ロボットAIアルゴリズムエンジン、フィジカルAIの「思考コア」

SoraMindzおよびパートナー企業群は、アルゴリズム体系を「フィジカルブレイン(脳)」コンセプトとして構築し、エンジニアリングおよび実運用への応用において常に革新を続けています。現在、フィジカルAIはモデルの汎化能力*(未知のデータへの対応能力)不足、データ量の不足、高性能計算リソースの制約などの課題に直面しており、これらの障壁を突破するために多くの日本の団体様やユーザー様と協力しています。

マルチモーダル融合知覚

視覚、音声、力覚など複数の感覚情報をその特徴レベルで深く融合し、統一された環境理解の表現を構築します

核心

階層型意思決定アーキテクチャ

複雑なタスクを自動的にスキルシーケンスに分解し、具体的な動作指令に変換することで、高次指令から低レベル制御までのエンドツーエンドを実現しています

核心

シミュレーションから実機への移行学習

大規模シミュレーショントレーニングと少量の実機データによる微調整を組み合わせ、実機データ不足という産業上の課題を解決しています

核心

継続学習メカニズム

ロボットは導入後も運用データから継続的に学習し、特定シナリオにおける性能を絶えず向上させていきます

核心

環境適応性

異なる照明条件、遮蔽、配置条件下でも安定的に動作します

今後

対象汎化性

同一カテゴリの物体の形状、サイズ、素材の変化に対して高いロバスト性を保持します

今後

組み合わせ拡張性

スキルの柔軟な組み合わせやパラメータ調整をサポートし、新しいアプリケーションを迅速に構築する事が可能です

今後

今後の計画

パートナー様とともに、業界で最も豊富なロボットスキルライブラリを構築します

今後