おに

[おに @oguri_19]

VLMに画像読み込ませたら解説してくれたよとかで今更キャッキャしてるのヤバすぎるぞ弊社

[おに @oguri_19]

今の新卒は自分の3,4年目ぐらいの基本給になっているらしく、だったらもっと仕事してほしいという気持ちはありつつも、上の世代からは自分がそう思われているのだろうとも思いつつ

[おに @oguri_19]

NotebookLMの音声解説やばすぎ
フィラーが完全に人間やん

[おに @oguri_19]

宝塚ってあんまり芝生公園無いな

[おに @oguri_19]

日車の声ちょっとイメージと違うな
もっと無愛想な感じやと思ってた

[おに @oguri_19]

能力云々よりテイカー気質なのが一番精神にくる

[おに @oguri_19]

@grok
物理モデルとの残差を学習するって、Physics Informed NNと何が違うの？

[とき@engineer @toki_engineer]

最近の「フィジカルAI」論を巡る違和感は、この日経クロステックの記事を読むとかなり整理できます。

この記事が示している本質は、以下だと思います。
・AIがシミュレーションを置き換えた
・でも、AIがロボット工学の主役になったわけではない

現場で起きているのは、「帰納（AI）」と「演繹（物理シミュレーション）」の役割分担の再設計です。

製造業のロボットの活用現場では、Webのように
・大量の正解データ
・失敗データの網羅
が必ずしも存在するわけではありません。
だから「全部をAIに学ばせる」設計はスケールしないし、命も預けらません。

その現実解として出てきたのが、「物理モデルで世界を縛り、物理で書けない残差だけをAIに学ばせるアプローチ」だと思います。

三菱電機の「物理モデル組み込みAI（Neuro-Physical AI）」は、その典型だと思います。逆動力学などで「本来こうなるはず」という理想挙動を先に定義し、AIは摩擦・粘性・微小な非線形・外乱といった残差のみを学習するやり方です。

これは「AIが賢くなった」のではなく、「物理がAIの学習空間を定義する側に回った」という変化です。

この構造を理解すると、「フィジカルAIは判断の補助に過ぎない」という意見も、「従来工学を置き換える」という語りも、どちらもズレていることが分かります。

ロボットの剛性・帯域・可搬質量・停止精度・熱設計といった物理限界は、今も完全にメカ・電気・制御工学が支配しています。

AIがそこを魔法のように上書きすることはありません。

一方で、学習を組み込むことで、
・設計者が事前に想定しきれなかった状態
・複雑な接触・外乱・非定型環境
に対して、ロボットが扱える状態空間そのものが拡張され始めているのも事実です。

重要なのは、「フィジカルAIは主役でも脇役でもなく、物理で縛られた正解空間の中で、設計者が書けなかった部分をデータで埋める層」、ということです。

だからこそ、この記事が言う
「AIは命を預かれない」
「正解空間を定義するのは物理」
という言葉は重いです。

フィジカルAIの価値は、
・どれだけ工学に“従っているか”で決まり、
・そして今起きている変化は、AIが偉くなったのではなく、 工学・シミュレーション・AIの境界線が、現場で実用的な形に溶け始めた
ということだと思います。

この視点で見ると、「フィジカルAIは流行語でも革命でもなく、製造業が現実にたどり着いた『極めて工学的な進化』」と捉えることができます。

[おに @oguri_19]

トリビュートの最高峰はきのこ帝国の「染まるよ」です

[おに @oguri_19]

あんことパンの組み合わせがめっちゃ好きかもしれん

[おに @oguri_19]

東京は相も変わらず人が多過ぎて

[おに @oguri_19]

適当に見てたYouTubeにみてきさん出てきてわろた

[おに @oguri_19]

タイムラインの9割が画像付きのポストになってるけど、電波弱いとこだと読み込めない
昔は文字だけのツイートが多かった気がする

[おに @oguri_19]

弱小劇団の新作上がってて嬉しい

[おに @oguri_19]

ITエンジニアがエンジニアの代表ヅラするのやめて欲しいと考えている機械系エンジニア

[おに @oguri_19]

なぜか木村カエラが自分のトレンドで上がってきてる

[おに @oguri_19]

靴がくさすぎる
邪悪な臭いがする

[おに @oguri_19]

G田さん律儀に返信くれたのおもろい

[おに @oguri_19]

久しぶりに本を衝動買いしちまった
楽しみすぎる https://t.co/QoX35ofcvy

[おに @oguri_19]

週報を読み合わせる会議とかいう通勤よりも無駄な時間、これを受け入れられる人でないと（JTCで働くのは）難しい

[おに @oguri_19]

メーカーの研究職でも本来アカデミックな実績が重視されるべきであって、社外へのアウトプットができない奴はJTCの温さに甘えているだけ（自戒）