Physical AI
Physical AI には、見た目の可視化や運用ダッシュボードだけでは足りません。ロボット、設備 Agent、プロセスモデルには、構造化されたシーン、物理制約、運用ルール、繰り返し可能なフィードバックループが必要です。FactVerse AI Agent は、FactVerse Designer、SimReady asset、シミュレーションワークフロー、運用データを接続し、実サイトで変更する前に産業シナリオを準備して検証できるようにします。
運用コンテキスト
| コンテキスト | FactVerse のソース | 価値 |
|---|---|---|
| シーン構造 | FactVerse Designer のレイアウト、デジタルツインオブジェクト、資産階層、空間関係 | シミュレーションとトレーニングに使えるワールドモデルを提供する |
| シミュレーション対応資産 | Designer で作成した SimReady asset、メタデータ、制約、バージョン記録 | 形状、意味、物理仮定をそろえる |
| 物理ワークフロー | Omniverse、Isaac、PhysX、Newton に向けたシミュレーション経路とその他のシミュレーションサービス | レイアウト、動作、相互作用、工程仮定を高速に検証する |
| 運用フィードバック | DFS データ、Inspector 実行記録、現場検証メモ | シミュレーション仮定を実運用の根拠と接続する |
ワークフロー
- 資産、レイアウト、作業エリア、プロセスコンテキストを含むデジタルツインシーンを構築する。
- 形状、メタデータ、制約、バージョン履歴を持つ SimReady asset を準備する。
- レイアウト、動作、衝突、タクト、工程、トレーニング文脈に関するシミュレーションや計画実験を実行する。
- 結果を実運用データと現場検証メモと比較する。
- 人によるレビュー、ロボット学習文脈、設備トレーニング、工程計画向けに結果を整理する。
- シーン、仮定、検証結果をバージョン管理し、次の反復へつなげる。
代表的な出力
- ロボット学習、設備挙動レビュー、工程計画向けのシーンパッケージ。
- 仮定と検証メモを含むレイアウトやプロセスの比較。
- 実サイト試験前に繰り返し実行できるシミュレーションコンテキスト。
- ロボット、設備 Agent、作業者トレーニング向けの学習データ参照。
- 現場結果を後続のシーン改善やモデル改善につなげるフィードバック記録。
ガバナンス
Physical AI ワークフローでは、シーンバージョン、資産バージョン、シミュレーション仮定、現場検証の関係を保持します。高速なシミュレーションは反復速度を高めますが、実サイトでの展開にはエンジニアリングレビュー、安全確認、顧客承認が必要です。