仮想空間の利点を最大限に活かし、シミュレーションを多量に並列実行します。強化学習をはじめとした「物理AI (Physical AI)」の活用により、生産プロセスの最適解を高速に導き出します。

物理シミュレーションにより、リアルタイムに形状が変化する複雑な対象物の変形挙動まで精密に予測。従来の理論では対応が困難だった弾性体への最適な把持・搬送動作の高度なAI学習を可能にします。

実機から収集した膨大な稼働データと高度なシミュレーション解析データを高精度に掛け合わせ、環境変化に応じて生産効率を最大化するスウィートスポットをリアルタイムかつ動的に探索し続けます。