人工知能は画期的な変革期を迎えています。物理的なAIの概念が提案されることで、AIは急速にクラウドサーバーから物理世界へと移行しています。確立された自律移動ロボット(AMR)から新興のヒューマノイドロボットに至るまで、産業オートメーションの全領域において、Embodied AIは機械が周囲とどのように相互作用するかを再定義する避けられないトレンドとなっています。

エミボディAIとは何か?

産業界は深刻な労働力不足に対応し、スマート製造を最適化するための先進的なロボット技術の準備が整っています。しかし、信頼性の高い実世界での展開を実現するには、従来の自動化を超え、具身化されたAIを完全に受け入れる必要があります。

動的な倉庫をナビゲートするAMRであれ、複雑なツールを操作するヒューマノイドロボットであれ、信頼性の高い運用には4つの能力が連携して働く必要があります。

• 物理世界からリアルタイムデータを収集すること;
• 複雑なマルチモーダル入力を瞬時に処理すること;
• ローカルAIモデルによる推論と計画;
• その判断を滑らかな機械的なアクションに変換する。

各機能は前の機能の上に構築されており、どんなボトルネックでもシステム全体を危うくする可能性があります。

テスラやアマゾンのような業界の先駆者たちがこの変化を急速に推進しています。しかし、混沌とした現実世界で機械を真に自律的にするには、信頼性と知性の両方を備えたエッジコンピューティングハードウェアが必要です。ソフトウェアアルゴリズムは急速に成熟していますが、標準的な自律航法から完全に知能のある意思決定ロボットへのアップグレードにおいて、メーカーは深刻なハードウェアのボトルネックに直面しています。

1. リアルタイム知覚

複雑な環境ではリアルタイムの知覚と迅速な対応が求められます。動的な工場フロアをナビゲートするには、クラウドレイテンシを排除し、即時かつ安全な実行を確保するためにローカルで動作するエッジコンピューティングソリューションが必要です。

2. マルチモーダルコンピューティング

より高いレベルの自動化には、マルチモーダルデータの入力と処理が必然的に必要となります。高解像度の視覚、LiDAR、触覚データの連続的なストリームを同時に扱うには、従来の産業用コンピュータが提供できる以上の神経処理能力が求められます。

3. スペース制約

限られた内部スペースの中で、重量、体積、機能のバランスを取ることがロボット設計の重要な側面です。良好な熱放散を維持しつつ、最大限の性能密度を達成することは、ロボット開発が取り組むべき重要な課題です。

4.産業的信頼性

工場の床で稼働するエッジハードウェアは、絶え間ない振動、ほこり、電磁干渉、温度変動など予測不可能で複雑な環境に直面しています。高度なロボットは、これらすべての要素を考慮したコアプラットフォームを必要とし、高コストなダウンタイムやメンテナンスコストを削減します。

具身化されたAIの4つのハードウェア課題

具身型AIのソフトウェアアルゴリズムは急速に成熟していますが、機器メーカーは車輪付きロボットから二足歩行のヒューマノイドへの展開拡大において深刻なハードウェアのボトルネックに直面しています。

• リアルタイム知覚: 工場の現場を移動するロボットはクラウドレイテンシを待てません。ミリ秒レベルの局所的推論は、運用上の安全性と動的障害物回避のために厳密に求められます。
• マルチモーダルコンピューティング:今日の次世代ロボットは、高解像度の視覚、LiDAR、触覚センサーデータを同時に融合させています。これには従来の産業用コンピュータにはない膨大な神経処理能力が必要です。
• スペースの制約: 高度に統合されたAMRとアジャイルなヒューマノイドフォームファクターの内部構造は非常に限られています。そのため、極端な計算密度を実現しつつ、低い熱包絡線を維持するハードウェア設計が必要となります。
• 産業の信頼性: 工場環境内の計算ノードは、継続的な振動、ほこり、そして大きな温度変動に直面します。ハードウェアはダウンタイムなしの長期的な安定性を保証しなければなりません。

現代ロボティクスにおけるエッジAIコンピューティングの要件

これらのボトルネックを克服し、AMRからヒューマノイドへの移行を加速させるため、Future Robotは包括的なエッジコンピューティングプラットフォームのラインナップを設計しました。要求の高いエッジワークロード向けに特別に設計されたこれらのソリューションは、物理AIの計算基盤を提供します。

