Physical AIの課題は展開、Inbolt CEOが指摘

ロボット業界はしばしばデータをPhysical AIの主要な障壁と見なし、より良いシミュレーションやキュレーションに注力する。Cohen氏はこれが実験室では当てはまっても工場では当てはまらないと反論し、実際の制約は知覚と運動の統合コストにあると指摘する。彼の会社Inboltは、工場フットプリント全体にビジョン誘導制御を適用しており、データ中心の見解に代わる実用的な選択肢を示唆している。

Cohen氏の経歴には、École Normale Supérieure Paris-Saclayでの応用数学、École PolytechniqueとHEC Parisでの起業家研究が含まれる。Inboltは2019年以来、2000ユーロ万（米ドル換算2320万ドル）を調達し、欧州、米国、日本の工場で事業を展開している。RoboBusinessの講演では、Stellantis、Toyota、Fordの生産データを用いて、Physical AIがすでに商業的に実証されていると主張する予定だ。ただし、その実証は最も注目されている分野ではないかもしれない。

この主張の重要性は、製造業の意思決定者にとって大きい。Cohen氏の展開重視の視点が支持を得れば、投資がモデル規模ではなくリアルタイム制御の統合へとシフトする可能性がある。結果は、大手自動車メーカーからのエビデンスが参加者に、サーボ周波数でのループ閉鎖が大規模モデルの追求よりも価値を生むと確信させるかどうかにかかっており、ロボット展開の優先順位を再形成する可能性がある。