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2025年1月7日のCESでジェンセン・フアンが行ったキーノートは、おそらく彼が今まで行った中で最高のキーノートの一つでした。そして私は、これが一年全体の方向性を決定づけるものだと考えています。彼はこのイベントで発表した重要なステートメントで、人類の月面着陸に匹敵する瞬間を再現したと思います。
トークンは私たちを一歩ずつ前進させ、共に大きな一歩を踏み出す手助けをしてくれます。トークンは新たなフロンティアを切り開き、無限の可能性が生まれる驚くべき世界への第一歩となります。トークンは言葉を知識に変え、イメージに命を吹き込みます。アイデアを動画に変換し、あらゆる環境を安全に航行する手助けをしてくれます。
トークンはロボットにマスターのような動きを教え、私たちの勝利を祝う新しい方法を生み出します。「マティーニをお願いします」「承知しました」「ありがとう、アダム」そして最も必要な時に安心を与えてくれます。「こんにちは」「こんにちは、エマ。また会えて嬉しいです」「こんにちは、エマ。今日は採血をさせていただきます。大丈夫、私がずっとそばにいますからね」
トークンは数字に意味を持たせ、私たちを取り巻く世界をよりよく理解する手助けをしてくれます。私たちを取り巻く危険を予測し、体内の脅威に対する治療法を見つけ出します。トークンは私たちのビジョンを実現し、失われたものを取り戻すことができます。「ザカリー、私の声が戻ったのよ」トークンは私たちを一歩ずつ、そして共に大きく前進させてくれるのです。
そしてここが全ての始まりです。私たちのデジタルツインの中で、ここにあるすべてはAIによって生成されています。これは驚くべき旅路でした。1993年、驚くべき年にNV1から始まりました。私たちは通常のコンピュータにはできないことができるコンピュータを作りたいと考えていました。
彼は、ChatGPTのような瞬間や、Windows 95が登場した時のような瞬間が、AI分野で見られるだろうと私たちに語りました。私はいつものように何時間もかけて彼のキーノートを分析し、このビデオではそれがあなたにとって何を意味するのかをお伝えしたいと思います。
はじめまして、私はジュリア・マッコイです。First MoversのCEOとして、企業が新時代に参入し、実用的で堅牢なAIソリューションで業界をリードする最初の企業となるための芸術と科学を研究し、実践しています。私は、業界で最初に動く勇気のある企業が大きな成功を収め、25倍の効率とROIの向上を達成できるようにしたいと考えています。
私たちは、これらの主張を裏付けるために、プロンプトエンジニア、データサイエンティスト、AIの専門家、技術統合者のチームを構築しています。詳しくは、first.msをご覧ください。また、YouTubeでこれまでの知識を共有し、2025年第1四半期に立ち上げる予定のLabsでも情報を提供していく予定です。詳しくはfirst movers.inでご確認ください。
ジェンセンのキーノートの準備はできましたか？彼のキーノートでは、マスターのような動きをロボットに教えることから、失われたものを取り戻すこと、そして人類の次の大きな一歩を支援することまで、2025年の未来が示されました。NVIDIAの現在と未来のビジョンは、単により良いグラフィックスカードや高速なコンピュータを作ることだけではなく、私たちがテクノロジーとどのように関わるかを根本的に変革することにあります。
誰もが注目し、おそらく私の最も好きな瞬間は、ジェンセンがキーノート全体がNVIDIAのデジタルツイン内で行われていたことを明かした時でした。クールさという点で素晴らしかったですね。しかし、真の衝撃はジェンセンがNVIDIAのAIエージェントに関するビジョンを紹介した時に訪れました。あらゆる組織を根本的に変革する、デジタルワーカーとしてのAIエージェントです。
AIエージェントは単なるチャットボットや仮想アシスタントではありません。トレーニングを受け、評価され、あなたの労働力に統合される完全なデジタル従業員です。ジェンセンが「すべての企業のIT部門は、AIエージェントのための人事部門になるだろう」と述べた時、最も印象的でした。
