フィジカルAI開発支援ツールで柔軟物体ハンドリングシステムを実証

実証の様子

　ソフトバンクと安川電機は、NVIDIAの協力の下、ソフトバンクが開発を進める「AIデータセンター GPUクラウド」をフィジカルAIの開発基盤として活用し、安川電機が開発する「柔軟物体ハンドリングシステム」の実証を行なった。

　この開発基盤の活用により、ロボットの動作データの収集からAIの学習・評価、実機への適用までの開発工程を効率化することで、フィジカルAIの導入が迅速かつ容易になる。

　また今回の実証では、AIがリアルタイム学習し、ロボットに的確な指示を出すことで、制御に高度な判断が求められる柔軟な物体を安定してハンドリングできることを確認した。

　ソフトバンクでは今後、「フィジカルAI開発基盤の提供を通して、企業におけるフィジカルAIの導入を加速させるとともに、各企業が現場で得たデータや知見を自社のフィジカルAIモデルの改善に生かし、他の業務やロボットへ展開しやすい環境の実現を目指します」としている。

AIデータセンター GPUクラウド上で動くフィジカルAIの開発支援ツールの概要

　ソフトバンクが開発したフィジカルAIの開発支援ツールは、「AIデータセンター GPUクラウド」上でロボットの動作データ収集からデータ拡張（合成データ生成）、AIモデルの学習、シミュレーション評価、実機への適用までの開発工程を一元的に実行できるもの。

開発工程のイメージ

・ロボットのデータ収集とデータ拡張
　まず、ロボットを「AIデータセンター GPUクラウド」に接続し、動作データやセンサー情報を収集・蓄積。これらのデータを基に「NVIDIA Cosmos」を用いて合成データを生成する。このようにデータを拡張することで、実機だけでは収集が難しいデータを補足し、AIモデルの学習に活用できる。

・AIモデルの学習とシミュレーション評価
　次に、「AIデータセンター GPUクラウド」の計算リソースを利用してAIモデルを学習。技術者は、このGPUクラウド環境で動作するGUI上で学習状況を確認しながら、収集・拡張したデータを用いてモデルの改善を進められる。

　学習したモデルは、ロボットの実機へ適用する前に「NVIDIA Omniverse ライブラリ」と統合されたシミュレーター上で評価する。複数のタスクに対する動作を確認することで、学習後のモデルが基本性能を維持しながら対象タスクに適用できるかを検証できる。

フィジカルAIの学習のイメージ

・ロボットへの適用
　シミュレーションによる検証後、AIモデルをロボットの実機へ適用。このツールの活用により、フィジカルAIの開発環境の導入や学習サイクルを「AIデータセンター GPUクラウド」上で効率的に進められるようになる。

　また、フィジカルAIを現場へ導入しやすくすることで、企業内の複数の業務や拠点で得られる実機データやAIモデルの実行データ・合成データを、各社の管理方針に沿って資産として活用し、他の業務へ展開可能となる。

柔軟物体ハンドリングシステムの概要

　カメラなどから得られる視覚情報と作業指示を基に、VLAを用いて対象物の状態を認識し、ロボットによる把持・操作を行なう。

　ひもや布、袋などの柔軟な物体は、作業ごとに形状や配置が変化し、たわみや絡まり、折れ曲がりにより把持位置のばらつきなどが生じやすいため、あらかじめ決められた形状や配置を前提とする従来のルールベースの制御だけでは、安定したハンドリングが困難だという。

　柔軟物体ハンドリングシステムでは、従来のロボット制御で安定して対応できる動作と、柔軟物体の状態認識や把持位置の判断などフィジカルAIが有効な動作を切り分け、フィジカルAIを一つの機能モジュールとして既存のロボットシステムに組み込む構成とした。

実証の概要

　今回の実証では、柔軟な物体をハンドリングするユースケースとして、形状や配置が作業ごとに変化するワイヤーハーネスを箱に収納するタスクにおいて、ソフトバンクのフィジカルAIの開発支援ツールと安川電機の柔軟物体ハンドリングシステムを適用した。

　これにより、フィジカルAIを迅速に導入でき、ロボットが視覚情報を基にワイヤーハーネスの状態を認識し、AIがリアルタイムに学習してロボットに的確な指示を出すことで、柔軟物体のハンドリングを安定して実行できることを確認した。