物理AIとは

物理AIは通常、AIモデルとセンサー、アクチュエーター、その他の制御システムとを組み合わせて、モデルが現実世界の環境に対応して動作し、モデルをビット領域から原子の領域に移行できるようにします。AIによって、高度な物理システムは環境を認識し、大規模言語モデル（LLM）の力で推論し、それに従って行動し、その行動結果から学習することができるようになりました。

物理AIの別の考え方は、物理空間内のシステムに適用されるAI搭載モデルであるということです。例えば、ロボティクスは物理的な機械の機械学習と制御に焦点を当てています。AIが登場する前は、ロボットの行動は通常、ルールに基づくかスクリプト化されており、ロボットは特別に設計された環境内で狭いタスクしか実行できませんでした。自動車生産ラインで、1日に1,000回も同じ継ぎ目を溶接するロボットアームや、あらかじめ設定されたナビゲーションルールに従って動く初期世代のロボット掃除機を想像してみてください。

対照的に、LLMによる一般的な理解を備えたロボットAIエージェントは、世界について限定的ではあるものの、依然として強力な「一般常識」を持っています。これらのモデルは、高性能ハイブリッド・アーキテクチャーで強化学習手法と組み合わせることができるため、ロボットは一般的な知識と特定のユースケースに関する専門的な理解の両方を持つことができます。

さらに、物理AIは、個々のロボットをはるかに超えて、AI搭載工場全体、エネルギー効率の高いスマート・グリッド、または自動化された車両のフリートにまで及びます。物理空間に存在する多くのシステムは、AIで拡張できます。

以前は物理AI革命を妨げていたいくつかのボトルネックが同時に解消されつつあります。最初の、そして最も重要なものは、生成AI、基盤モデルによって動作します。今日の大規模なコンピューター・ビジョンとマルチモーダル・モデルは、物体を認識し、空間的関係を理解し、設定を超えて汎化することができます。これにより、個々のタスクに必要な特定のトレーニングの量が減り、システムはタスク全体でインテリジェンスを再利用できるようになります。

2番目の課題は、現在、忠実度の高い物理モデリング、フォトリアリスティック・レンダリング、並列化を組み合わせた最新のシミュレーションの力によって克服されつつあります。これにより、モデルのトレーニング時間が大幅に短縮され、シミュレーションはテストだけでなく主要なトレーニングの場として役立ちます。これに関連する傾向として、コンピューティング可用性の爆発的な向上が挙げられます。GPUとデータセンターの進歩により、大規模なトレーニングが可能になりました。

最後に、ハードウェアはかつてないほど優れています。最新のロボットは、より優れたセンサーと軽量の素材を使用しています。最近のエッジAIのブレークスルーとより優れた通信機能を活用できます。これらのイノベーションにより、小規模なスタートアップ企業であっても、実験が実行可能になりました。その結果、自律走行車から、手術やその他の複雑な手順を実行する産業用ロボットや医療用チャットボットに至るまで、物理的オートメーションの取り組みが再燃しています。

Nvidia社のCEO、Jensen Huang氏は、「物理AI」という用語を普及させ、それをAI駆動型イノベーションの次の大きな波に位置づけた人物として広く知られています。2026年1月のポッドキャストのインタビューで、Huang氏は「10億台のロボット」が存在する未来を予測しました。¹このビジョンには、これらすべての新しいロボットの開発と保守を中心とした新しい世界経済が含まれており、第二次産業革命というだけでなく、地球上最大級の業種・業務の1つになる可能性があります。

同月、Nvidia社は物理AI向けのオープン・モデル、フレームワーク、高度なAIインフラストラクチャーのコレクションをリリースしました。²このリリースでは、「ロボット開発ライフサイクル全体」にわたるワークフローを高速化するための新しいテクノロジーを宣伝しています。

