QDDモータは負荷かかり続けると発熱すごいし、ファクトリーオートメーションとかあんまり向いてない気がしている。セミでもヒューマノイドでも工場入れて連続稼働させるぞってなったときの発熱の課題とかってもう解決されてるんかな？PhysicalAIのイベント行ってもデータ取りましょうみたいな話ばっかで、具体的なハードの話が少ないのが気になるぜ...

Physical AIで象徴的なのはAIの進化を「知覚→生成→エージェント→物理」と捉える見方です。NVIDIAは2026年のCESで「物理AIのChatGPTモーメントが来た」と宣言し、自動運転AIのAlpamayoはカメラから操作出力までを一気通貫で学習するそうです。AIが現実世界で知覚し、推論し、行動し始めています。

Physical AIでざっくり要るのは ・合成データを作るシミュレーション ・知覚と動作をつなぐ基盤モデル(VLA) ・機体で動く省電力の推論チップ ・現実とのギャップを埋める検証 言葉を返すのと物を動かすのは、難しさの種類が違う。

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＼📢募集開始！Physical AI 応用編📢／ AI×ロボット開発を体系的に学ぶ「Physical AI 応用編1、2」の受講生募集を開始しました。 応用編1：知能ロボットシステムエンジニアリング MLOps・RobOps・ROS2・Docker・世界モデルなど、AIロボット開発に必要なシステム構築・運用技術を体系的に学びます。 ⏰開講日：9/3(木) 📅申込締切：8/20(木)10:00 詳細・お申し込みはこちら👇 応用編2：知能ロボティクスの基礎理論と実践 運動学・動力学・ロボット制御・インピーダンス制御など、AIを現実世界で動かすために欠かせないロボット工学の基礎理論を体系的に学びます。 ⏰開講日：11/12(木) 📅申込締切：10/29(木)10:00 詳細・お申し込みはこちら👇 Physical AI時代に求められる「AI」と「ロボティクス」の両方を実践的に身につけたい方におすすめの講座です。 応用編1・2は開講時期や募集期間が異なります。ぜひ両講座の受講をご検討ください。