Arm、物理 AI とロボット工学向け「Total Design」を発表

Arm は、自動化システム全体に共通基準を確立するため、「Arm Total Design for Physical AI」と新しいロボット工学フレームワークを発表しました。

採掘、農業、製造業、そしてグローバルな物流など、物理産業は経済活動で数兆ドル規模を占めており、2030 年代には年間約 2,000 億ドルの計算リソース市場が生まれると推計されています。

これらの分野にまたがるエンジニアリングの断片化に対応するため、Arm はソフトウェア、ハードウェア、AI を手掛ける 80 以上のパートナー組織を招集しています。初期のエコシステム参加企業には、AWS、ECARX、Hugging Face、Liquid AI、NXP、PlusAI、PSYONIC、QNX、Qwen、Siemens、Unitree Robotics が含まれます。

この取り組みは、AI モデル、ランタイムソフトウェア、計算用半導体、センサー、そしてアクチュエータを統合し、運用環境で知覚・推論・行動を行う物理システムを対象としています。ハードウェアメーカーやソフトウェア開発者にとって、標準化された基準が必要不可欠です。これにより、統合リスクの低減、計算ワークロードの最適化が可能となり、概念実証（PoC）段階から大規模な展開へと移行できるようになります。

Arm はロボット工学システムの能力レベルを標準化します

Arm のチーフアーキテクトであるリチャード・グリセンスイート氏が発表した建築マニフェスト（PDF）によると、現在ロボット工学にはシステム能力を記述し、比較し、伝えるための共通手法がありません。この断片化が、産業展開におけるロボットの設計、統合、スケーリングを困難にしています。

これに応じ、Arm は「ロボティクス・キャパビリティ・フレームワーク」を発表しました。これは、自動運転車の SAE レベルに準じた共通の技術用語とパターンを確立するための協力的な出発点です。

Arm の新フレームワークは、ロボットシステムを運用の複雑さが増す段階ごとに分類します。反応的なセットアップから、文脈を理解する認知型、さらには自己改善が可能なシステムまで、機械の進化の全体像をマッピングしています。

各キャパビリティ・ティア（段階）は、実世界のユースケースと機械の動作、出力、ハードウェア制約を結びつけます。これらの基準は、システムのレイテンシ、計算リソースの配置、メモリ割り当て、電力制約、決定性、そして安全規格に関するパラメータを設定するものです。

Arm はロボティクス業界全体からのフィードバックを基に、この初期の基準を開発しました。フレームワークの開発に参加し貢献した組織には、Anaxi Labs、ANYbotics、FMC³ Robotics、Fourier、GALBOT、Gravis Robotics、Lenovo、McKinsey、Robotec.ai などが含まれます。

仮想プラットフォームが、シリコン完成前の自動車向け物理 AI 開発を加速

Arm の「Total Design for Physical AI」は、クラウド AI インフラストラクチャで以前から採用されていた協力的な開発構造を拡張したものです。このプログラムでは、AI モデル、仮想プラットフォーム、デジタルツイン、センサー、計算用シリコン、そしてソフトウェア・スタックを一丸とすることで、より早期の開発とテストサイクルの実現を目指しています。

自律走行車やロボットは、知覚・AI 処理・リアルタイム制御・安全性・省電力計算などにおいて共通の技術要件を抱えています。Arm はこの協働アプローチを自動車分野で実証しており、AWS、Google、HERE、RemotiveLabs、Siemens とともに連携しました。

参加した自動車メーカーは、統合されたデジタルコックピットの参考ソリューションを開発しました。これにより、ソフトウェアエンジニアリングチームは、物理的なシリコンが利用可能になる前に、Arm Zena CSS プラットフォーム上で複雑な自動車用コードの開発・テスト・検証を行えるようになりました。

現在、Arm は物理 AI の実装が進むにつれてロボット機能フレームワークを拡大するため、より広いエンジニアコミュニティから技術的貢献を募っています。

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Arm、物理AIおよびロボット工学フレームワーク「Total Design」を発表

この発表は、AIニュースにて最初に報じられました。