ちょっと考えてみてください。私たちは人工知能の管理が、人的資源の管理と同じくらい重要になる時代に突入しているのです。このクリップを聞いてください：
「そして今、エージェント型AI、つまり認識し、推論し、計画し、行動できるAIについてです。多くの点で、すべての企業のIT部門は、将来的にAIエージェントの人事部門になるでしょう。これが次の巨大なAIアプリケーション、次の巨大なAIサービスになります。
ソフトウェアコーディングは、世界中に3000万人のソフトウェアエンジニアがいます。誰もがソフトウェアアシスタントを持つことになるでしょう。もし持っていなければ、明らかに生産性が低く、より良いコードを作れなくなります。これは3000万人規模で、世界には10億人のナレッジワーカーがいます。AIエージェントが次のロボット産業になり、複数兆ドル規模の機会になることは非常に明確です。
これらのAIエージェントについて、私たちが作成したブループリントと、パートナーと共に行った作業の一部をお見せしましょう。」
AIエージェントは、私たちのために、そして私たちと共に働く新しいデジタルワークフォースです。AIエージェントは、ミッションについて推論し、タスクに分解し、データを取得またはツールを使用して質の高い応答を生成するモデルのシステムです。
NVIDIAのエージェント型AIビルディングブロック、NIMプリトレーニングモデル、およびNemoフレームワークにより、組織は簡単にAIエージェントを開発し、どこにでも展開できます。私たちは従業員と同様に、エージェント型ワークフォースを自社の方法で導入し、トレーニングを行います。
AIエージェントは、特定のドメインのタスクエキスパートです。10億人のナレッジワーカーと学生のための4つの例をお見せしましょう：
AIリサーチアシスタントエージェントは、講義、ジャーナル、財務結果などの複雑な文書を取り込み、簡単に学習できるインタラクティブなポッドキャストを生成します。Uネット回帰モデルと拡散モデルを組み合わせることで、Cordiは世界の気象予報を25kmから2kmにダウンスケールできます。
NVIDIAのような開発者は、ソフトウェアのセキュリティAIエージェントを管理し、継続的にソフトウェアの脆弱性をスキャンして、必要なアクションを開発者に警告します。バーチャルラボAIエージェントは、研究者が数十億の化合物を設計およびスクリーニングし、有望な薬剤候補をこれまでよりも早く発見するのを支援します。
NVIDIAメトロポリスのブループリントに基づいて構築されたビデオ分析AIエージェントは、NVIDIAコスモス、Neatonビジョン言語モデル、Llama NRONのLLM、Nemoリトリーバーを含み、毎日10万ペタバイトの動画を生成する数十億台のカメラからのコンテンツを分析します。
これらは、インタラクティブな検索、要約、自動レポート作成を可能にし、交通フローを監視して渋滞や危険を警告します。産業施設では、プロセスを監視し、改善のための推奨事項を生成します。メトロポリスエージェントは、数百台のカメラからのデータを一元化し、インシデントが発生した際に作業員やロボットの経路を変更できます。
エージェント型AIの時代が、すべての組織にとって到来しています。ジェンセンはまた、AIエージェントが複数兆ドル規模の機会となる次のロボット産業になると述べました。10億人のナレッジワーカーがおり、AIエージェントが彼らの仕事を強化すると指摘しました。すべてのソフトウェアエンジニアが独自のAIエージェントアシスタントを持つようになると信じています。
これについて語る、この驚くべきクリップを聞いてください。私にとって歴史的な瞬間が2つありました。まず、Windows 95がパーソナルコンピューティングに革命を起こしたように、NVIDIAはAIPsをコンピュータの使い方における次の大きなパラダイムシフトとして捉えています。あらゆるタスクを理解し支援できる個人用AIアシスタントがコンピュータに組み込まれているというのを想像してみてください。コンピュータにデフォルトで搭載されたAI、それはWindows 95の瞬間です。
