ソリューション
Sim2Real フィジカルAI シミュレーション基盤
リアルタイム3Dとデジタルツインで加速するフィジカルAI開発基盤
現実環境から宇宙空間のような再現困難な環境まで仮想空間に構築し、AIの学習・検証基盤として提供。Sim2Realによるロボットや自動化システムへの確実な適用を実現することで、開発効率と安全性を両立します。
Sim2Realの実現を阻む現実検証と環境再現の課題
フィジカルAIの開発では、現実環境での検証コストや安全性、再現性の低さに加え、月面や宇宙空間のような「実際に容易にアクセスできない環境」や、極端な温度・気圧・災害状況など「現実で再現が困難な環境」の検証が大きな課題となります。実機テストに依存した開発は時間とコストが膨大になり、さらに危険・極限環境の検証不足が、実運用時のリスクや性能不確実性を高める要因となります。
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実機検証に依存した開発コストの増大
ロボットや自動化システムの検証には実機や実環境が必要となり、開発コストが増大します。さらに遠隔地や特殊環境での検証は現実的に困難で、試行回数も制限されます。
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危険・極限・非現実環境の検証不足
事故・災害・故障に加え、宇宙・深海・高温高圧などの極限環境は現実での再現が難しく、十分な検証が行えないまま運用リスクが残る可能性があります。
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環境再現性の低さによる評価の不安定
実環境では同一条件の再現が困難なだけでなく、特殊環境ではそもそも再試行ができないため、アルゴリズムの比較や改善検証が難しくなります。
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Sim2Realギャップによる実運用性能低下
シミュレーションと現実の差異により、特に非日常・極限環境では学習済みAIが期待通りに動作しないケースが発生し、実用化の障壁となります。
フィジカルAI開発を加速するSim2Realシミュレーション基盤
Sim2Real フィジカルAI シミュレーション基盤は、リアルタイム3Dとデジタルツイン技術を活用し、現実環境から月面・宇宙空間などの再現困難な環境まで再構築可能なシミュレーション基盤を提供します。NVIDIA Omniverse、Unity、Unreal Engine などの3D開発プラットフォームを活用し、ロボットや自動化システムの挙動・センサ・環境条件を統合的に再現。Sim2Realにより現実環境へのスムーズな適用と高い再現性を実現します。
フィジカルAI開発を支えるシミュレーション構成要素
01
デジタルツイン環境の構築
現実の工場・都市・自然地形に加え、月面や宇宙空間、深海などの特殊環境も3Dグラフィックスで構築し、物理制約を反映した仮想空間として提供します。
02
リアルタイム3Dセンサー／環境シミュレーション
カメラ、LiDAR、深度センサーなどからのデータを仮想空間内に再現し、環境そのものを3Dで描画します。ロボットの視覚・計測系を含めた統合的なシミュレーションが可能です。
03
物理シミュレーションと挙動再現
重力、衝突、摩擦に加え、低重力・無重力環境なども含めた物理挙動を再現し、現実および非現実環境での動作検証を可能にします。
04
多様なシナリオ設計と再現による網羅的検証
災害、事故、故障、極限環境など多様なシナリオを設計・再現することで、効率的な反復検証による網羅的なテストを実現します。
Sim2Real フィジカルAI シミュレーション基盤の強み・特徴
FEATURE 01
デジタルツイン開発で培った高品質描画とパフォーマンス最適化
数々の3Dデジタルツイン案件で培ったノウハウにより、高精細なビジュアル表現と実行環境に応じたパフォーマンス最適化を両立。大規模環境や複雑な条件下においても安定したリアルタイムシミュレーションを実現します。
FEATURE 02
迅速かつ効率的に構築可能なデジタルツイン×AI開発環境
AIの学習・検証に最適なデジタルツインの構築をスピーディーかつリーズナブルなコスト感で提供。用途や要件に応じて柔軟に構成を最適化し、短期間での立ち上げと拡張性の両立を実現します。
FEATURE 03
ROSを中心とした実機連携型ロボティクス統合環境
Robot Operating Systemを中心に、シミュレーション環境と実機ロボットを統合し、仮想検証結果をリアルタイムで実機制御へ接続するSim2Realアーキテクチャを構築します。
FEATURE 04
ベンダーフリーで柔軟に選択できるシミュレーション基盤
特定ベンダーに依存しない設計により、Unity、NVIDIA Omniverse、Unreal Engineなどから連携するシステムやデータ、用途などの要件に応じて最適なプラットフォームを選択。既存資産の活用や将来的な拡張・置き換えにも柔軟に対応します。
Sim2Real フィジカルAI シミュレーションパッケージ
