シミュレーション空間でフィジカルAIを 検証・高度化

ロボティクスシステムを継続的にベンチマークし、

実世界に展開する前に潜在的な不具合を検出・排除する、CI/CD検証 プラットフォーム

陸・海・空、そして宇宙開発にいたるまで、世界で最も厳格な要件を求めるプロフェッショナルが採用

ソリューション

毎日、数千ものシナリオでAIの ストレステストを実施

多様な環境をシミュレーションし、必要なデータをわずか数分で生成

シナリオメタデータ

• 時刻: 4.35 PM
• 霧濃度: 4%
• 雲量: 8%
• 天候: 晴天

モデル学習とテストを100倍へ加速

ロボットの実機だけに依存するAI開発は、進捗が遅れる一因に。Bifrostの活用により、必要なデータをピンポイントで生成して開発サイクルを劇的に高速化し、圧倒的な競争優位性の維持が可能。

数ヶ月を要したモデル性能の向上を、 わずか数分で実現

実データに潜むギャップやバイアスを可視化し、特定の課題をピンポイントで解決する「データパッチ」を自動で生成。これまで検知できなかったエッジケースへ即座に対応し、認識精度を劇的に向上させます。

実センサー画像 3Dシミュレーション・シナリオ

致命的なAIの不具合を未然に防ぐ

世界で最も過酷な環境をシミュレーション上で再現し、AIモデルのストレステストを実施。あらゆる運用条件下でのパフォーマンスを継続的にテストし、信頼性の高いAIのデプロイをかつてないスピードで実現

AI開発における、すべてのフェーズ の要求に対応

• プロトタイピング: ハードウェア依存とデータ収集のボトルネックを解消し、プロトタイピングを劇的に高速化
• ブートストラッピング: 膨大な時間を要するデータ収集やラベリングの完了を待つことなく、初期モデルの開発を即座に始動
• クラスバランシング: 出現頻度の低いエッジケースの画像を拡充。学習データセットの不均衡を根本から是正
• パフォーマンス向上: 学習データのバリエーションを拡張。現実世界同様の多様性と複雑性を内包した、高度なデータ環境を構築
• 自動ラベリング: 合成データで学習したAIモデルを活用し、未ラベルの膨大な画像データを自動で分類・整理
• デモ: 完璧なライブデモの実演に向けて、AIモデルを最適化

数ヶ月を要するデータ収集を、 わずか数分で実現