CESで発表された小型スーパーコンピュータ、プロジェクトDigitsは、革新的なGB110チップを搭載したコンパクトなAIスーパーコンピュータで、まさにこのことを示す革命的な例でした。ジェンセンが壇上に立つたびに、単に話すだけでなく、何かを見せてくれるところが素晴らしいですね。彼の製品は期待通りの性能を発揮しています。
第二の歴史的瞬間は、自律運転の進歩、つまりNVIDIAのThorチップと、2000万時間の動画でトレーニングされた世界基盤モデルであるNVIDIAコスモスによってロボットが周囲の世界を理解できるようになったことにより、汎用ロボット工学におけるChatGPTの瞬間が間近に迫っているとジェンセンが述べた時でした。
ロボット工学全体の大きな進歩の組み合わせについて、これらのクリップを聞いてください：
「Windows 95はコンピュータ産業に革命を起こしました。新しいマルチメディアサービス群を可能にし、アプリケーションの作成方法を永遠に変えました。このコンピューティングモデルはもちろんAIには完璧ではありません。そこで私たちが将来的にやりたいのは、基本的にあなたのAIをAIアシスタントにすることです。
3D APIやサウンドAPI、ビデオAPIだけでなく、3Dの生成API、言語の生成API、サウンドの生成APIなどを持つことになるでしょう。そしてクラウドの巨大な投資を活用しながら、それを可能にするシステムが必要です。世界がAIモデルの新しいプログラミング方法をもう一つ作り出すことはできません。そんなことは起こりえません。
そこで、Windows PCを世界クラスのAI PCにする方法を見つけることができれば、それは完全に素晴らしいことになります。そして答えはWindowsです。Windows WSL2です。WSL2は基本的に1つの中に2つのオペレーティングシステムがあり、完璧に動作します。開発者向けに開発され、ベアメタルにアクセスできるように開発されています。
WSL2はクラウドネイティブアプリケーション向けに最適化され、非常に重要なことに、CUDA向けに最適化されています。その結果、WSL2は標準でCUDAを完璧にサポートしています。その結果、私がお見せしたNVIDIA NIM、NVIDIA Nemo、ai.nvidia.comに掲載予定のブループリントのすべてが、コンピュータに適合する限り、つまりそのモデルを搭載できる限り、動作します。
ビジョンモデルや言語モデル、音声モデル、アニメーションやデジタルヒューマンモデルなど、さまざまな種類のモデルがPCに最適になります。ダウンロードすれば、そのまま実行できるはずです。私たちの焦点は、Windows WSL2、Windows PCを、私たちが生きている限りサポートし維持する一流のプラットフォームに変えることです。これは世界中のエンジニアや開発者にとって信じられないことです。
このような能力で何ができるのか、お見せしましょう。これは私たちがあなたのために作ったブループリントの一例です。生成AIは、シンプルなテキストプロンプトから驚くべき画像を合成します。しかし、画像の構成を言葉だけで制御するのは難しい場合があります。
NVIDIA NIMマイクロサービスを使用すると、クリエイターは単純な3Dオブジェクトを使用してAI画像生成をガイドできます。コンセプトアーティストがこのテクノロジーを使ってシーンの外観を開発する方法を見てみましょう。
手作りまたはAIで生成された3Dアセットを配置することから始めます。次に、Fluxなどの画像生成NIMを使用して、3Dシーンに準拠したビジュアルを作成します。オブジェクトを追加または移動して構図を洗練させ、カメラアングルを変更して完璧なショットを構成するか、新しいプロンプトで全体のシーンを再構想します。
生成AIとNVIDIA NIMの支援を受けて、アーティストは素早く自分のビジョンを実現できます。世界中に何億台ものWindowsパソコンがあり、私たちはそれらをAIに対応させることができます。世界中の主要なPCメーカーと協力して、このスタックに対応したPCを準備することになります。AIパソコンがあなたの近くの家にやってきます。
テクノロジーはすぐそこまで来ています。しかし、私たちがやらなければならないのは、効果的に世界のモデルを作ることです。GPTが言語モデルであるのに対し、この世界モデルは世界の言語を理解しなければなりません。重力や摩擦のような物理的な力学を理解しなければなりません。
