Proxima Technologyは、独自の最適制御AI「Smart MPC®」を活用したPhysical AIソリューションの提供を始めました。この新しい技術は、これまでAI導入の大きな壁となっていた「シミュレーターの必要性」をなくし、実際の現場でAIをもっと手軽に使えるようにすることを目指しています。
Smart MPC®とは？
Smart MPC®は、予測する力と機械学習を組み合わせた、Proxima Technology独自の賢いAIです。まるで人間が経験から学ぶように、AI自身が最適な操作方法を覚えていきます。この技術は、従来のAIでは難しかった、実際の機械を動かす「Physical AI」の世界を大きく広げます。
Smart MPC®のすごい特徴
Smart MPC®には、現場で役立ついくつかの特別な強みがあります。
- 遅れがあっても大丈夫（むだ時間に強い）
機械の動きに少し時間がかかっても、未来を予測してぴったりの制御ができます。 - すぐに学べて安定している（シミュレーターいらず）
たくさんのデータがなくても学習でき、その結果も安定しています。そのため、高価なシミュレーターを用意しなくても、実際の機械で集めたデータだけでAIを動かせます。一点物の機械にも対応できるのが大きなポイントです。 - 軽い計算で動く
とても少ない計算量で動くため、小さなコンピューター（例えばRaspberry Piのようなもの）でも使うことができます。 - たくさんの入力と出力に対応
複数の要素が絡み合う複雑なシステムでも、まとめて賢く制御できます。 - 守るべき条件を考慮
「ここまでしか動かせない」といったルールをAIに教えることで、安全に、そして確実に機械を制御できます。 - 省エネや時間短縮が得意
「どうすれば一番効率よく動かせるか」といった、目標達成のための最適な方法を見つけ出すのが得意です。
「Physical AIの民主化」を目指して
Physical AIを実際の現場に導入する際、これまで大きな課題だったのが「十分な運転データが手に入りにくい」という点でした。従来のAI（特に強化学習という方法）では、シミュレーターを使って何度も試行錯誤を繰り返す必要がありましたが、製造現場の機械は一点物が多く、それぞれのシミュレーターを作るのはコストも時間もかかりすぎました。
Smart MPC®は、この課題を解決します。難しい強化学習を「予測」と「最適化」という二つの簡単なタスクに分けることで、AIが学習にかかる時間を大幅に短縮しました。これにより、実際の機械から得られる少ないデータでもAIがしっかり学習し、使えるレベルになることを意味します。
高額なシミュレーターの準備が不要になることで、Physical AIはもっと多くの現場で手軽に導入できるようになります。Proxima Technologyは、この技術を通じて「Physical AIの民主化」を実現し、ものづくりの現場をよりスマートに変えていくことを目指しています。
お問い合わせ先
より詳しい情報やご質問については、Proxima Technologyのウェブサイトをご覧ください。
-
連絡先: sales@proxima-ai-tech.com