「ロボティクスのChatGPTの瞬間がやってきました」とHuang氏は語りました。

このリリースには、物理AIのシミュレーションで物理ベースの合成データ生成とロボット・ポリシー評価を可能にするオープンで完全にカスタマイズ可能な世界モデル、オープン推論ビジョン言語モデル、オープン推論ビジョン言語アクションモデルが含まれています。これに加えて、新しいシミュレーションおよびコンピューティング・フレームワークも導入されました。

人や自分自身に危害を加えることなく、歩道、公園、道路からゴミを自律的に集めることを可能にするモバイル・ロボット（AMR）のネットワークを訓練することが目標だと想像してください。このタスクは単純に「物体を拾う」というだけではなく、ゴミの中からゴミを検出し、混雑した環境をナビゲートし、安全な経路を選択し、形状やサイズが変化する物体を拾うなど、その他の懸念事項にも対応する必要があります。

目標を定義したら、ロボットを適切な形態で設計する必要があります。ヒューマノイド・ロボットか、それとも他のものにするべきでしょうか。車輪を使っていますか、それとも脚を使っていますか。物体をつまむグリッパーが必要か、それとも吸い込むバキュームが必要でしょうか。環境をナビゲートするにはどのような種類のカメラとセンサーが必要でしょうか。

次に、通常はシミュレートされた環境が作成されます。このような環境には、地形、ごみ、ランダムなオブジェクト（岩、ベンチ、柵など）、人、照明効果、さまざまな気象条件が含まれる場合があります。

このシミュレートされたトレーニング環境では、ロボットの動作を制御するモデルは、ボトルや缶から紙片、小さなキャンディーの包装まで、ゴミがどのようなものであるかを学習します。不均一な地形や強風でバランスを保つ方法を学びます。このエージェントは、人にぶつかるのを避ける最善の方法や、ガラス瓶を持ち上げるのに十分な力で把握し、粉々にしないための方法を学びます。

トレーニングを実行するたびに、関連するコンポーネントの質が変化します（より大きなゴミ、さまざまな気象条件、より多くの人々が歩く）。このロボットは「常に異なる歩道を通ることになります」。

ロボットが定義されたタスクを正しく実行すると、その行動は高いスコアで「報酬」与えられ、最良の行動が強化されます。何度も繰り返すことで、ロボットは自分の仕事のやり方を学習します。

ロボットが一定の成功基準を超えると、あまり人がいない静かな通りなど、現実世界のトレーニング環境にデプロイされます。ロボットは、風による小さなゴミの断片など、シミュレーションには存在しなかった予期せぬ新しい条件を処理するように微調整されています。

この情報は、シミュレートされたトレーニング環境を改善して追加のトレーニングを行うために使用されます。その後、ロボットは、密集した社風、不十分な照明、または濡れて滑っている表面など、より複雑な環境でストレス・テストを行うことができます。

前述の報酬メカニズムは、強化学習の一部です。これは、自律エージェントが環境との試行錯誤から意思決定を学習する機械学習プロセスの一種です。強化学習は、エージェントが時間の経過とともに相互作用を通じて行動を学習するため、ロボティクスにとって非常に重要です。これは、物理世界でロボットがしなければならないことです。

世界は混沌としており、表面は異なり、物体が変形し、センサー・データにはノイズがかかり、人間は予測不可能な行動をとります。拡張性は、あらゆる状況に対して厳しいルールを作成すると達成できません。強化学習は、ロボットが制約内で実験することで、自らストラテジーを発見することを可能にします。ロボットは動き方を指示されるのではなく、実際の状況下でどの動作が最も効果的かを学習します。

強化学習は、他の機械学習手法が失敗する場合に優れています。例えば、ごみを把握するには、リアルタイムのフィードバックに応答しながら、アプローチし、マニピュレーターを調整し、力を調整して持ち上げる必要があります。教師あり学習法では、「良い把握」がどのようなものかを理論的にラベル付けできますが、滑落した状態から回復したり、動作の途中で適応したりする方法を簡単に教えることはできません。対照的に、強化学習は長期的な結果に基づいてアクション・シーケンス全体を最適化します。