幾何学的および空間的な関係を理解しなければなりません。原因と結果を理解しなければなりません。何かを落としたり、突いたりすると倒れることを理解しなければなりません。物体の永続性を理解しなければなりません。キッチンカウンターの上でボールを転がすと、反対側に行ったときに、ボールは別の量子宇宙に消えたわけではなく、まだそこにあることを理解しなければなりません。
これらすべての種類の理解、今日のほとんどのモデルが非常に苦手とする直感的な理解を私たちは望んでいます。そこで、世界基盤モデルを作りたいと考えています。本日、非常に大きなことを発表します。物理的な世界を理解するように設計された世界基盤モデル、NVIDIA Cosmosを発表します。これを本当に理解するには、実際に見ていただくしかありません。
AIの次のフロンティアは物理的AIです。モデルの性能はデータの利用可能性に直接関係しますが、物理世界のデータは取得、キュレーション、ラベル付けにコストがかかります。NVIDIA Cosmosは、物理的AIを進歩させるための世界基盤モデル開発プラットフォームです。
これには、自己回帰型世界基盤モデル、拡散ベースの世界基盤モデル、高度なトークナイザー、NVIDIAのCUDAとAIで加速されたデータパイプラインが含まれています。Cosmosモデルはテキスト、画像、または動画のプロンプトを取り込み、動画として仮想世界の状態を生成します。
Cosmosの生成は、自動運転とロボティクスのユースケースに特有の要件、例えば実世界の環境、照明、物体の永続性を優先します。開発者はNVIDIA Omniverseを使用して、物理ベースの地理空間的に正確なシナリオを構築し、それをCosmosに出力して、物理的に基づいた写実的な合成データを生成します。
多様なオブジェクトや環境、天候や時刻などの条件、エッジケースシナリオなど、開発者はCosmosを使用して強化学習AI用のフィードバックを改善するための世界を生成したり、複数のセンサービューでもモデルの性能をテストおよび検証したりできます。
Cosmosはリアルタイムでトークンを生成し、予見とマルチバース・シミュレーションの力をAIモデルにもたらします。すべての可能な未来を生成し、モデルが正しい道を選択するのを助けます。世界の開発者エコシステムと協力して、NVIDIAは次世代の物理的AIの進歩を支援しています。NVIDIA Cosmos、世界初の世界基盤モデルです。
これは2000万時間の動画でトレーニングされており、その動画は物理的なダイナミックなものに焦点を当てています。自然、自然のテーマ、人間の歩行、手の動き、物を操作する動き、素早いカメラの動きなど、AIにクリエイティブなコンテンツの生成ではなく、物理的な理解を教えることに関するものです。
これがNVIDIA Cosmosです。このプラットフォームにはリアルタイムアプリケーション用の自己回帰モデル、非常に高品質な画像生成用の拡散モデル、実世界の語彙を学習する素晴らしいトークナイザー、そしてデータパイプラインがあります。
データが非常に多いため、独自のデータでトレーニングしたい場合のために、このデータパイプラインはすべてを端から端まで加速しています。これは世界初のCUDA加速およびAI加速されたデータ処理パイプラインでもあります。これらすべてがCosmosプラットフォームの一部です。そして本日、Cosmosはオープンライセンスで、humrobotsで利用可能になったことを発表します。
私の友人たち、汎用ロボット工学におけるChatGPTの瞬間は間近に迫っています。実際、私が話してきたすべての実現技術により、今後数年で汎用ロボット工学において非常に急速な、驚くべるブレークスルーを目にすることになるでしょう。
汎用ロボット工学が非常に重要な理由は、トラックや車輪を持つロボットが特別な環境を必要とするのに対し、世界には3種類のロボットが存在し、それらはグリーンフィールドやブラウンフィールドの適応を必要としません。これらの素晴らしいロボットを構築できれば、私たち自身が構築した世界にそのまま展開できます。
これら3種類のロボットは、まず第一にエージェント型ロボット、つまりエージェント型AIです。情報労働者なので、オフィスにある既存のコンピュータに対応できる限り素晴らしいものになります。第二に自動運転車です。その理由は、私たちが100年以上かけて道路や都市を建設してきたからです。そして第三に人型ロボットです。
