ブレインズテクノロジー(株)【4075】の掲示板 2026/06/13〜

それにしても、未だフィジカルAI展の記事とか出てこないな。意外。

ボーナスは7月28日に嫁の懐に行きます

>>536

なにが？どこに？

やっと来た感じ

おはようございます☀️
今朝は早起きだな～📝📝
🛟🦭♡も応援してますﾌﾚｰﾌﾚｰ🚩

>>531

おはようございます。
早速読んでみた、ココが例のフィジカルai展で謳ってた「フィジカルAI導入支援」となんかにも通底する思想に見えるね。
「現場の状況抑えないと導入無理、継続してソフトアップデート、スモール導入」とか。
で、記事中の「愛知県に本社を置く自動車部品メーカー・A社の取り組み」ってきになるなーw

ありがとう、参考になりました。

>>508

同じく応援しています！

なんか三菱自動車が斜め上の方向に。
ロボット使ってモノづくりじゃなく、ロボット本体を大量生産とな。
https://news.yahoo.co.jp/articles/b1546bf8388e0f15b91b71f7108453965a4fd687

>>473

私も勉強し始めて1週間程度です（笑）
基礎的なお話は身近なものへ置き換えて読み替えると大体何とかなってしまいます。

NVIDIAの名前付けはわかりやすくて良かったです。
Issacはニュートン博士から、SimはSimulationからとっており、
Simcityを連想で覚えられる・・・・（全然違っ
ROSは Robot Operating Systemですが、ロスチャイルドあたりを連想（これも違っ
で、あとは、がっちゃんこで、簡単にしたものをつなぎ合わせて肉付け調査して補完

>>467

自動車各社がまず目指しているのは非熟練工（≒期間工）のロボット化、だとおもうんですよね。ココが3月に発表したIRもその辺がターゲットに見えるし。

>>469

初めまして。
興味深く読ませてもらってます。
フィジカルAIは分らないこと多いのでよろしくお願いします。

>>456

ホンダ事例の学習

h ttps://www.brains-tech.co.jp/case/honda-case43/
「ヒューズBOX結線工程における嵌合不良検知に「Impulse」を採用」を参照

【現在の事例】
フィジカルAI活用：5%
度合内訳：AIが「見る・判定する」
①コネクターを人がはめ込む
②Impulseが音・画像を解析
③OK／NGを判定
④人へ通知
⑤人が原因確認
⑥人が修正
⑦②and③リトライ実施

【直近の目標】
フィジカルAI活用：30%
度合内訳：AIが「判定し、考え、一部自律的に修正・学習する」
① ロボットがコネクターをはめ込む
② Impulseが音・画像を解析
③ OK／NGを判定
④ Bedrockが原因を推論
⑤ Isaac ROSへ修正指示
⑥ ロボットが再度はめ込み・修正
⑦ Impulseが再判定
⑧ 現場データをCosmosへ送信
⑨ Isaac Simで夜間学習
⑩ 翌日、改善モデルを反映

●ホンダのヒューズBoxの未来予想（もはやホンダでなくても構いません）
【フィジカルAIフル活用の未来】
フィジカルAI活用：90%
度合内訳：AIが「設計・生産計画・製造・品質・改善まで一気通貫で最適化する」
①AIが製品・工程・治具を設計（人間は目的・条件を指示）
②Isaac Sim＋Cosmosで大量シミュレーション・事前学習
③学習済みIsaac ROSを現場へ展開
④Bedrockが受注・部品発注・生産計画を立案し、Bedrock Agentsが社内システムと連携して実行
⑤ロボットがコネクターをはめ込む（ボロット・・・寒っ）
⑥Impulseが音・画像を解析
⑦OK／NGを判定
⑧Bedrockが原因を推論
⑨Isaac ROSへ修正指示
⑩ロボットが再度はめ込み・修正
⑪Impulseが再判定
⑫現場データをCosmosへ送信
⑬Isaac Simで夜間学習
⑭翌日に改善モデルを反映
⑮ 設計や工程に改善が必要と判断した場合は①へ戻り、AIが再設計、再最適化実施


【未来】
ここからは冗談の世界
フィジカルAI活用：100%
ヒューズBox不要かつ、整備性の良い何かをAIが設計して作成。
人間も不要論確立、ターミネーチャンの世界へ突入（んぁ）
100%到達目標年：皇紀2760年

※現場データがあれば人は不要となりフィジカルAIが世界を回し始めたとき、太陽フレアなどの電磁波でAIが飛べば（死亡）人類は石器時代へ・・・（笑）
極論、本などの物理的なものが大切

ﾇﾙｼﾞｬﾊｰﾝさんの「（マテ」好きだわ🥳
お宝箱の🧠増えたよ👍

うーーーん。むずかしい・・・ついていけないのは私と株価？私は永遠についていけないけど、株価は必ず追いつくでしょう。老兵は消え去るのみ。ザラ場の影から応援してます。

