シーメンス、Nvidia搭載ヒューマノイドの実証実験を実施
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シーメンスはドイツの工場で、Nvidiaが提供するAIチップを搭載したヒューマノイドロボットの試運転を実施し、完全なAI統合運用への重要な一歩としている。
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Siemensは、自社工場にヒューマノイドロボットを導入したと発表し、これは物理AI（physical AI）がラボから実世界へ移行する過程におけるゲームチェンジャーであると称している。
英国のロボット企業Humanoidが開発した「HMND 01 Alpha」は、ドイツ・エルランゲンにあるSiemensの電子工場にて稼働を開始した。
このロボットは、人間作業員と共にコンテナのピックアップや配置など、複数の自律型物流タスクを遂行した。
Siemensによると、試験期間中、HMND 01は時間あたり60回のコンテナ移動を達成し、8時間以上連続で稼働し、ピックアップ・配置の成功率は90％超を記録した。
このロボットは産業用途で人間と協働するよう設計されており、Humanoid社は全方向走行ホイールベース（omnidirectional wheeled base）と高度な操作機能、ならびに独自開発のAI意思決定システム（proprietary AI decision-making system）を統合している。
Siemensは自社のXceleratorプラットフォームを通じてロボットを統合し、リアルタイムのデジタルツイン（digital twin）やAI知覚（AI perception）、既存工場システムとのリアルタイムインターフェースを構築し、スタッフやインフラと連携して稼働できるようにした。
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Nvidiaの物理AIスタック（physical AI stack）には、エッジコンピューティング用のJetson Thorプラットフォーム（Jetson Thor platform）、シミュレーション（simulation）用のIsaac Sim、強化学習トレーニング（reinforcement learning training）用のIsaac Labが含まれており、これらすべてがロボットの訓練とテストに使用された。
このプロジェクトは、1月にCES会議（CES conference）で発表されたSiemensとNvidiaの戦略的パートナーシップに基づいており、両社は世界初となる完全AI駆動型適応製造施設（adaptive manufacturing sites）の開発を目指している。
4月16日の発表において、NvidiaのロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデント（VP of robotics and edge AI）であるDeepu Tallaは、このプロジェクトが継続的な人材不足と運用の複雑さという状況下で進められていると述べ、企業はこれらのギャップを埋めるため、ロボットソリューション increasingly 活用する傾向が強まっていると説明した。
タラは声明で、「未来の工場には、人間作業員と共に自律的に知覚し、推論し、適応できるロボットが求められている」と述べた。「今回の導入は、実稼働する工場床でヒューマノイドロボットが実際の生産目標を達成するための道を開くものだ。」
HumanoidのCEOであるArtem Sokolovは、今回の試験がパイロット段階（pilot phase）を超えたヒューマノイドロボットの可行性を示していると述べた。
同氏は「私たちの使命は、制御されたラボ環境だけでなく、実世界の工場環境でも機能するヒューマノイドロボットを作成することだ」と語った。
「今回の協力を通じて……ヒューマノイドロボットが実世界の産業導入に準備ができていることを証明した」と述べた。
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2 Min ReadSiemens said it had deployed a humanoid robot on its factory floor, in what the company is heralding as a game changer in physical AI’s transition from lab to real world.The HMND 01 Alpha, built by U.K.-based robotics firm Humanoid, was rolled out at Siemens’ electronics factory in Erlangen, Germany. The robot performed a number of autonomous logistics tasks, including picking and placing containers alongside human workers.During the trial period, HMND 01 achieved 60 container moves per hour, ran continuously for more than 8 hours, and reported a pick-and-place success rate above 90%, according to Siemens.The robot was designed specifically to work alongside humans in industrial applications, with Humanoid combining an omnidirectional wheeled base with advanced manipulation and a proprietary AI decision-making system.Siemens integrated the robot through its Xcelerator platform, establishing a live digital twin, AI perception, and real-time interfaces with existing factory systems to enable it to work with staff and infrastructure.Related:AI Chipmaker Cerebras Files for IPONvidia’s physical AI stack, including its Jetson Thor platform for edge computing, Isaac Sim for simulation and Isaac Lab for reinforcement learning training were all used to train and test the robot. The project builds on the Siemens and Nvidia strategic partnership, revealed at the CES conference in January, to develop what the companies are calling the world's first fully AI-driven adaptive manufacturing sites.In an April 16 release, Deepu Talla, Nvidia's VP of robotics and edge AI, said the project comes amid ongoing labor shortages and operational complexity, with corporations increasingly turning to robotic solutions to bridge these gaps.“Factories of the future demand robots that can perceive, reason, and adapt autonomously alongside human workers," Talla said in a statement. "This deployment paves the way for humanoid robots meeting real production targets on a live factory floor."Humanoid CEO Artem Sokolov said the trial demonstrates humanoid robots’ viability beyond the pilot phase. “Our mission is to create humanoid robots that perform not only in controlled lab settings, but also in real-world factory environments,” he said. “[In] our collaboration … we’ve proven that humanoid robots are ready for real-world industrial deployment.”About the AuthorContributing WriterScarlett Evans is a freelance writer with a focus on emerging technologies and the minerals industry. Previously, she served as assistant editor at IoT World Today, where she specialized in robotics and smart city technologies. Scarlett also has a background in the mining and resources sector, with experience at Mine Australia, Mine Technology and Power Technology. She joined Informa in April 2022 before transitioning to freelance work.
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