これは、ロボットのトレーニング方法のほんの一例にすぎません。物理AIシステムには、教師あり学習および教師なし学習、模倣学習、デモンストレーションからの学習（LfD）など、他にも多くの方法があります。

物理AIのトレーニングは、いくつかの理由で非物理的な自律システムのトレーニングとは異なります。

• データは高価
   

• 物理学は難しい
   

• 時間が重要
   

• 真の課題

従来のAIモデルは、テキスト、画像、音声などの静的なデータ・セットでトレーニングされます。一方、物理AIには通常、現実の環境と対話するロボットのデータが必要です。従来の機械学習トレーニングでは、データを簡単にスクレイピング、コピーし、安価に再利用できます。物理AIでは状況は異なります。通常、単に「データ・セットをダウンロードする」ことはできません。

データ収集には時間がかかる。すべてのデータ・ポイントでは、ロボットが身体を動かしたり、オブジェクトを操作したり、環境で起こっていることを連続時間で観察したりする必要があります。現実の世界では、機械は故障します。ガスケットは破損することが知られており、優れたトレーニング・データを収集する上で複雑さを生み出します。

物理AIは物理学と戦わなければなりません。重力、摩擦、温度、トルク、バランス、勢い、摩耗、ノイズ、ラグなど、現実世界は無限に複雑であるため、シミュレートされた環境で見事に見えるモデルでも、現場でテストすると失敗することがよくあります。

物理学の不確実性と複雑さに対処するために、トレーニングには物理学に基づいたモデルまたはハイブリッドシステムが組み込まれる場合があります。これらのシステムでは、より単純な制御アルゴリズムで安定性が確保され、学習モデルは認識と意思決定の処理に限定されます。

物理システムは連続時間で動作します。多くのユースケースでは、認識、決定、行動の間に、レイテンシーを最小限に抑えた厳格なフィードバック・ループが必要です。わずかな遅延が障害の原因となる可能性があります。多くの場合、スピードは正確性と同じくらい、あるいはそれ以上に重要です。他のAI分野では、通常、最も正確なアウトプットを取得することがすべてですが、スピードの必要性を考慮に入れると、エンジニアリングに大きな課題が生じます。

ほとんどのAIトレーニング環境では、エラーは無害であり、簡単に破棄できます。しかし、現実の世界では、リスクは高くなります。LLMがデジタル環境で誤った予測を行った場合、人間はそれに基づいて行動するかどうかを選択できます。対照的に、自動運転車が前の車の速度を誤って予測すると、壊滅的な結果が生じる可能性があります。トレーニングには多くの場合、制約が含まれ、自律性が徐々に向上し、人間の監督やその他の監視が必要になる場合もあります。

上記の欠点を解決するために、研究者は、ロボット（多くの場合仮想）によって生成され、仮想環境と対話するシミュレートされた環境と合成データに大きく依存しています。

世界基盤モデル（WFM）の使用は、ロボティクスにおいてますます一般的になっています。WFMは、膨大な現実世界のデータから物理世界の力学（地形、動き、物理学）を学習した強力なAIシステムであり、物理AIをトレーニングするための現実的で物理学を意識したシナリオを生成することができます。

このシミュレーションには、多くの場合、工場などのシステムや環境のデジタルツインの作成が含まれます。この仮想空間では、自律的なマシンがタスクを実行し、これらのマシンが仮想空間でどのように実行されたかについての合成データを生成します。

シミュレートされた環境の特性をあらゆる種類のランダムな方法で意図的に生成するドメイン・ランダム化のような手法は、より有用な合成データを生成するのに役立ちます。また、混乱した、非常に変動性の高い現実にスキルを適用することができる、より堅牢なモデルを実現します。ただし、合成データに依存しすぎると、過剰適合につながる可能性があります。