オープンソースロボティクスAIを使用して、機械、生産ライン、物理システムにインテリジェンスを統合します。知覚パイプラインから本番デプロイ済みのROS2ノードまで、ロボティクスAIスタック全体を対応します。
従来の産業用自動化は生産ライン1本あたり€50万〜200万かかり、何年もカスタムプログラミングが必要
プロプライエタリロボティクスエコシステムは柔軟性のないアップグレードパスを持つ単一ベンダーに縛り付ける
産業用カメラとセンサーは既存のルールベースシステムがインテリジェントに解釈できないデータを生成する
コンピュータビジョン研究と本番デプロイ済みロボティクスの間のギャップは多くのチームにとって依然として大きい
保守の複雑さ：ビジョン言語モデルの更新にはロボティクスエンジニア、MLエンジニア、ドメイン専門家が同時に必要
物理プロセスマッピングから本番デプロイ済みインテリジェントシステムまでの6段階。
AI強化に適した物理タスクと完全自動化を特定します。成功基準を定義：精度、速度、フォールバック動作、人間の監視要件。
タスク要件と環境制約に基づき、カメラ、深度センサー、LiDAR、エッジコンピュートを選択します。
コンピュータビジョンスタックを構築：検出にYOLO v11、セグメンテーションにSAM 2、3D理解に深度モデル、キャリブレーションと前処理。
シーン理解と意思決定のためにビジョン言語モデル（Pixtral Large、LLaVA）を統合 — 知覚と行動の橋渡し。
AIパイプラインをロボットアクチュエーター、PLC、または制御システムに接続するROS2ノードを実装。安全システム、緊急停止、人間によるオーバーライド制御。
エッジコンピュートデプロイ、OTAモデル更新パイプライン、障害検知、稼働率と精度指標のモニタリングダッシュボード。
現在人間の検査や介入が必要な反復的な物理タスクを持つ製造、物流、または農業事業者。AI強化による品質管理、ピックアンドプレース自動化、またはインテリジェントモニタリングを探っている方。プロプライエタリベンダーロックインではなく、オープンソースロボティクスAIを望む方。
必ずしもそうではありません。まず既存の機械、カメラ、センサーにAIを統合します — 知覚と検査ユースケースには新しいロボットハードウェアは不要です。マニピュレーションタスク（ピックアンドプレース、組み立て）には、Pollen Robotics Reachy 2または既存のロボットアームで対応します。
フィジカルAIコンサルティングサービス（/services/physical-ai）は戦略的アドバイザリー、Physical AI Stack™フレームワーク、アーキテクチャ設計をカバーします。このサービスは実装を担当します — ROS2ノードの作成、コンピュータビジョンパイプラインのデプロイ、生産ラインへのAI統合。補完的なサービスであり、多くのクライアントが両方を利用しています。
YOLO v11は環境へのキャリブレーション後、構造化タスクで85〜95%の検出精度を達成します。精度は照明、カメラの配置、物理プロセスの変動性に大きく依存します。精度目標を確約する前に必ず実現可能性評価を実施します。
適切なドキュメントとトレーニングがあれば、ROS2はどのエンジニアリングチームでも保守可能です。完全なソースコード、ROS2パッケージドキュメント、2日間のナレッジ移転セッションを提供します。継続的なサポートも対応可能です。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。