フィジカルAI開発では、高性能GPUインフラ、デジタルツイン、シミュレーション、AI学習・検証環境など、複数の技術要素を組み合わせた開発基盤が必要となります。
シリコンスタジオでは、ジーデップ・アドバンス株式会社との協業により、GPUインフラ・開発環境と、当社が強みとするリアルタイム3DCG技術を活用したデジタルツイン構築・シミュレーション環境開発技術を組み合わせ、お客様の開発要件に応じた最適なSim2Real開発基盤をワンストップで提供します。
パッケージ構成
ジーデップ・アドバンス提供 01
GPUインフラの提供
- NVIDIA DGX™ / NVIDIA HGX™ GPUインフラの提供
- インフラの運用・保守
- NVIDIA Isaac Sim™ / NVIDIA Isaac™ Lab の動作環境整備
など
シリコンスタジオ提供 01
サービス①｜トータルコンサルティング
要件定義から技術検証（PoC）、試作、本開発、運用まで、フィジカルAI開発プロジェクト全体を支援します。GPUインフラ選定、開発アーキテクチャ設計、デジタルツイン構築方針、シミュレーション環境設計、AI学習・検証環境、実機連携まで、お客様の目的に応じた最適な開発環境をご提案します。
シリコンスタジオ提供 02
サービス②｜デジタルツイン環境整備
実世界の情報をシミュレーション可能なデジタルツインへ変換し、Sim2Real開発で利用する環境データや動的オブジェクトを整備します。実世界の情報をシミュレーション可能なデジタルツインへ変換し、Sim2Real開発で利用する環境データや動的オブジェクトを整備します。
- 環境データ
- 点群計測
- 3Dモデル制作
- 地図データ変換
- 動的オブジェクト
- CADデータ取込
- データ作成
点群、3Dモデル、地図データなどから環境アセットを整備するとともに、CADデータを活用したロボット・設備などの動的オブジェクトを作成します。
また、お持ちのCADデータから生成したURDF（Unified Robot Description Format）などのロボット記述データを活用し、シミュレーション環境への取り込みに適したデータ整備も行います。
シリコンスタジオ提供 03
サービス③｜シミュレーション環境整備
サービス②で整備したデジタルツイン環境を活用し、お客様の開発目的に応じたシミュレーション環境を構築します。
NVIDIA Omniverse、Unity、Unreal Engineなど、お客様の要件や既存資産に合わせた最適なプラットフォームを選択し、シミュレーション、AI学習・検証、可視化、外部システム連携まで対応可能です。
用途 |
使用モジュール／フォーマット／連携対象 |
|---|---|
シーンデータ |
USD（Universal Scene Description） |
シミュレーション |
NVIDIA Isaac Sim |
AI学習・強化学習 |
NVIDIA Isaac Lab |
可視化・UI |
NVIDIA Omniverse KitベースのViewer／カスタムアプリケーション |
ロボット・外部システム連携 |
ROS 2 |
ユースケース・活用シーン
USE CASE 01
建設ロボティクス・自動化施工
建設現場環境を再現し、ロボットの動作や施工プロセスをシミュレーション。安全性と施工効率の検証を実現します。
USE CASE 02
自律移動ロボット（AMR/AGV）開発
屋内外環境を再現し、ナビゲーションや障害物回避、複数ロボット連携の検証を効率化します。
USE CASE 03
宇宙・極限環境ロボティクス開発
月面や宇宙空間、極低温・低重力などの環境を再現し、探査ロボットや作業ロボットの動作検証を実施。現実では検証困難な条件下でのAI開発を可能にします。
USE CASE 04
防災・防衛・海洋分野シミュレーション
災害現場、危険区域、海中環境などを再現し、点検・救助・監視ロボットの検証を実施。高リスク環境での安全性と信頼性向上に貢献します。
よくあるご質問
はい、連携可能です。Robot Operating System（ROS/ROS2）を中心に、既存のロボティクス制御基盤や機械学習フレームワークと統合できます。シミュレーションで生成したデータや制御ロジックをそのまま実機環境へ接続できるため、既存開発フローを大きく変更することなく導入可能です。
対応しています。Unity、Unreal Engine、NVIDIA Omniverseなど複数のリアルタイム3D／デジタルツイン基盤に対応し、用途や要件に応じて最適な環境を選択してご提案します。特定ベンダーに依存しない設計のため、将来的な拡張や置き換えにも柔軟に対応可能です。
はい、対応可能です。月面・宇宙空間・低重力環境・海中環境・災害現場など、現実ではアクセスや再現が困難な環境をシミュレーション上で再構築し、ロボットやAIの動作検証を行うことができます。極限環境におけるSim2Real検証に強みを持っています。
可能です。特定シナリオや限定環境からPoCを開始し、検証結果に応じて段階的にスケールさせる構成に対応しています。初期投資を抑えながら導入リスクを最小化し、実証を重ねながら本格展開へ移行できます。