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 2026 応用編2｜受講生募集中】 AIが出した判断を、ロボットの「身体」を通じて現実世界で正確に実現する——その核となるロボティクス理論を、東京大学 松尾・岩澤研究室の講座「Physical AI 2026 応用編2」で学べます。幾何学から制御理論まで、知能ロボティクスの基礎理論を網羅した全5回の実践型講座です。 ロボット位置・姿勢の数学的記述から運動学・動力学、そして制御手法まで段階的に学び、環境に適応する実践的な制御手法（運動制御・力制御・インピーダンス制御）が理解できます。 ▼講座情報 ・全5回｜毎週木曜19:00-21:00 ・完全オンライン（Zoom）・学生は受講費無料 ・開講：11/12(木)～12/10(木) ・対象：学生・Physical AI基礎編修了の社会人 ※講義は英語で実施（日本語字幕あり） ▼スケジュール ・ID登録締切：10/27(火)10:00 ・募集締切：10/29(木)10:00 AIと物理世界をつなぐ知能ロボティクスの理論を、この機会に習得しませんか。 📍詳細・申込：

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。

Unitree主催「World Physical AI 2026」、アジアから唯一の出展でした。 100台以上のロボットが成功も失敗も丸ごと見せて挑戦し続ける会場、めっちゃ素敵でした。 隣のロボットバンドとは勝手にセッションw 確信したのは、判断をAIに任せられるほど「完璧な動き」を持ってる方が強いということ。 帰国後1時間で書くつもりが4時間かかった力作です。ぜひ読んでください！ つ、疲れた…

【📢まもなく最終締切｜Physical AI 応用編1】 AI×ロボット開発を実践的に学ぶ「Physical AI 応用編1」の最終ID登録締切が、明日9/1（火）10:00に迫っています！ 本講座では、実際にAIロボットを開発・運用するために必要なエンジニアリングを体系的に学びます。 🔹MLOps・RobOps 🔹コンピュータアーキテクチャ 🔹ROS2 🔹ハードウェア・通信 🔹AIロボットの開発・運用基盤 など、AIロボット開発を効率よく進めるためのシステム構築について、実例や演習を交えながら学習します。 AIモデルだけでなく、データ収集・モデル学習・検証からロボットの運用まで、Physical AIに必要な力を身につけたい方におすすめの講座です。 まもなく最終募集締切のため、Physical AI・AIロボット開発に関心のある方は、ぜひこの機会にお申し込みください！ 📅ID登録締切：9/1（火）10:00 📅講座申込締切：9/3（木）10:00 ▼詳細・お申し込みはこちら