～ ＡＩによる「学習ベース」アプローチへの転換、強化学習の基本、シミュレータ上でのマルチモーダルAＩ、汎用人型ロボット、製造・サービスロボットへの実装 ～
・強化学習技術を活用したロボット動作の効率的な学習方法と、その実機制御への応用について体系的に修得し、システム開発へ応用するための講座
・事前プログラミングによる制御から、機械学習を活用した適応的制御への転換が急速に進んでいるロボット技術において、最新強化学習アルゴリズムの応用や深層学習とロボティクスの融合における実践的な手法を修得し、高精度で自律的なロボット制御へ応用しよう！
・人型ロボットの高度な動作（平衡バランス、特殊技能）や、それを実現するための最新ＡＩ技術（世界モデル、マルチモーダルＡＩ）についても解説いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
本セミナーでは、人工知能技術を活用したロボット動作の効率的な学習方法と、その実機制御への応用について体系的に解説いたします。近年のロボティクス分野において、従来の事前プログラミングによる制御から、機械学習を活用した適応的制御への転換が急速に進んでおり、特に強化学習の発展により、ロボットが環境との相互作用を通じて自律的に最適な動作を獲得することが可能となっています。
講義では、まずProximal Policy Optimization（PPO）、Asynchronous Advantage ActorCritic A３C）、Q学習などの最新強化学習アルゴリズムの技術的基盤について詳しく解説し、深層学習とロボティクスの融合における実践的な手法を紹介いたします。特に注目すべきは、最新のGenesis ２０２４シミュレータによる従来比４３万倍の高速化技術と、NVIDIA Isaac Simなどの実用的なプラットフォームの活用方法です。
シミュレーション環境で学習したモデルを実機ロボットに適用するSim-to-Real転移技術については、ドメインランダム化による汎化性能の向上、CycleGANを用いた視覚的ドメイン適応など、実用化において重要な技術要素を具体的な事例とともに説明いたします。また、製造業での自動化システム、物流倉庫での搬送ロボット、サービス業での接客ロボットなど、産業応用における成功事例を投資対効果（ROI）の観点から定量的に分析し、実際の導入効果について報告いたします。
ハードウェア最適化の観点では、GPU、TPU、CUDAなどの並列計算プラットフォームの特徴と選択指針について解説し、予算規模別の推奨構成案を提示いたします。最後に、初級から上級まで４段階の実践的演習課題を紹介し、受講者の技術レベルに応じた学習パスを提供いたします。本講演を通じて、ＡＩロボティクス技術の現状と将来展望について包括的な理解を深めていただくことを目指しております。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ＡＩ・ロボティクス分野の研究者、エンジニアの方 ・ロボットの産業応用に関心のある技術者の方 ・製造業での自動化システム、物流倉庫での搬送ロボット、サービス業での接客ロボットの開発に関心のある技術者の方 |
| 予備知識 |
・機械学習やロボット制御の基礎知識があると理解しやすい |
| 修得知識 |
・ＡＩによるロボット動作学習の基礎 ・効率的学習アルゴリズムの技術的基盤と転移学習の活用 ・シミュレーション環境で学習したモデルを実機ロボットに適用するSim-to-Real転移技術 ・物理エンジンの精度向上と、並列シミュレーション機能による学習効率の大幅な改善 ・次世代のＡＩロボティクス技術展望 |
| プログラム |
１．ＡＩロボティクスの基礎と学習の仕組み ２．仮想実験場「シミュレーション」の徹底活用 ３．ロボットの実装と応用事例：仮想から現実へ |
| キーワード |
ロボット制御 ルールベース 学習ベース 強化学習 エージェント 方策勾配法 世界モデル デジタルツイン リアリティギャップ マルチモーダルＡＩ センサー情報 リバースエンジニアリング・ワークフロー 汎用人型ロボット ＡＩロボティクス |
| タグ | AI・機械学習、シミュレーション・解析、センサ、ロボット、機械、制御 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
