YOLO Vision 2025にご期待ください！
2025年9月25日
10:00 — 18:00（英国夏時間）
ハイブリッドイベント
ロボット工学、AI、機械学習の相乗効果を探り、自動化、精度、インテリジェントな意思決定で産業界に革命を起こしましょう。
ロボティクスは、科学、工学、技術の境界領域に位置する学際的な分野であり、ロボットの設計、構築、操作、応用を専門としています。これらの機械は、タスクの自動化、人間の支援、または人間が立ち入ることができない、あるいは危険な環境での作業を行うために作られています。近年、人工知能 (AI) と 機械学習 (ML) の統合により、ロボットの能力は劇的に拡大し、単純なプログラムされた機械から、自律的に認識、推論、行動できるインテリジェントなシステムへと変貌を遂げています。
AIとロボティクスの融合により、機械はこれまで達成できなかったレベルの知能と適応性でタスクを実行できます。MLアルゴリズムにより、ロボットは経験から学習し、トレーニングを通じて時間の経過とともにパフォーマンスを向上させ、タスクや環境の変化に対応できます。このインテリジェンスの重要な要素は、ロボットに周囲を「見て」解釈する能力を与えるコンピュータビジョン（CV）です。
カメラやその他のセンサーを使用して、ロボットは視覚データを取得し、それを深層学習モデルで処理して、さまざまな認識タスクを実行します。これには以下が含まれます。
これらのCV機能は、多くの場合、PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークによって強化されており、ロボットが散らかった部屋をナビゲートしたり、特定のアイテムを拾い上げたり、農業分野を監視したりすることを可能にします。IEEE Robotics and Automation Societyは、この分野のイノベーションを推進する主要な組織です。
AI搭載ロボティクスの影響は、多くの業界で明らかです。2つの顕著な例は、製造業と自律システムです。
製造および産業オートメーション：スマートファクトリーでは、ロボットが溶接や塗装から組み立てや梱包まで、幅広いタスクを実行します。ビジョン対応ロボットは、製品の欠陥をリアルタイムで検査し、手動検査よりも高い品質管理基準を保証できます。このタイプの製造業におけるAIは、効率を向上させ、エラーを減らし、危険な作業を自動化することで職場の安全性を高めます。国際ロボット連盟（IFR）は、世界の産業用ロボット市場に関する統計と分析を提供しています。
自動運転車とドローン: 自動運転車（Waymoのような企業の自動運転車など）は、本質的に高度なロボットです。カメラ、LiDAR、レーダーなどのセンサー群を使用して、環境の包括的なモデルを構築します。AIアルゴリズムは、このデータを処理して、重要な運転の意思決定を行います。同様に、CVモデルを搭載したドローンは、農業モニタリングやインフラ検査から、捜索救助活動まで、幅広い用途に使用されています。
ロボティクスをロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）と区別することが重要です。ロボティクスは、物理的なロボット、つまり物理世界と相互作用するハードウェアを伴います。逆に、RPAは、物理的な具体化や相互作用なしに、データ入力やトランザクション処理など、コンピュータシステム上のデジタルで、多くの場合反復的な、ルールベースのタスクを自動化するためにソフトウェア「ボット」を利用します。どちらもプロセスを自動化することを目的としていますが、ロボティクスは物理的な領域で動作し、RPAはデジタルな領域で動作します。
最初の産業用ロボット以来、大きな進歩がありましたが、課題は残っています。構造化されておらず予測不可能な環境での信頼性の高い動作、リアルタイムの意思決定のための計算需要の管理（推論レイテンシ）、AI安全性の確保、および効率的なデータ収集は、現在も研究が進められている分野です。未来は、AI、センサー、およびエッジAI機能の進歩によって強化され、デジタル世界と物理世界の境界線をさらに曖昧にする、ますます自律的で協調的でインテリジェントなロボットを指し示しており、Boston Dynamicsのような企業がその限界を押し広げています。連合学習や強化学習などの分野での継続的な進歩は、次世代のロボット機能を実現するための鍵となります。
