【NVIDIA共催】AI x MBDで加速するロボティクス・自動運転開発検証
概要
ご注意！本イベントは会場開催です。オンラインによる同時配信はありませんのでご了承ください
大規模言語モデル(LLM)をはじめAIは私たちの仕事や生活に急速に浸透し、さまざまな分野で革新をもたらしています。さらに自律化が期待されるロボティクスや自動運転の分野ではより一層のAI技術の適用が求められています。
本セミナーでは、NVIDIAとの共催のもと、先端AIとモデルベースデザイン(MBD)を活用したロボティクスおよび自動運転システムの開発手法についてご紹介します。MBDを用いることで、設計から検証・実装までのプロセスを効率化し、さらにAI技術の組み込むことでより高度な開発検証を実現します。
会場では最新AIや機器のデモ展示を予定しております。NVIDIAやMathWorksの技術者に質問したり、相談したりできる機会となります。AIロボティクスや自動運転開発に携わるエンジニア、研究者の皆様にとって、実践的な知見を得られる絶好の機会です。ぜひ来場ください。
【個人情報に関して】
本セミナーはNVIDIAと共同で開催します。個人情報をご提供いただく場合は、最新の企業ニュースやセミナー、製品情報などのお知らせなどを目的として、MathWorks がNVIDIAと個人情報を共有することを、提供者が許諾したものとさせていただきます。
ハイライト
- NVIDIAが描くPhysical AIの時代
- RoadRunnerとNVIDIA Cosmos Transferによる自動運転検証ワークフロー
- MBDとIsaac SimおよびJetson連携よる自律システム開発ワークフロー
参加対象者
- これからAIをロボティクス・自動運転をはじめようと考えている方
- AI・認知・計画・制御などの自律アルゴリズムの開発や検証で課題を抱えてらっしゃる方
講演者について
加瀬 敬唯
NVIDIA 合同会社 ソリューションアーキテクチャー＆エンジニアリング
ソリューションアーキテクト ｜ ロボティクス
大学卒業後に、大学の客員研究員と外資系のソフトウェア会社のソリューションエンジニアを兼務。エヌビディアジャパンに入社後、ロボティクスのソリューションアーキテクトとして、デジタルツイン、ロボットシミュレーション、AIを活用したロボティクス技術の導入支援に従事。
能戸 フレッド（のと ふれっど）
MathWorks Japan ロボティクス・自律システムインダストリーマネージャー
2006年から、米国航空防衛会社ノースロップグラマンでモバイルロボティクスや無人航空機などの制御システム研究・開発をGNCエンジニアとして務める。2012年にMathWorksにアプリケーションエンジニアとして入社。2018年から現職。多業界の無人・自律システム開発に対するモデルベース開発の推進に尽力している。
福地 伸晃（ふくち のぶあき）
MathWorks Japan アプリケーションエンジニア
画像処理、点群処理を活用したばら積みピッキングロボットの研究を専門に学位取得後、自動車メーカにて先進安全システムの開発に従事。2021年にMathWorks Japanに入社。3Dシミュレーション環境、画像処理、点群処理、自動運転、自律ロボットに関係する技術領域を担当。
木川田 亘（きかわだ とおる）
MathWorks Japan アプリケーションエンジニア
電気メーカにて画像処理LSI、画像センサー開発に従事。2014年にMathWorks Japanにアプリケーションエンジニアとして入社し、主に画像処理、信号処理、SLAM、 LiDAR、ディープラーニング、自動運転、自律ロボットに関係する技術領域を担当している。
アジェンダ
| 時間 | タイトル |
13:00-13:30 |
開場・受付・デモ展示 |
13:30-13:40 |
イントロダクション MathWorks Japan |
| 13:40-14:20 (40分) | NVIDIAが描くPhysical AIの時代 NVIDIA 合同会社 AIの発展にはいくつかの波があり、これまでに認識AI、生成AI、そして自律的に行動するエージェントAIへと進化してきた。現在、NVIDIAは次なる進化の波として「Physical AI（フィジカルAI）」に注目している。これは、AIが仮想空間を超えて現実世界での理解・判断・行動を可能にする、新たなフェーズである。本講演では、NVIDIAが描くPhysical AIのビジョンを軸に、それを支えるプラットフォーム、ロボティクス技術、エコシステム構築など、具体的な取り組みをご紹介する。 |
| 14:20-14:50 (30分) | RoadRunnerとNVIDIA Cosmos Transferによる自動運転検証ワークフロー MathWorks Japan 日々機能やその市場からの期待値が増大する自動運転やADASのシステム開発において、3Dシミュレーション活用による効率化は必須になってきている。実車では取得できない危険シーンやODD（運行設計領域）のバリエーションを作成できる一方で、取得される画像は実画像とのドメインギャップが存在する。この課題に対し、本講演ではRoadRunnerによって任意のシーンやシナリオを作成することで3Dシミュレーションの強みを最大限に引き出し、Cosmos Transferによってシミュレーション画像を変換することでドメインギャップを削減する取り組みを紹介する。 |
| 14:50-15:10 (20分) | 休憩・展示 |
| 15:10-15:40 (30分) | MBDとIsaac SimおよびJetson連携よる自律システム開発ワークフロー MathWorks Japan MBD(モデルベース開発)を導入することで、開発の初期段階からシミュレーションによる検証が可能となり、不具合の早期発見・修正が実現できる。近年、自律システムやロボティクス分野においてMBDの活用が期待されており、AIを含むシステムレベルのシミュレーションと検証が重要となっている。 本講演では、NVIDIA® Isaac Sim™とMATLABおよびSimulinkを連携させたシミュレーション環境を用い、AIを含む自律システムの設計・検証手法について紹介する。また、Jetson™をターゲットとしたCUDA自動コード生成によるラピッドプロトタイピングや、ハードウェアインザループシミュレーション（HILS）による検証までを含む一連の実装ワークフローについて解説する。 |
15:40-15:50 |
クロージング MathWorks Japan |
15:50-16:30 |
デモ展示・技術相談 (ご希望の方のみ) |
