Physical AI
Physical AIの可観測性設計：センサー・推論・制御を横断して失敗を追跡する方法
センサー取得からアクチュエータ応答までを相関IDと複数の時刻で結び、分散トレース、rosbag2、構造化ログを使って遅延と失敗を再現可能に調べる設計を解説します。
Physical AIの評価設計：タスク成功率だけでなく安全性と再現性を測る方法
ロボットAIをタスク成功率だけで判断せず、安全イベント、実行条件、環境変動、試行間の再現性まで測定する評価設計を整理します。
Physical AIのモデル更新を監視する：評価・カナリアリリース・ロールバック設計
ロボットAIの更新後劣化を多層監視し、段階展開と安全なロールバックにつなげる実装要件を整理します。
AIロボットの安全設計：非常停止とAI判断を分離する理由
AIロボットで非常停止をAI判断に依存させない理由を、機能安全、保護停止、リスクアセスメント、実装と検証の観点から整理します。
