ISL Networksと日本システム開発、フィジカルAI環境構築を開始

ISL Networksと日本システム開発は、フィジカルAIの開発環境構築・開発支援サービスを開始しました。
製造業の工場や物流倉庫を対象に、AGV・AMRや産業ロボットの学習環境を提供します。
Isaac SimやIsaac Labを使ったデジタルツイン構築から、AIモデル開発、実機導入まで支援します。

記事の概要

両社は、NVIDIA GPUサーバ上にIsaac Sim、Isaac Lab、Omniverseなどを活用したシミュレーション環境を構築します。
工場や倉庫、AGV・AMR、ロボット、設備などを3Dモデル化し、デジタルツインとして再現します。
シミュレーションを使って大量のAI学習データを生成し、PyTorchなどでAIモデルを学習・評価します。
対象業務に応じて、AGV・AMRの経路計画、障害物回避、搬送最適化などのモデルを開発します。
ROS・ROS 2を用いた制御ロジックの開発や、マイコン・デバイス処理との連携にも対応します。
検証した制御ロジックを実ロボットへ移植し、動作確認まで一貫して支援します。
複数AGV・AMRの経路最適化やレイアウト変更前の搬送シミュレーションなどを想定しています。

記事のポイント

1. デジタルツイン構築： 工場や倉庫、ロボット、設備を3Dモデル化し、Isaac Simなどでシミュレーション環境を構築します。
2. 学習データとモデル開発： シミュレーションで大量の学習データを生成し、PyTorchなどによるモデル学習と評価を支援します。
3. 実機導入まで支援： ROS・ROS 2による制御開発から、シミュレーションで検証したロジックの実機移植まで対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 実機での試行に入る前に、3Dモデルや学習データ、評価指標を整え、PoCの対象業務と実機移行までの工程を設計する必要がありそうです。
• 同業サービス提供者： 環境構築だけでなく、AIモデル、ROS・ROS 2による制御、産業ネットワーク、実機導入までをつなぐ支援体制が比較軸になる可能性があります。
• 製造・物流現場： レイアウト変更や複数AGV・AMRの運用を実機投入前に検証できるため、設備更新や搬送改善ではシミュレーションを前提にした検討が求められそうです。

このニュースの背景

フィジカルAIは、工場や物流倉庫でAGV・AMRの経路最適化、障害物回避、搬送タスクの再割り当てなどへの活用が期待されています。
導入には3Dモデルやデジタルツイン、学習データ、ロボット制御、実機移行など複数の技術領域が必要です。
一方で、企業内にはフィジカルAIの環境構築や開発ノウハウを持つエンジニアが少なく、外部のエンジニアリング支援が必要とされています。
今回の支援は、シミュレーション上で学習・検証を繰り返し、段階的に実機へ移行する進め方を取れる点に背景があります。

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