01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
AIロボットは、カメラなどのセンサーから得た情報をAIで処理し、物体認識、移動経路の判断、人の指示への応答などを行い、その結果を駆動装置の動作につなげます。学習には実世界のデータに加え、シミュレーションや合成データ、強化学習、模倣学習が使われる場合があります。ただし、摩擦や重力、センサーのノイズ、人の予測しにくい行動、処理の遅延などに対応する必要があり、シミュレーションで良好でも実環境で同じように動くとは限りません。用途に応じた制約や人による監視が必要になることがあります。
02 / IN PRACTICE
AI Robotの活用例
たとえば、こんな場面で
活用例として、倉庫内で周囲を認識し、障害物を避けながら指定地点へ移動するロボットが考えられます。実環境へ導入する前に、さまざまな経路や障害物を含むシミュレーションで学習・検証し、段階的に実環境へ移す方法があります。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入時は、対象作業と動作環境を明確にし、必要なセンサーや駆動機構、応答速度、安全上の制約、人の監視方法、シミュレーションと実環境の差を確認します。
参考資料
What Is Artificial Intelligence? | Microsoft Azure （新しいタブで開きます）What is Physical AI? | IBM （新しいタブで開きます）Embodied AI: What Is It and How to Build It? （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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