Advance Next-Generation Robots and Edge AI Solutions

汎用ヒューマノイド ロボットは、人間中心の環境に素早く適応し、退屈な作業や肉体的に負荷の高い作業を処理するように設計されています。現在では、工場や医療施設などで人間を支援し、人手不足に対処するために、使用されています。

AI モデル学習は、制限があったり高額だったりする現実世界のデータによって妨げられることが多くあります。シミュレーションや AI を通じて生成された合成データは、モデルのパフォーマンスを向上させながら、学習にかかる時間を短縮し、コストを大幅に削減することができます。

工場、倉庫、流通センター、半導体製造工場、データ センターなどの仮想施設は、世界の重工業に新たな可能性をもたらし、資産やプロセスの設計、シミュレーション、運用、最適化を完全に仮想的に行うことを可能にします。

工場、店舗、公共のスペースが効率的かつ安全に運営される未来において、マルチカメラ トラッキングは、数百台のカメラを使用して、物体を追跡し、その活動を測定することで、広い範囲を正確に監視し管理します。

従来のビデオ解析では、事前に定義済みのオブジェクトの検出に限定された、固定モデルを採用しています。生成 AI と基盤モデルにより、従来に比べて複雑で幅広い認識と文脈の理解が可能になり、よりスマートなビデオ解析 AI エージェントが実現します。

フィジカル AI を搭載したロボットは、動的な環境で、自律的に複雑なタスクを感知、計画、実行しなければなりません。デジタル環境におけるロボット シミュレーションを使用する「シミュレーションファースト」のアプローチは、展開前にこれらのシステムを訓練し、検証するために不可欠です。