エヌビディアはサムスン電子、LG電子、カカオモビリティなどの国内企業との協力を拡大し、韓国のフィジカルAI市場への進出を加速させている。半導体設計や製造プロセスから自動運転やロボット開発に至るまで、エヌビディアの加速コンピューティングとAIシミュレーション技術を適用することが重要である。
エヌビディアは9日、国内の主要企業とのフィジカルAI協力の成果と開発計画を公開した。フィジカルAIは、AIが物理的環境を理解し予測することで、ロボットや自動運転車などの実際の動作に結びつける技術である。
サムスン電子はエヌビディアのGPU加速技術を半導体素材研究やプロセス開発、デバイス設計に活用している。特に、エヌビディアのAI物理シミュレーションプラットフォーム『フィジックスネモ（PhysicsNeMo）』を適用したチップの熱・機械分析の事例では、従来の32コアCPUで約18時間かかっていた計算を41秒に短縮した。ただし、これはAIに基づく材料物性予測や計算格子の単純化などを併用した特定の事例の結果である。
カカオモビリティはエヌビディアの自動運転プラットフォーム『ハイペリオン』と安全検証技術『ヘイルロス』を活用し、レベル4自動運転システムの開発を推進する。起亜の目的基盤車両（PBV）に自社の自動運転ソフトウェアを組み合わせ、ソウルの江南地域で蓄積した運営経験を活用する計画である。
今回の協力は、エヌビディアのAI技術がデータセンターを超え、国内製造業の設計・検証や自動運転システム開発など、実際の産業現場に適用範囲を広げている点で意義がある。
LG電子はエヌビディアのロボットAIモデル『アイザックGR00T』を活用し、ロボット学習と製造環境シミュレーションを高度化している。両社はLG電子のクローイド（CLOiD）ロボットを対象に、実際の製造環境でロボットの操作と作業をデモンストレーションした。
両社は実際の作業データ収集から仮想データ生成、AIモデル学習および性能検証までをつなぐ開発体系も構築した。エヌビディアのコスモスやジェットソンAGXトールなどを活用し、ロボットがさまざまな製造作業を繰り返し学習し、性能を改善するよう支援する計画である。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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