
Meta V-JEPA 2とは?動画から物理世界を理解する世界モデルの仕組み、メリット、ロボティクスでの応用を徹底解説!
V-JEPA 2は、映像の見た目(ピクセル)の予測ではなく、物理法則という世界のルールを抽象的に学習 膨大な動画から自律的に学習し、ロボットの行動データを学ぶ二...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

V-JEPA 2は、映像の見た目(ピクセル)の予測ではなく、物理法則という世界のルールを抽象的に学習 膨大な動画から自律的に学習し、ロボットの行動データを学ぶ二...

NVIDIA Omniverseは、デジタルツイン作成を支援する産業用開発プラットフォーム OpenUSD・RTXレンダリング・生成フィジカルAIを既存のツール...

従来のBIM/CIMが建物の静止画を作るものだったのに対し、デジタルツインはIoTとAIを融合させ、生きた都市(動画・シミュレーション)を構築 予測AI、生成A...

デジタルツインの目的は可視化ではなく「AIによる予測・最適化」であり、実現にはリアルタイムなデータ収集と高精度の3Dモデル構築が不可欠 PoC(概念実証)の初期...

AI(人工知能)や5Gといった様々な先端技術によって可能になった、デジタルツインやメタバースは、次世代の事業に欠かせないコンセプトとして注目を集めています。しか...

空間コンピューティングは物理空間をデジタルで認識・拡張するインターフェース技術 SLAM(自己位置推定)による高精度な3Dマッピングや、AIによる物体・身体認識...

3D Gaussian Splattingは、複数の写真から3D空間を効率的に再現する技術として2023年に登場して以来注目を集めています。従来のNeRFと比べ...

従来の統計的AIでは「なぜ異常なのか」という説明が困難でしたが、デジタルツインは物理法則をモデルに組み込むことで故障のメカニズムを論理的に解明 単に故障時期を当...

フィジカルAIは、視覚・言語・行動を統合するVLAモデルにより、指示内容を物理的な動作へ直接変換する能力を備えています 大規模行動モデル(LBM)とデジタルツイ...

従来のロボットが数値を処理する「反応」主体だったのに対し、世界モデルは「なぜそうなるか」という物理的意味を理解 高精度な内部モデル(仮想空間)での試行錯誤が可能...