論文の概要: Embodied AI in Action: Insights from SAE World Congress 2026 on Safety, Trust, Robotics, and Real-World Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10653v1
- Date: Mon, 11 May 2026 14:37:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.902636
- Title: Embodied AI in Action: Insights from SAE World Congress 2026 on Safety, Trust, Robotics, and Real-World Deployment
- Title（参考訳）: Embodied AI in Action: 安全、信頼、ロボティクス、実世界展開に関するSAE World Congress 2026の見解
- Authors: Jan-Mou Li, Paul Schmitt, Wei Tong, Majed Mohammed, Akshay Chalana, Arpan Kusari, Edward Griffor,
- Abstract要約: このホワイトペーパーは、SAE World Congress 2026のパネルセッション、textitEmbodied AI in Actionから重要な洞察を要約する。
この議論は、エンジニアリングの厳格さ、ライフサイクルのガバナンス、人間中心の設計を必要とするシステム課題として、具体的AIを扱う必要性を強調した。
この論文は、エグゼクティブ、政策立案者、そして実践的な視点を、インボディードAIの採用を責任を持って求めている技術リーダーに提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4289668428265636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Embodied artificial intelligence is rapidly moving from research into real-world systems such as autonomous vehicles, mobile robots, and industrial machines. As these systems become more capable of perceiving, deciding, and acting in dynamic environments, they also introduce new challenges in safety, trust, governance, and operational reliability. This white paper summarizes key insights from the SAE World Congress 2026 panel session \textit{Embodied AI in Action}, which brought together experts from automotive, robotics, artificial intelligence, and safety engineering. The discussion highlighted the need to treat embodied AI as a systems challenge requiring engineering rigor, lifecycle governance, human-centered design, and evolving standards. The paper provides practical perspectives for executives, policymakers, and technical leaders seeking to adopt embodied AI responsibly. The panel reached broad agreement that long-term success will depend not only on advances in AI capability, but equally on safe and trustworthy deployment.
- Abstract（参考訳）: 人工人工知能は、自動運転車、移動ロボット、産業機械などの現実世界の研究から急速に進歩しつつある。
これらのシステムが動的環境での認識、決定、行動の能力が向上するにつれて、安全、信頼、ガバナンス、運用上の信頼性に関する新たな課題も導入される。
このホワイトペーパーは、SAE World Congress 2026のパネルセッションである‘textit{Embodied AI in Action}’の要点をまとめたものだ。
この議論は、エンジニアリングの厳格さ、ライフサイクルのガバナンス、人間中心の設計、進化する標準を必要とするシステム課題として、具体的AIを扱う必要性を強調した。
この論文は、エグゼクティブ、政策立案者、そして実践的な視点を、インボディードAIの採用を責任を持って求めている技術リーダーに提供します。
パネルは、長期的な成功はAI能力の進歩だけでなく、安全で信頼性の高いデプロイメントにも依存する、という幅広い合意に達した。
関連論文リスト
- A roadmap for AI in robotics [55.87087746398059]
AIの可能性を生かして、私たちの日常生活にロボットを配備する上での、際立った障壁に取り組みたいと考えています。
この記事では、1990年代からロボット工学におけるAIが達成したことを評価し、課題と約束を列挙した短期的・中期的な研究ロードマップを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-26T15:18:28Z) - The Singapore Consensus on Global AI Safety Research Priorities [128.58674892183657]
2025年シンガポールAI会議(SCAI: International Scientific Exchange on AI Safety)は、この分野での研究を支援することを目的としている。
ヨシュア・ベンジオが議長を務める国際AI安全レポート(AI Safety Report)は、33の政府によって支援されている。
レポートは、AI安全研究ドメインを3つのタイプに分類する。信頼に値するAIシステム(開発)作成の課題、リスク評価の課題(評価)、デプロイメント後の監視と介入の課題(会議)。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-25T17:59:50Z) - Report on NSF Workshop on Science of Safe AI [75.96202715567088]
機械学習の新たな進歩は、社会問題に対する技術ベースのソリューションを開発する新たな機会につながっている。
AIの約束を果たすためには、正確でパフォーマンスが高く、安全で信頼性の高いAIベースのシステムを開発する方法に取り組む必要がある。
本報告はワークショップの安全性の異なる側面に対処した作業グループにおける議論の結果である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-24T18:55:29Z) - Human-Centered AI and Autonomy in Robotics: Insights from a Bibliometric Study [3.794859469462058]
Human-Centered AI(HCAI)は、人間の制御と自動化のバランスを図る。
本稿では,SciMAT と VOSViewer を用いた知的自律ロボットシステムの書誌分析を行った。
この発見は、学術的傾向、新しいトピック、そして自己適応型ロボット行動におけるAIの役割を浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-28T14:45:48Z) - Alignment, Agency and Autonomy in Frontier AI: A Systems Engineering Perspective [0.0]
アライメント、エージェンシー、自律といった概念は、AIの安全性、ガバナンス、制御の中心となっている。
本稿では、これらの概念の歴史的、哲学的、技術的進化をトレースし、その定義がAI開発、デプロイメント、監視にどのように影響するかを強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T21:37:20Z) - BadRobot: Jailbreaking Embodied LLMs in the Physical World [20.96351292684658]
Embodied AIは、AIが物理的エンティティに統合されるシステムを表す。
大きな言語モデル(LLM)は強力な言語理解能力を示す。
我々は,従来の音声ベースのユーザシステムインタラクションを通じて,LLMを安全性や倫理的制約に違反させることを目的とした,新たな攻撃パラダイムであるBadRobotを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T13:13:16Z) - Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。