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NVIDIAは2026年9月21日、物理AIを大規模に展開するための安全基盤「NVIDIA Halos」を示しました。自動運転車や産業用・人型ロボットが人と空間を共有するなか、ハードウェア、ソフトウェア、AI、稼働環境、導入後の更新までを一体で検証します。設計時だけでなく運用中も安全性の証拠を追跡し、評価・認証・実環境への展開につなげる全層型の仕組みです。
背景には、道路や工場、倉庫の状況を固定的な区画や障壁だけでは管理できず、自律システムが変化を認識して安全な状態へ移る必要があることです。さらに、AI固有の挙動を設計時・実行時・検証時に確認し、更新や新しい作業、稼働条件の変化に応じて追加試験を行う考え方です。
自動運転車向けでは、DRIVE AGX ThorとHyperion、ASIL-D認証済みDriveOSを基盤とするHalos OS、説明可能性を持たせるAlpamayo、Safety Evaluation Frameworkを組み合わせます。クラウドでのAI開発・シミュレーションから車載展開まで、安全性の証拠を追跡できる構成です。
ロボット向けでは、機能安全用の専用領域を備えるIGX Thor、障害検出・監視・報告を担うHalos Core、センサー情報と安全処理を接続するHoloscan Sensor Bridgeをそろえます。Isaac LabとOmniverse librariesによるシミュレーションに加え、外部カメラと視覚AIで施設側から監視するオープンソース設計も提供します。
Halos AI Systems Inspection Labは、安全、サイバーセキュリティ、AI安全の要件を反復可能な検査へ落とし込み、第三者機関による最終認証の準備を支援します。同ラボはANABからISO/IEC 17020検査機関として認定され、車載分野ではTÜV SÜDやTÜV Rheinlandによる工程、OS、車両システムの評価も示されています。