これら3つの技術を解決できれば、これは世界が見たことのない最大の技術産業になるでしょう。そして私たちは、ロボット工学の時代がすぐそこまで来ていると考えています。重要な能力は、これらのロボットをどのようにトレーニングするかということです。
人型ロボットの場合、模倣情報の収集は非常に困難です。その理由は、車の場合は常に運転しているので簡単ですが、これらの人型ロボットの場合、模倣情報、つまり人間のデモンストレーションは非常に労力のかかる作業だからです。
そこで、何百もの、何千もの人間のデモンストレーションを取り、何らかの方法で人工知能とOmniverseを使用して、何百万もの合成的に生成された動きを生成し、それらの動きからAIがタスクの実行方法を学習できるような賢い方法を考え出す必要があります。その方法をお見せしましょう。
世界中の開発者が次世代の物理的AI、具現化されたロボット、人型ロボットを構築しています。汎用ロボットモデルの開発には、取得とキュレーションにコストのかかる大量の実世界データが必要です。NVIDIA Isaac Grootは、これらの課題に取り組むための4つのものを人型ロボット開発者に提供します：ロボット基盤モデル、データパイプライン、シミュレーションフレームワーク、そしてThorロボティクスコンピュータです。
模倣学習のためのNVIDIA Isaac Grootブループリントの合成モーション生成は、シミュレーションワークフローであり、開発者が少数の人間のデモンストレーションから指数関数的に大きなデータセットを生成することを可能にします。
まず、Groot teleopにより、熟練した人間作業者はApple Vision Proを使用してロボットのデジタルツインにポータル接続できます。これにより、オペレーターは物理的なロボットがなくてもデータを取得でき、物理的な損傷や摩耗のリスクなしにリスクフリーな環境でロボットを操作できます。
単一のタスクをロボットに教えるために、オペレーターは遠隔操作によるデモンストレーションを通じて動きの軌跡を取得し、Groot mimicを使用してこれらの軌跡をより大きなデータセットに増やします。次に、OmniverseとCosmosに基づいたGroup genを使用して、ドメインのランダム化と3Dから実世界へのアップスケーリングを行い、指数関数的に大きなデータセットを生成します。
OmniverseとCosmosのマルチバースシミュレーションエンジンは、ロボットのポリシーをトレーニングするための大規模なデータセットを提供します。ポリシーがトレーニングされると、開発者は実際のロボットに展開する前に、Isaac Simでソフトウェアのループ内テストと検証を実行できます。NVIDIA Isaac Grootによって推進される汎用ロボット工学の時代が到来しています。
ジェンセン・フアンがステージ上で最後に登場した時、14台の先進的なロボットが彼の横に並んでいました。その瞬間、彼は汎用ロボット工学におけるChatGPTの瞬間に近づいていると私たちに語りました。AIエージェントからデジタルツイン、物理世界のモデリングまで、NVIDIAのすべてのテクノロジーが収束して、汎用ロボット工学における急速なブレークスルーを可能にしています。
彼らの未来のビジョンは3つの重要な柱に集中しています。第一に、エージェント型AIによって動作する自律的に思考、推論、行動できるエージェント型ロボット。第二に、既存のインフラを航行できる自動運転車。第三に、実世界で私たちと共に働ける人型ロボットです。
重要な部分は、NVIDIAのOmniverseプラットフォームを使用したトレーニングです。彼らは何百万もの合成的な動きとシナリオを生成し、物理的な世界に入る前に仮想環境でロボットを教育することができます。これは、ロボット工学が個々のデモンストレーションから汎用能力へとスケールアップする方法です。
そしてそれは、映画「アイ、ロボット」のウィル・スミスの瞬間を現実のものにします。人間一人に対してロボットが数十億台という時代です。イーロン・マスクは、ウィル・スミスの映画に登場する人間3人に対してロボット1台という比率は間違っていると指摘しています。人間1人に対して3台のロボットを持つことになるでしょう。
