FactVerse の Physical AI は、機械とエンジニアリングシステムが利用できる運用デジタルツインから始まります。モデル資産、コンポーネント形状、ソースデータ、レイアウト、シミュレーションエンジン、シーン記録、レビュー済み運用証拠を組み合わせ、レイアウト計画、工程検証、ロボティクス、設備トレーニング、シミュレーション駆動のエンジニアリングレビューを支援します。
CAD、BIM、デジタルツイン、運用データをシミュレーション可能なシナリオパッケージへ変換する場合に使用します。
AI ツール面は Physical AI ツール を参照します。
ドキュメントマップ
現在のサービス境界
| 面 | 現在の役割 |
|---|
| FactVerse frontend | レイアウト最適化、比較、BIM import、spatial import、sensitivity analysis、simulation playback、comparison、digital twin view、asset center、simulation result を提供します。 |
| Core backend | unified twin identity、model assets、versions、component geometry、twin-model bindings、BIM replay jobs、building simulation status、KPI retrieval、layout persistence、TrafficOps simulation lifecycle API を提供します。 |
| AI Engine | layout optimization、evaluation、validation、floor plan upload、CAD/DXF import、DES、what-if、Monte Carlo、system dynamics、surrogate modeling、evolutionary optimization、EnergyPlus 系 endpoint を提供します。 |
| SimRunner | cloud または local digital twin scene を CLI から実行し、property override、.digrec output、Semantic.Scene JSON export を行います。 |
| DFS | simulation と validation に使う source data、connector mapping、quality check、governed dataset、operational constraints を準備します。 |
| External runtime adapters | Omniverse、Isaac、PhysX、Newton、robotics stack、その他承認済み runtime へ prepared scene と metadata を渡します。 |
FactVerse は scene preparation、data governance、asset identity、scenario packaging、review evidence を担います。物理 fidelity、robot controller behavior、field safety acceptance は、対象 runtime を所有するプロジェクトのエンジニアリングワークフローで扱います。
シナリオ準備フロー
現在のユーザーワークフロー
| ワークフロー | ユーザーがレビューまたは実行できること |
|---|
| Digital twin context | digital twin views、asset inventory、model assets、versions、component geometry、twin-model bindings を確認します。 |
| BIM and CAD intake | BIM/IFC import result を native model、resource、twin、component、external binding records へ replay します。 |
| Layout optimization | layout candidates の optimize、evaluate、validate、save、compare、auto-arrange、recommend、floor plan upload、sensitivity analysis。 |
| DES simulation | scene types、templates、custom scenes、single/batch runs、recent runs、run export。 |
| What-if analysis | DES、ABM、Monte Carlo、system dynamics、network analysis、evolutionary optimization、Bayesian optimization、DOE で baseline と changed scenario を比較します。 |
| Building simulation | KPI extraction、IDF input、queued simulation runs、status review、EnergyPlus 系 KPI payload。 |
| Project airflow simulation | USD ベースの気流計算領域を準備し、解析モデルと GPU LBM を比較し、レビュー済み流れ場を PhysX または Newton シナリオで再利用します。 |
| プロジェクト熱流体シミュレーション | プロジェクト設定でソルバーが有効な場合、版管理された領域、気流境界、熱源、材料特性を準備し、気流と温度の連成シナリオ、収束性、保存則、現場証拠をレビューします。 |
| Scenario recording | SimRunner で scene を実行し、override、.digrec、semantic scene JSON を生成します。 |
| AI-assisted preparation | surrogate model、evolutionary search、Monte Carlo risk、system dynamics、report generation を使いレビュー証拠を作ります。 |
開始前
| 要件 | メモ |
|---|
| テナントコンテキスト | model assets、twins、simulation runs、replay jobs は対象テナントに属します。 |
| 権限 | layout editing、simulation run、report、asset access、model asset management、BIM replay は別 scope を使います。 |
| 資産 ID | equipment、space、model asset、component geometry、source file、digital twin object を安定させます。 |
| 座標系 | CAD、BIM、layout、digital twin object は unit、origin、orientation、floor/zone reference を合わせます。 |
| ソースデータ | process limit、production rule、task sequence、meter reading、inspection evidence、field observation は DFS または管理済み経路で準備します。 |
