Summary
リョーサン菱洋は2026年10月27日、ロボット実機を使ってフィジカルAIを学ぶ「フィジカルAI入門パッケージ」の提供を開始した。ロボットアームや学習用計算環境などの構成が異なる2種類を用意し、学習と検証を目的に提供する。
Detailed facts
実機を使う学習パッケージを提供
リョーサン菱洋は2026年10月27日、フィジカルAIの学習・検証向けパッケージの提供を開始した。主な対象は、フィジカルAIを活用したロボット開発に取り組むエンジニアで、実機を用いた学習を通じて、AIモデルの仕組みやロボットシステム開発に必要な知識・スキルの習得を支援する。座学だけでは難しい、AIモデルとロボットの連携についても実践的に学べる構成としている。
Check the source ↗計算環境の異なる2種類を用意
「入門パッケージA」はSO-101ロボットアーム、NVIDIA Jetson Thor、カメラとグリッパー、VLA基盤モデルのNVIDIA GR00T N1.7、データセット管理・学習フレームワークのLeRobotで構成する。「入門パッケージB」はSO-101に加え、NVIDIA DGX Spark、シミュレーション環境のNVIDIA Isaac Sim、学習フレームワークのNVIDIA Isaac Lab、ROS 2を含む。両パッケージは、フィジカルAIの概念実証や評価、学習を目的とし、量産や商用利用は対象としていない。
Check the source ↗独自観点のコメント
### 実機学習とシミュレーション学習を分けた導入設計
2種類の構成は、ロボットアームを共通の題材としながら、AではJetson ThorやGR00T、LeRobotを組み合わせ、実機側を含む学習環境を提示している。BはDGX SparkとIsaac Sim、Isaac Labを含み、シミュレーションを使った学習環境を組み立てる構成だ。用途に応じて異なる開発環境を試せる点が、単一の機材を提供する形との違いとなる。
一方、用途は学習・検証に限られ、量産や商用利用は対象外と明記されている。したがって、この提供開始は現場へのロボット導入というより、開発人材が実機と関連ソフトウェアを扱うための技術習得支援として位置付けられる。
Related companies and products
Sources
- Press coverage MONOist — Read the original ↗