私たちの前には野心的な時代が待ち受けています。私にとってもう一つの興味深い瞬間は、ジェンセンが新しいBlackwellアーキテクチャに基づくGeForce RTX 50シリーズを発表した時でした。平易な言葉で言えば、彼らが現在コンピュータチップで行っているのは、AIのために最初から設計された、特にニューラルネットワーク用に構築されたGPUです。
これは信じられないことであり、AI加速の未来の大きな部分となるでしょう。これは全く新しいレベルのコンピュータチップです。このクリップを聞いてください：
「これが私たちの新しいGeForce RTX 50シリーズです。Blackwellアーキテクチャ、このGPUは獣のような存在です。920億のトランジスタ、4,000 TOPS、4ペタOPのAI、前世代のAdaの3倍の性能です。そして私たちはそのすべてを必要としています。お見せした画素を生成するために。380レイトレーシングテラフロップスで、計算が必要な画素に対して可能な限り美しい画像を計算できます。そしてもちろん、125シェーダーテラフロップスです。
実際には、同時シェーダーテラフロップスと、同等の性能を持つエナジャーユニットもあります。2つのデュアルシェーダーで、1つは浮動小数点用、もう1つは整数用です。MicronのG7メモリーは、1.8テラバイト/秒で、前世代の2倍の性能です。
そして今、AIワークロードとコンピュータグラフィックスワークロードを混在させる能力を持っています。この世代の素晴らしい点の1つは、プログラマブルシェーダーが今やニューラルネットワークを処理できるようになったことです。シェーダーはこれらのニューラルネットワークを処理できるようになり、その結果、私たちはニューロテクスチャー圧縮とニューロマテリアルシェーディングを発明しました。
その結果、AIがテクスチャーを学習し、圧縮アルゴリズムを学習することでのみ可能な、驚くべき美しい画像が得られます。これが新しいRTX Blackwell 59です。機械設計さえも奇跡的です。2つのファンがありますが、このグラフィックスカード全体が1つの巨大なファンのようなものです。
つまり、グラフィックスカードはこれほどの大きさしかありません。電圧レギュレータの設計は最先端で、エンジニアリングチームは素晴らしい仕事をしました。これがスピードとフィードです。では、比較してみましょう。
これはRTX 490です。多くの方が持っていることは知っています。1,599ドルですが、おそらく最高の投資の一つです。1,599ドルで、1万ドルのPCエンターテインメントコマンドセンターに持ち帰れます。そうですよね？そうでないとは言わないでください。恥ずかしがることはありません。水冷で、至る所に派手なライトがあり、外出時には施錠します。これが現代のホームシアターなのです。
そして今、1,599ドルで、それをアップグレードしてターボチャージすることができます。Blackwellファミリーでは、RTX 570が490の性能を549ドルで実現します。人工知能なしでは不可能です。4テラOPSのAIテンソルコアなしでは不可能です。G7メモリーなしでは不可能です。
570は490の性能を549ドルで提供し、これが570から590までの全ファミリーです。590は4090の2倍の性能を持ちます。もちろん、1月から大規模な生産を開始します。信じられないことですが、これらの巨大な性能のGPUをラップトップに搭載することができました。
これは1,299ドルの570ラップトップで、490の性能を持っています。どこかにあるはずです、お見せしましょう。ここにあります。紳士淑女の皆さん、ポケットにはこれしかありません。このすごいグラフィックスカードを想像してください。Blackwellを縮小してそこに入れるなんて、理にかなっているでしょうか？
人工知能なしではできません。その理由は、私たちはテンソルコアを使用してほとんどの画素を生成しているからです。必要な画素だけをレイトレーシングし、他のすべての画素は人工知能を使って生成しています。その結果、エネルギー効率は驚くべきものです。
