事前学習したAIを用いた産業用ロボットのSim to Real最前線

産業用ロボットは、多くの製造業の自動化に欠かせない構成要素として機能してきた。しかしながら、モノづくりの中身が大量生産から多品種少量生産に移行する中で、生産現場では機械に置き換えられない複雑なタスクの多くは未だに自動化されずに残っている。このようなタスクを自動化するには、事前に学習されたAIモデルを用いる手法が提唱されているが、SimulationとReal Worldとの乖離などの課題により、多くの意欲的なAIモデルによるチャレンジが現場ではうまく働かず実用化にいたっていない。
NVIDIAのシミュレーション技術と産業用ロボットメーカの制御モデルの相互協力により、Sim to Realのギャップを埋め、Simulatorでの学習結果をそのまま現実世界で活用するための解決策について、最新の取組みを交えて紹介する。