アトラックラボ、NVIDIA DGX Spark上でローカルLLM環境構築へ

アトラックラボ、NVIDIA DGX Sparkを用いて新たなAI環境を構築

株式会社アトラックラボが、NVIDIAの革新的なAIスーパーコンピューター「NVIDIA DGX Spark」を利用して、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」のローカルLLM（大規模言語モデル）及びVLM（視覚言語モデル）環境を確立した。これにより、通信が不安定な状況でも高性能なAIの導入が可能になり、現場での利用が大いに期待されている。

通信環境が求められる分野での強み

建設現場や災害地域、地下の施設などでは、インターネット接続が難しい環境が数多く存在する。これまで、このような環境で高性能AIを活用することは困難であったが、アトラックラボのAT-SYNAPSEは、ローカルで処理を行うことでその制約を取り除く試みである。

オフライン対応のフィジカルAI

AT-SYNAPSEは、NVIDIA DGX Spark上で動作することにより、映像の認識から行動の判断までを現場内で完結できる「オフライン対応フィジカルAI」となった。これにより、リアルタイムな映像分析や状況判断が可能となり、機密情報が求められる施設や通信環境が整っていない場所でも、安心して利用できる基盤が築かれた。

システム構成

本システムでは、NVIDIA DGX Sparkを「Brain on Desktop」として活用し、ローカルでのLLM/VLM処理にはOllamaを使用。具体的な構成には、MoE（Mixture of Experts）方式の「Qwen3.6 35B-A3B」モデルが採用されている。この環境では、ロボットはRGB画像と深度情報をリアルタイムで取り込み、周囲の状況を認識し、音声・テキストに基づいて適切な行動を判断する。

計画・推論の実績

最近の検証では、AT-SYNAPSEによる状況理解と行動計画が実用速度で動作することが確認された。毎秒64.3トークンでの処理が可能で、自然言語による対話やROS 2ツールの選択が実現している。また、RealSenseカメラを通じて取得した画像内の対象物の認識も行い、約4.5秒で正確な検出・特定を行うことができた。

新機能の追加

新たに、RGB画像とDepth情報を統合同時理解する機能も追加された。これにより、ロボットは物体の位置や距離を把握し、より安全で効率的な行動を計画できるようになった。これらの機能は特にフィールドロボットの有用性を高める要素となり、農業、建設、医療など多様な分野での利用が期待される。

結論

アトラックラボの取り組みは、今後も進化を続け、フィールドロボットの運用に革命をもたらす可能性を秘めている。今後、より多くの分野でローカルAIを活用することで、人々の作業環境を大幅に改善し、危険な仕事をロボットに任せる社会的実装が進むことを期待したい。代表取締役の伊豆智幸氏は、「ロボットが周囲を見て、考え、行動を判断できる環境を構築することが可能になった」とコメントしている。この技術の普及によって、私たちの生活はどのように変わるのか、今後の展開に目が離せない。

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