検証とフィードバック記録

Physical AI のレイアウト、シミュレーション、ロボティクス、ランタイム研究が再利用可能な出力を生んだ後に使用します。検証記録はシナリオの信頼性と監査性を保ちます。

前提条件

要件	目的
レビュー担当者	エンジニアリング出力には責任ある決定者が必要です。
証拠パッケージ	実行、KPI、出力、前提に安定参照が必要です。
フィードバック経路	現場観察とランタイム上の発見をシナリオ記録へ戻します。

入力

入力	レビュー観点
実行証拠	シナリオ ID、実行 ID、エンジン、時間、シード、パラメータ、出力ファイル。
前提	ジオメトリ簡略化、物理パラメータ、プロセス制限、不足データ。
決定記録	受け入れ、却下、追加証拠待ち、再利用制限。
現場フィードバック	観察、測定差異、問題、担当者、次の対応。
改訂記録	更新された資産版、制約、セマンティックラベル、ランタイム設定。

手順

1. シナリオパッケージと実行証拠を集めます。
2. 前提と既知の制限をレビューします。
3. 出力をエンジニアリング期待値または現場観察と比較します。
4. レビュー決定と許可する再利用範囲を記録します。
5. ランタイムテスト、運用者レビュー、現場検証のフィードバックを捕捉します。
6. 必要に応じてアセットパッケージ、制約、シナリオ版を更新します。

期待される出力

何をテストし、どの証拠をレビューし、どの決定を行い、次に何を変えるかを示す検証記録が得られます。

検証チェックリスト

• シナリオ ID、資産版、エンジン、実行 ID が見える。
• 前提と制限が記録されている。
• レビュー決定と再利用範囲が明確。
• 現場フィードバックが次の対応に接続されている。
• 改訂は新しいバージョン記録として残る。

トラブルシューティング

状況	対応
証拠が不完全	シナリオをレビュー状態にし、不足記録を列挙します。
現場結果とシミュレーションが大きく違う	差異を記録し、前提またはソースデータを更新します。
再利用範囲が不明	レビュー担当者が許可範囲を定義するまで再利用を制限します。
改訂が旧証拠を上書きする	新しいバージョンを作り、以前の記録を残します。

関連ドキュメント

• Physical AI
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