何が起きたか

AIがクラウドから物理世界へ移行しつつあり、産業用ロボティクスが物理AIと呼ばれる新たな分野の初期の主要採用分野として浮上している。AMDの上級ディレクターであるGilles Garcia氏は、インドAIインパクトサミットで、この移行がコンピューティングの歴史的なパターンに従うものであると述べた。

詳細

Garcia氏は、技術は大規模な中央集権システムから始まり、データが生成され意思決定が行われる場所へと徐々に近づいていくというパターンを指摘した。これにより、機械内部でAIシステムが動作し、リアルタイムで感知・解釈・行動する「物理AI」が可能になると説明した。同氏は「大規模な生成AIモデルはクラウドに残るが、クラウドとの相互作用が少ないモデルはエッジやファーエッジで実行できる」と述べた。 産業用ロボティクスは物理AIを採用する最も急速に動く分野の一つであり、メーカーは生産ラインのロボットに、欠陥の識別、プロセス調整、安全性維持を最小限の人間の監督で行う自律性を求めている。また、工場の柔軟性も求められており、生産ラインが製品タイプを迅速に切り替える必要がある。Garcia氏は、ローカルAI処理が中央集権システムに依存するよりも効率的にこうした変更を可能にすると述べた。 ヒューマノイドロボットも技術拡大の領域であり、Garcia氏は今後10年以内に医療支援、病院支援、高齢者介護などの役割でAI搭載マシンが登場する可能性があると述べた。「ロボットは知覚、センシング、タッチ、ビジョンに基づいて即座に行動する必要がある。データセンターに情報を送って回答を待つなら、ロボットは役に立たない」と同氏は語った。 物理AIシステムでは、レイテンシ、消費電力、応答性が生の計算規模よりも優先される。AMDは低消費電力の組み込みプロセッサを開発しており、Garcia氏は「Llama 3.2の10億パラメータモデルを25W未満のデバイスで実行できる」と述べた。同社は最近、Zen 5アーキテクチャに基づくRyzen Embedded 9000シリーズを発表し、最大16 CPUコアと65Wから170Wの構成可能な電力範囲を提供する。また、x86 CPUコア、GPU計算能力、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）を統合したRyzen Embedded P100も開発中である。

Key Facts

AMDのGilles Garcia氏は、インドAIインパクトサミットで物理AIへの移行について講演した。[0]
Garcia氏は、大規模な生成AIモデルはクラウドに残るが、他のモデルはエッジまたはファーエッジで実行できると述べた。[0]
産業用ロボティクスは物理AIを採用する最も急速に動く分野の一つである。[0]
Garcia氏は、今後10年以内にヒューマノイドロボットが医療支援、病院支援、高齢者介護などの役割で登場する可能性があると述べた。[0]
AMDはLlama 3.2の10億パラメータモデルを25W未満のデバイスで実行できるとGarcia氏は述べた。[0]
AMDはRyzen Embedded 9000シリーズを発表した。Zen 5アーキテクチャに基づき、最大16 CPUコアと65Wから170Wの構成可能な電力範囲を提供する。[0]
AMDはRyzen Embedded P100を開発中で、x86 CPUコア、GPU計算能力、NPUを統合する。[0]
Garcia氏は「複雑なモデルが必ずしも大きなGPUを必要とするわけではない」と述べた。[0]

なぜ重要か

物理AIへの移行は、産業オートメーションの将来を示すものであり、エッジでのリアルタイム処理がロボットの即時行動を可能にする。AMDのような半導体メーカーの戦略は、産業用ロボティクスやヒューマノイドロボットの進化に影響を与える可能性がある。