将来のロボットエッジAIソリューション

これらのボトルネックを克服し、AMRからヒューマノイドへの移行を加速させるため、Future Robotは包括的なエッジコンピューティングプラットフォームのラインナップを設計しました。要求の高いエッジワークロード向けに特別に設計されたこれらのソリューションは、Embodied AIの計算基盤を提供します。

IEM-2170

高性能AIコアとして位置づけられたIEM-2170は、スペースが絶対に限界にある複雑な視覚認識や知的意思決定タスクに対応するために設計されたコンピュータ・オン・モジュール(CoM)です。これは高度なヒューマノイドロボットと高性能ロボットアームの究極の基盤です。

• 比類なきエッジ・インテリジェンスIntel Core Ultra Series 3プロセッサを搭載し、最大180 TOPSのAI計算能力をエッジで直接提供します。この膨大な計算能力は、ローカル展開の大規模言語モデルや次世代のスパイキングニューラルネットワークをサポートし、マルチモーダルセンサー融合のためのエネルギー効率の高いニューロモルフィックコンピューティングを可能にします。

• 最適化された熱性能高度に最適化された25WのTDPで動作し、バッテリー駆動システムに内在する電力効率の課題に対応しています。

• 極限のコンパクト性:このモジュールは、125mm×95mm×1.6mmのコンパクトなフォームファクターに統合された高速ボード間拡張インターフェースを備えています。

AR100

具身AIが個々のロボットユニットから包括的なスマートファクトリー環境へとスケールアップする中、EA510Fは複雑な局所的な作業負荷を調整する堅牢で固定された中枢神経系として機能します。

• 統一ビジョンとモーションコントロール従来の展開では、ビジョン産業用PCとモーションコントローラーが分離され、外部イーサネット上で重要な通信遅延が生じます。EA510Fは両者を1枚のボードに統合し、視覚推論とデジタル制御信号を同じプロセッサで共有し、ゼロレイテンシのリアルタイム応答を実現します。
• 統合かつスケーラブルなAIコンピュータ: Intel Core Ultraプロセッサを搭載し、CPU、GPU、NPUを組み合わせて 最大99 TOPSの統合AI計算能力.このアーキテクチャは、低消費電力の連続オブジェクト検出からバースト重視の推論まで、効率的にワークロードを分散させ、オンボードMXMスロットによりアプリケーション需要の増加に伴うシームレスな個別GPUアップグレードを可能にします。
• 工場フロア専用に設計:極めて高い信頼性を追求して設計されており、振動による故障を排除するためにケーブルフリーの内部レイアウトを採用し、工場出荷時の電力変動に対応するための広い電圧入力に対応しています。制御キャビネットに直接取り付けられ、最大7台のGigEカメラとデバイス層全体を外部ネットワークハブなしでシームレスに接続できます。

EA510F

Embodied AIが単一ユニット運用からフリートレベルの管理へ移行する際、EA510Fは局所的な工場ゾーンやスマート物流センターの中枢神経系として機能します。

• スケーラブルエッジ推論: Intel Core Ultra Arrow Lakeプロセッサを搭載し、クラウド依存なしのローカライズされた重ワークロードを処理できる、99 TOPSの強力なエッジAIコンピューティングパワーを提供します。
• 最大ネットワーク接続性: Intel i210コントローラーを搭載した7つの独立したギガビットLANポートを備え、複数のAIカメラ、産業用プログラマブルロジックコントローラー、自律走行車両をネットワーク混雑なく同時に接続できます。
• 厳しい環境対応堅牢なファンレス冷却設計で製造され、9Vから36V直流入力までの広電圧入力をサポートし、最も要求の高い工業環境での長期安定性を保証します。

結論

理論的なAIモデルから完全に機能する具身化されたAIロボットへの移行には、妥協のない性能、空間統合、産業的信頼性を提供できるハードウェアが必要です。適切な計算基盤があれば、実用的でスケーラブルなロボット展開はますます実現可能になっています。

非常にコンパクトなIEM-2170 AI Coreから包括的なAR100コントロールハブ、堅牢なエッジノードEA510Fに至るまで、Future Robotは次世代の具身AIを実現するためのエンドツーエンドの完全なハードウェアエコシステムを提供します。

今日からロボット展開を加速しましょう。 未来ロボットのエンジニアリングチームに連絡 完全なデータシートへのアクセス、テストサンプルのリクエスト、カスタマイズされたハードウェアソリューションの探求。