フィジカルAIソリューションの先駆者であるSiMa.aiは、フィジカルAI向けエージェント型開発環境「Palette Neat」の提供を開始した。複雑なアプリケーションの開発期間を従来の数カ月から数日、場合によっては数時間にまで短縮できるとしている。
Palette Neatの3つの主要特長
Palette Neatはオープンソースで提供され、フィジカルAI向け実行ライブラリとエージェントのワークフロー層を統合した専用環境だ。主な特長は以下の3点である。
1つ目は「新たな開発パラダイム」。開発者は自然言語のコマンドでシステム全体を構築でき、エンジニアリングチームはシステムレベルの差別化に専念できる。
2つ目は「開発期間の大幅短縮」。エージェント型開発環境がアプリケーション構築からシリコンへのマッピングまでを自律的に実行し、既存コードの約90%を再利用可能にする。
3つ目は「摩擦のないプラットフォーム移行」。業界をリードするGPUベンダーとのピン互換性をもつSoMおよびPCIeコンパニオンカードとの組み合わせにより、ハードウェア切り替えに伴うコストやリスクを低減する。
Modalix SoMとの統合で電力効率を実現
量産対応の「Modalix MLSoC SoM」は消費電力10W未満で動作し、複数の大規模言語モデル（LLM）をビジョンモデルやセンサーモデルと同時実行できる。既存SoMフォームファクターとのピン互換性をもつドロップイン代替品として設計されており、キャリアボードの再設計は不要だ。
Palette NeatとModalix SoMの組み合わせは、ロボット工学、自動車、ドローン、産業オートメーション、航空宇宙・防衛、スマートビジョン、ヘルスケアなど幅広い分野での高負荷なフィジカルAIワークロードに対応する。
SiMa.aiの創設者兼CEOのクリシュナ・ランガサイは「Palette Neatと同社のSoMを組み合わせることで、従来のGPUにおける障壁を取り除き、開発者は自然言語でシステムを設計し、開発作業を数日、多くの場合は数時間で完了できるようになる」と述べている。
Palette NeatはすでにGitHubでオープンソース公開中。米国時間6月30日(月)にはウェビナー「Scaling Physical AI」も開催予定だ。
