モベンシスとインテルが描くPhysical AIの未来:単一PCで実現するリアルタイムロボット制御の革新

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Physical AIの中核課題:AIの判断とロボット実行の遅延

生成AIとは異なり、Physical AIは視覚認識から推論、実際のロボット動作までの一連のプロセスを自律的に実行する次世代AI技術です。しかし、現在の多くのPhysical AIシステムでは、AI推論を担うGPUとロボット動作を制御するモーションコントローラが分離された構成となっています。この分離構造により、デバイス間の通信や同期に遅延が生じ、人間のように「見て、考えて、行動する」といった即時性の実現が課題とされていました。

単一PCで実現する「See–Think–Act」

モベンシスが今回のイベントで披露するソリューションは、AIの判断からロボット実行までの遅延課題を改善するためのリアルタイム制御・実行技術です。

このソリューションの中核には、インテルの最新Arc B390 GPUとNPUが内蔵されたIntel® Core™ Ultra Series 3プロセッサ搭載のAI PC上で動作する、モベンシスのソフトウェアモーションコントローラ「WMX ROS2」があります。WMX ROS2は、インテルのAI推論最適化ツールキットOpenVINO™と統合し、さらに決定論的リアルタイム応答を実現するIntel® TCC(Time Coordinated Computing)に対応することで、専用のロボットコントローラを用いることなく、単一PC上でAI推論とリアルタイムロボット制御を同時に実行できるのが特徴です。

会場では、協働ロボットを用いたデモンストレーションが実施される予定です。Intel Core Ultra Series 3搭載PC 1台がボードゲーム上のサイコロや駒を認識・解析し、ゲームプレイヤーの音声を認識しながら、同じPCが即座にロボットアームを高精度に制御するシナリオが披露されます。これにより、従来構成で必要とされていた専用ロボットコントローラや電源装置を削減し、システム構成の簡素化、安定性、および応答性能の向上が期待されます。

モベンシスの代表取締役である梁富好氏は、次のように述べています。

「Physical AIの次のフェーズにおいて重要となるのは、AIモデルそのものではなく、AIの判断を物理世界でいかに高速かつ安定して実行できるかという点です。モベンシスは、今年3月のNVIDIA GTC 2026に続き、今回のIntel Edge Solution Summitへの参加を通じて、自社のソフトウェアベースのリアルタイム実行技術が、多様なコンピューティング環境におけるPhysical AIの中核Execution Infrastructureとして活用可能であることを示しています。」

梁氏はさらに、「特に今回のインテルとの協業は、インテルベースの1台のPC上でAI推論とロボット制御を同時に実行することで、よりシンプルかつ安定したPhysical AI実行構造を実現できることを示している点で大きな意義があります」と付け加えています。

モベンシスについて

モベンシスは、1998年に米国ボストンにてMITロボティクス研究を基盤として設立された、ソフトモーション技術のパイオニア企業です。日本、韓国、米国、中国に拠点を置き、グローバルに事業を展開しています。半導体、二次電池、ロボティクス分野を中心に、これまでに累計40,000ライセンス以上を提供し、500社を超えるグローバル顧客への導入実績を有しています。これらの実績ある決定論的制御技術を基盤に、AI時代におけるPhysical AI向け実行インフラ企業への事業拡大を進めています。

関連情報

会社概要

  • 会社名:モベンシス株式会社(MOVENSYS Inc.)

  • 所在地:〒169-0074 東京都新宿区北新宿二丁目21番1号 新宿フロントタワー20階

  • 創業者:代表取締役 梁 富好(ヤン ブホ)

  • 電話番号:03-6908-6383

  • メールアドレス:sales.jp@movensys.com

  • 事業内容:各種産業装置向けモーションコントロール製品の開発・販売


AI Workstyle Lab編集部コメント

モベンシスとインテルの協業によるPhysical AI向けリアルタイム実行技術は、製造業や物流、サービスロボットなど多岐にわたる分野でのビジネス変革を加速させる可能性を秘めています。AI推論とロボット制御を単一PCで統合することで、システム構築の簡素化、コスト削減、そしてリアルタイム性能の向上が期待されます。特に、複雑なタスクを人間のように迅速に判断・実行できるロボットシステムの導入は、生産性向上や新たなサービス創出に直結するでしょう。これにより、企業の競争力強化に大きく貢献すると考えられます。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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