚情報 

3.    ナノ触覚センサの仕組み：人の指先を超える微細な接触情報の取得 

4.    表面の凹凸・摩擦・硬さをどう読むか：質感情報のデジタル化と可視化 

5.    AI解析による素材識別・状態推定：触覚データから品質と価値を予測する 

6.    感性価値の定量化：すべすべ，しっとり，高級感などを評価する

7.    産業応用事例：紙，繊維，毛髪，樹脂，表面処理製品などへの展開 

8.    医療・福祉・ロボットへの応用：見えない状態を触覚で捉える可能性 

9.    触覚データの活用による研究開発DX：熟練者の経験を共有可能なデータへ 

10.    ナノ触覚センシングが拓く未来：質感を記録し，伝え，残す技術へ

【質疑応答】

【キーワード】

フィジカルAI，触覚センシング，ナノ触覚センサ，質感評価，手触りのデジタル化，感性価値の定量化，AI解析，表面状態計測，製品開発DX，医療・福祉・ロボット応用

【講演のポイント】

本講演では，CEATEC AWARD 2023 デバイス部門グランプリを受賞した「マルチフィジクス・ナノ触覚センシング」を中心に，人の手触りや質感をナノ触覚センサとAIで「測れる情報」へ変換する，フィジカルAI時代の中核技術を学ぶことができる。講師は，半導体MEMS技術に基づく高分解能な触覚計測から，AIによる質感認識，製品開発，医療・福祉，ロボット分野への応用，さらに社会実装までを一貫して推進してきた研究者である。感覚に頼ってきた質感評価をデータ化し，実世界を理解するAIへつなげる技術の現在地と可能性を，専門外にも分かりやすく紹介する。

【習得できる知識】

・フィジカルAIに“触覚”を与えるためのセンシング技術の基礎
・手触りや質感など，従来は主観評価に依存してきた感覚情報を数値化する方法
・ナノ触覚センサによる高分解能な表面状態計測の原理
・触覚データとAIを組み合わせた素材識別・質感認識の考え方
・感性価値を製品開発や品質評価に活用するための視点
・医療，福祉，ロボット，製造現場における触覚センシングの応用可能性
・研究成果の社会実装への展開事例

【第3講】 生成AIの現在地とロボティクスとの融合 〜サイバー空間から物理世界へ〜

【時間】 14:25-15:25

【講演主旨】

　生成AIは、農耕や印刷機、産業革命、インターネットに匹敵する「汎用技術（General Purpose Technology）」になりつつあり、有史以来25番目の基幹技術として社会・産業構造を根底から変えようとしています。本講演では、生成AIの現在地を俯瞰した上で、AIがサイバー空間を飛び出し、ロボットや自動車など物理世界と融合する「フィジカルAI」がもたらす変革の本質に迫ります。自動運転のエンドツーエンドAI化、日本語で対話しながら協働するロボット群、エッジAIによる自律機械の登場など、具体的事例を通じて、日本企業が直面する課題と新たな顧客価値創出の機会を解説します。

【プログラム】

・生成AIは有史以来25番目の「汎用技術」となるか

・生成AIの現在地

・フィジカルAIとは何か ― Embodied AIの本質

・対話するロボット、協働するロボット

・製造現場への波及 ― 多能工ロボットとフレキシブル生産

・エッジAIがもたらす「魂を持つ機械」の時代

・日本企業へのメッセージ ― 顧客価値創出への転換

【質疑応答】

【キーワード】

生成AI／フィジカルAI／Embodied AI／汎用技術（General Purpose Technology）／マルチモーダルAI／エンドツーエンドAI／自動運転／ロボティクス／協働ロボット／ヒューマノイド／エッジAI／ティーチングレス／変種変量生産／多能工ロボット／顧客価値創出／DX／オープンイノベーション

【習得できる知識】

・生成AIを「汎用技術」として捉える視座と、過去のGPT（インターネット等）からの教訓
・日米企業における生成AI活用目的の違いと、そこから生じる競争力格差の構造
・フィジカルAI（Embodied AI）の定義、構成要素、アーキテクチャ
・生成AIとロボットを連携させた協働システムの具体的実装事例
・ティーチングレスでのロボット制御、多能工化、自律復帰など製造現場への応用可能性
・エッジAIの最新動向と、自律機械が普及する近未来像
・日本企業が顧客価値創出へと舵を切るための戦略的視点

【第4講】 フィジカルAIによる自律移動ロボットの設計と実装

【時間】 15:35-17:05

【講演主旨】

　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。

【プログラム】

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】

【キーワード】

フィジカルAI、自動走行ロボット、強化学習、Unity、ROS

【講演のポイント】

本講演は、世界的IT企業や最先端の研究施設でなくても、誰もが実世界でスムーズに動作するロボットのためのAIが作れるということを講演者の実体験を通じて紹介します。

【習得できる知識】

フィジカルAIの現状、学習の方法、自律移動ロボットへの適用、Sim-to-Realの実際、ROSロボットへの実装

セミナー講師

第1部　 株式会社日本総合研究所　 先端技術ラボ / 次長　 近藤　浩史　氏
第2部　 国立大学法人香川大学　 創造工学部 / 教授，微細構造デバイス統合研究センター / センター長　 高尾　英邦　氏
第3部　 株式会社デンソー　 研究開発センター / シニアアドバイザー　 成迫　剛志　氏
第4部　 明治大学　 専任教授　 森岡　一幸　氏

セミナー受講料

【1名の場合】60,500円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。

主催者

開催場所