>>461

ありがとうございます
impulseから入ったらありました
失礼しました

>>460

インパルスの紹介ページからセミナーのとこ探すとあるよ。

>>457

どこで案内されてますか？
HPでも見当たらないですが

あのー、この前のデモは………
そろそろ捨ててソフバンフルレバ行っとくか

>>454

今日は、ものすごく、脳みそバーンしました。
AWSだけでではなくてIssac（Cosmosなど含む）だけでよいのではとおもいました。
AWS排除（マテ

解説の前に呪文から・・・
【3つの呪文】
Ⅰ.Amazon Bedrock（ベッドロック）
AIのセレクトショップ（AI基盤サービス・LLM利用環境）ですね。

Ⅱ.Amazon Bedrock Agents（ベッドロック エージェント）
Amazon Bedrock上のLLMが考えた計画をもとに、自律的に他のシステムと連携し、実行まで行うもの。
※Agentなので名前の通りです。

Ⅲ.Amazon SageMaker（セージメーカー）
AIモデルの学習・再学習を行うクラウド学習訓練場。

※さらっとCosmosも加えています。

【新レシピ】
Isaac（博士）× NVIDIA Cosmos × Amazon AWS 融合
24時間戦える化け物人間製造編（AIですけれども・・・）
※どうしてもフェーズ分けしたくなりました。

【フェーズ1：肉体カルテと仮想の特訓場（Isaacベース）】

①Isaac Sim ＆ Isaac ROS の準備
まずはお勉強空間（Isaac Sim）と、実際の脳みそ（Isaac ROS）を用意します。

②URDFの読み込み
ロボットのサイズやセンサー位置などの「カルテ」を読み込ませます。

③Cosmos（世界モデル）をIsaac Simへ組み込む
CosmosをIsaac Simへ組み込み、物理法則（重力・摩擦・衝突など）を理解した現実に近い仮想空間を構築します。
さらにCosmosが、現実では滅多に発生しないパターン（ヒヤリハット・故障・環境変化など）を大量生成し、学習データを拡張します。

④仮想空間（Isaac Sim）での爆速初期学習
人間界と同等の物理法則が再現された世界で、まずは「腕の動かし方」や「物の掴み方」等の基本（小脳・反射）を爆速でしばきたおします。
Cosmosが生成した様々な環境・異常シナリオも含め、GPUを使用して並列学習（パララーニング）を行います。


【フェーズ2：現場デビューと大脳の接続（AWSの呪文降臨）】
⑤ 実機にIsaac ROSを入れ込み、工場に配置
基本動作を覚えた実機を現実社会へ顕現させます！

⑥ AWS Bedrock（Ⅰ）＆ Bedrock Agents（Ⅱ）を自律コマンド化
ここで指示待ちロボット（ロボットではございませぬが例）を卒業します。
・Amazon Bedrock上の生成AIが、人間からの抽象的・曖昧な指令を理解、解釈して実行計画を立てます。
・Amazon Bedrock Agentsは、その計画をもとに必要な情報や社内システムへ自律アクセスし、現場の状況に合わせて実機（Isaac ROS）へ具体的な指令（コマンド）を実行します。
※AgentsがイケイケGOGOですね。

⑦ 動作
「⑥」の情報（Bedrock Agentsからの自律コマンド）をもとに、実機がURDF「②」の実態をフルに駆使して、現実世界でタスクをこなします。


【フェーズ3：24時間無限進化ループ】
⑧ 現場データの収集とクラウド練習場（Ⅲ）への自動送信
実機が現場で24時間動く中で発生した現実世界のリアルな経験データ（ログ）を、すべてAmazon SageMaker（学習訓練場）へ自動で送り続ける。

⑨ SageMaker（Ⅲ）× Cosmos × Isaac Sim による夜間自動アップデート
夜間、クラウド上のAmazon SageMakerで昼間に集まった「⑧」のデータを解析。
Cosmosがその現場データをもとに、現実に起こり得る様々なシナリオ（ヒヤリハット系、環境変化、故障）を大量生成します。
それを再びIsaac Sim（仮想空間）の中で再現し、バーチャル特訓場で何万回も追加でしばきたおして再学習します。

⑩ 「⑥」へ戻る（翌朝、さらに対応力が上がった化け物として稼働）
「⑨」の特訓でアップデートされた最新の判断能力が、翌朝、再び実機とAmazon Bedrock経由で利用される最新AIモデルへ反映され、さらに賢くなった状態で現場へ戻ります。

>>432

Isaac Newton さま！
明らかにオマージュ（わかりやすくて助かります。

Issac部分、お昼に参照（今頃返信）
【レシピ】
①Issac Sim（シミュレーション：お勉強空間）とIssac ROS（実際の脳みそ）
②URDF（センサーやら自身のサイズなどのカルテ）
③SimとROSはURDF読み込んで、Sim内の仮想空間で爆速で学習・・・
④実機が存在する場合は、実機に学習後のROSを入れ込む
⑤動作
⑥Issac ROS/SDK（開発キット）を使用してデータ収集
収集データをもとにROS内でissac Sim再学習
⑦⑤へ戻る

※次の学習へ、、、次回学習するものが無い気がします（笑）
もっと、深堀すべきでしょうか。