コンピュータグラフィックスの未来は、人工知能とコンピュータグラフィックスの融合であるニューラル・レンダリングにあります。本当に素晴らしいのは、ここに搭載するGPUファミリーです。1590、1590は薄型ラップトップに搭載できます。先ほどのラップトップは14.9mmでした。5080、5070 TI、5070を搭載できます。
紳士淑女の皆さん、これがRTX Blackwellファミリーです。最後に、ジェンセンが行った最も大胆な主張で締めくくりましょう。彼は直接的に、多くの時間と人材の無駄が発生していると信じている50兆ドル産業を革新したいと述べました。それはサプライチェーン産業です。
そしてNVIDIAは、この分野で世界最大の企業の一つであるKeonとAccentureとのパートナーシップを発表しました。このクリップを聞いてください：
「しかし、私たちの市場参入は基本的に、他のすべてのソフトウェアプラットフォームや技術プラットフォームと同じです。開発者とエコシステムパートナーを通じて、私たちはOmniverseに接続するエコシステムパートナーが増え続けています。
その理由は非常に明確です。誰もが産業の未来をデジタル化したいと考えています。世界のGDPの50兆ドルには、多くの無駄があり、自動化の機会が多くあります。それを見てみましょう。これは私たちがKeonとAccentureと行っている一例です。
サプライチェーンソリューション企業のKeon、グローバルプロフェッショナルサービスのリーダーであるAccenture、そしてNVIDIAが、1兆ドル規模の倉庫・流通センター市場に物理的AIをもたらします。
高性能な倉庫物流の管理には、常に変化する変数の影響を受ける複雑な意思決定の網を航行する必要があります。これには、日々の需要変動や季節的な需要変動、空間的制約、労働力の可用性、多様なロボットシステムや自動化システムの統合が含まれます。
今日、物理的な倉庫の運用KPIを予測することはほぼ不可能です。これらの課題に取り組むため、Keonは産業用デジタルツインを構築するためのNVIDIA Omniverseブループリント、Megaを採用しています。これにより、ロボットフリートのテストと最適化が可能になります。
まず、Keonの倉庫管理ソリューションが、バッファー位置からシャトル保管ソリューションに荷物を移動するなど、デジタルツイン内の産業用AIブレインにタスクを割り当てます。ロボットのブレインは、USD Open Connectorを使用してCAD、ビデオ、画像から3D、ライトアートからポイントクラウド、AI生成データを集約してOmniverseにデジタル化された物理的倉庫のシミュレーション内にあります。
ロボットフリートは、Omniverseデジタルツイン環境を認識し推論し、次の動きを計画し行動することでタスクを実行します。ロボットのブレインはセンサーシミュレーションを通じて結果の状態を見て、次のアクションを決定できます。
このループは継続し、その間、Megaはデジタルツイン内のすべての状態を正確に追跡します。これにより、Keonは物理的倉庫に変更を展開する前に、スループット、効率性、稼働率などの運用KPIを測定しながら、無限のシナリオを大規模にシミュレーションできるようになります。
NVIDIAと共に、KeonとAccentureは産業用自律性を再発明しています。ジェンセン・フアンのCES 2025キーノートは、単なる新製品やテクノロジーの発表ではありませんでした。彼が言ったように、一歩ずつ、共に大きな一歩を踏み出す、人類の次の大きな飛躍の絵を描くものでした。
兆ドル規模の停滞産業を変革し、コンピュータそのものを革新し、世界が見たことのない最大の技術産業を実現することまで。知的機械の時代が到来し、NVIDIAが明らかにそれを主導しています。
ビジネスリーダーであれ、技術専門家であれ、単に未来に興味を持つ人であれ、NVIDIAが披露したAI、ロボット工学、コンピューティングの融合は、私たちの生活と仕事のあらゆる側面を根本的に変革することでしょう。
いつものように、私は本質的な部分を抽出してお届けしています。チャンネル登録をして、次のAIの冒険でお会いしましょう。
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