| シナリオオーナー | assumptions、runtime selection、result review、field validation の責任者を決めます。 |
| runtime adapter | FactVerse SimRunner、EnergyPlus 系 building simulation、DES、Omniverse、Isaac、PhysX、Newton、robotics middleware などの対象 runtime を確認します。 |
データ準備は Create an AI Agent-Ready Dataset（英語） と DFS Mapping Fields（英語） を参照します。
入口ルート
| View | Route |
|---|
| Digital twin | /digital-twin |
| Platform asset center | /platform/asset-center |
| Layout optimizer | /layout-optimizer |
| Layout compare | /layout-compare |
| BIM import | /bim-import |
| Simulation run result | /sim/runs/:id |
| Spatial import | /spatial/import |
| Sensitivity analysis | /sensitivity |
| Simulation playback | /playback |
| Simulation comparison | /comparison |
| Report generator | /reports |
| DOE lab | /doe |
主な作業
SimReady asset package を構築
model asset を登録し、geometry、source data、component extraction が変わるたびに version を追加します。component geometry を登録し、model asset、version、component geometry を unified twin object に接続します。再利用可能な package には、model identity、version、geometry、semantic metadata、coordinate assumptions、physical parameters、validation notes を含めます。
レイアウトとプロセスフローを最適化
| Action | Support |
|---|
| Optimize layout | /ai/layout/optimize |
| Evaluate layout | /ai/layout/evaluate |
| Validate constraints | /ai/layout/validate |
| Analyze space | /ai/layout/analyze-space |
| Save and reuse | /ai/layout/save, /ai/layout/saved, /api/v1/layouts |
| Sensitivity | /ai/layout/sensitivity |
| Compare layouts | /ai/layout/compare |
baseline、candidate、objective weights、changed parameters、run duration、reviewed KPIs を保存し、安全ゾーン、作業者移動、設備アクセス、現場制約と合わせて判断します。
シミュレーションと what-if を実行
| Engine area | Support |
|---|
| DES | /ai/des/run, /ai/des/batch-run, templates, custom scenes, run export |
| CAD import | /ai/cad/import, /ai/cad/import-dxf, /ai/cad/scan-dxf, async jobs |
| Building simulation | /ai/sim/extract-kpis, /ai/sim/build-idf, /ai/sim/run, /api/v1/sim/runs |
| What-if | /ai/whatif/run, /ai/whatif/engines, /ai/whatif/batch |
| Monte Carlo | /ai/montecarlo/run, /ai/montecarlo/risk |
| System dynamics | /ai/sd/simulate, /ai/sd/policy |
| Evolutionary optimization | /ai/evolve/optimize, /ai/evolve/layout |
| Surrogate modeling | /ai/surrogate/train, /ai/surrogate/predict |
外部物理・ロボティクス runtime への handoff
| Package item | Purpose |
|---|
| Scene identity | tenant、scene path/ID、model asset IDs、version IDs、source file references。 |
| Geometry and semantics | component geometry、coordinate system、unit、material hints、articulation hints、collision assumptions、semantic labels。 |
| Operating constraints | task sequence、process rules、safety zones、speed/load limits、environment conditions、validation references。 |
| Runtime parameters | target runtime、adapter version、physics settings、random seed、run duration、output format。 |
| Review evidence | simulation results、KPI tables、.digrec、semantic scene JSON、render outputs、review notes。 |
検証チェックリスト
- tenant context、permission scopes、scenario owner が明確である。
- scene ID、model asset ID、version ID、component geometry reference が記録されている。
- coordinate system、unit、scale、floor/zone reference が対象サイトに合っている。
- physics parameters、collision assumptions、articulation hints、material metadata がレビュー済みである。
- source data、process limits、task sequence、field observations が管理済み記録に接続されている。
- simulation engine、runtime adapter、run duration、random seed、changed parameters が保存されている。
関連ドキュメント