カリフォルニア州サニーベール, 2026年6月1日 /PRNewswire/ -- 物理 AI（Physical AI）向けの安全およびデータインフラプロバイダーである Foretellix (リンク ») は本日、NVIDIA Alpamayo (リンク ») エコシステムに対応した「リファレンスソリューション（Reference Solution）」を発表しました。
Foretellix は、AI 駆動型自動運転システムを構築する開発者向けに、データキュレーション（Data Curation (リンク ») ）、合成データ生成 (リンク ») （SDG）、テスト (リンク ») 、および検証 (リンク ») （Validation）ワークフローの加速を支援します。同社のリファレンスソリューションは、あらゆる AI 駆動型自動運転開発環境に対し、自信を持って大規模な AV スタック（AV Stacks）のトレーニングと検証を行うために必要なガイダンス、手法、およびツールを提供します。
Foretellix の CEO 兼共同創設者である Ziv Binyamini 氏は次のように述べています。「AI 主導の自律走行への移行は、自動運転システムの開発および検証方法を根本から変えるものです。開発者はもはや、従来のソフトウェア検証手法に頼ることはできません。当社の NVIDIA Alpamayo ベースのリファレンスソリューションは、次世代の AI 走行システムをトレーニング、検証し、安全に規模を拡大するために必要な、Foretellix のデータセントリック（データ中心型）なインフラストラクチャを実証するものです。」
物理 AI のためのデータセントリック・インフラストラクチャ
ワークフローは、AV 走行ログのデノイジング（Denoising / ノイズ除去）から始まります。これはデータからグラウンドトゥルース（Ground Truth / 真値）を抽出するために不可欠なプロセスです。このプロセスにより、時系列シナリオ・ラベリング（Temporal Scenario Labeling）と合成シナリオ設計の両方が可能になり、開発者は特定のシナリオを正確に再現したり、制御されたバリエーション（変体）を生成したりすることができます。
この基礎ステップに続き、データキュレーションとデータウェアハウスの探索が行われ、開発者は合成データ生成のベースラインとなる価値の高い走行セグメントを特定します。V&V（検証・確認）エンジニアは、仮想環境と現実世界の双方において、システムが遭遇またはテストした特定の運行設計領域（ODD）を即座に可視化できます。Foretellix のソリューションは、これらのデータを無秩序なデータレイクではなく、構造化されたデータウェアハウスへと整理します。
合成データ生成（SDG）による ODD ギャップの解消
物理 AI ツールチェーンにおいて、行動 ODD 網羅率分析（Behavioral ODD Coverage Analysis）と合成データ生成（SDG）は中核をなす要素です。このツールチェーンは ODD 内の特定のギャップを特定し、テストエンジニアがその網羅率の欠落を直接補完する新しい合成シナリオを設計・編集することを可能にします。
安全性とスケーラビリティ
NVIDIA Omniverse NuRec (リンク ») と統合された Foretellix Foretify (リンク ») シナリオデザイナーを通じて、エンジニアは再構成されたシーン内でのアクターの行動変更や新規アクターの追加を行い、ODD の完全性を分析できます。これらのシーンは、NVIDIA Cosmos (リンク ») を使用してさらに強化・拡張することが可能です。多様なシナリオを大規模に生成することは、複雑な物理環境への安全な導入に向けたスタックの準備ができているかを検証する鍵となります。
Foretellix は、6月5日午後3時40分より CVPR の NVIDIA Expo Theater、および展示期間中のブース 826 にて、NVIDIA Alpamayo ベースのリファレンスソリューションのデモンストレーションを実施します。
Foretellix について
Foretellix（フォアテリックス）は、安全な自動運転車を実現するためのリーディングプロバイダーです。同社の物理 AI ツールチェーンは、現実世界のデータキュレーション、検証・確認（V&V）、および合成データ生成（SDG）を活用し、自動運転車のトレーニング、検証、安全評価を加速させ、物理世界における AI の安全性を確保します。Foretellix の開発プラットフォームは、OEM や AV 開発者が AI ベースの自律走行へと移行できるよう、測定可能な安全性、効率性、およびスケールを提供します。
詳細については、 (リンク ») をご覧ください。
プレス窓口:
Foretellix: George Giles
pr@foretellix.com mailto:pr@foretellix.com
（日本語リリース：クライアント提供）
PR Newswire Asia Ltd.
【画像： (リンク ») 】
PR Newswire
1954年に設立された世界初の米国広報通信社です。配信ネットワークで全世界をカバーしています。Cision Ltd.の子会社として、Cisionクラウドベースコミュニケーション製品、世界最大のマルチチャネル、多文化コンテンツ普及ネットワークと包括的なワークフローツールおよびプラットフォームを組み合わせることで、様々な組織のストーリーを支えています。www.prnasia.com (リンク »)
Foretellix は、AI 駆動型自動運転システムを構築する開発者向けに、データキュレーション（Data Curation (リンク ») ）、合成データ生成 (リンク ») （SDG）、テスト (リンク ») 、および検証 (リンク ») （Validation）ワークフローの加速を支援します。同社のリファレンスソリューションは、あらゆる AI 駆動型自動運転開発環境に対し、自信を持って大規模な AV スタック（AV Stacks）のトレーニングと検証を行うために必要なガイダンス、手法、およびツールを提供します。
Foretellix の CEO 兼共同創設者である Ziv Binyamini 氏は次のように述べています。「AI 主導の自律走行への移行は、自動運転システムの開発および検証方法を根本から変えるものです。開発者はもはや、従来のソフトウェア検証手法に頼ることはできません。当社の NVIDIA Alpamayo ベースのリファレンスソリューションは、次世代の AI 走行システムをトレーニング、検証し、安全に規模を拡大するために必要な、Foretellix のデータセントリック（データ中心型）なインフラストラクチャを実証するものです。」
物理 AI のためのデータセントリック・インフラストラクチャ
ワークフローは、AV 走行ログのデノイジング（Denoising / ノイズ除去）から始まります。これはデータからグラウンドトゥルース（Ground Truth / 真値）を抽出するために不可欠なプロセスです。このプロセスにより、時系列シナリオ・ラベリング（Temporal Scenario Labeling）と合成シナリオ設計の両方が可能になり、開発者は特定のシナリオを正確に再現したり、制御されたバリエーション（変体）を生成したりすることができます。
この基礎ステップに続き、データキュレーションとデータウェアハウスの探索が行われ、開発者は合成データ生成のベースラインとなる価値の高い走行セグメントを特定します。V&V（検証・確認）エンジニアは、仮想環境と現実世界の双方において、システムが遭遇またはテストした特定の運行設計領域（ODD）を即座に可視化できます。Foretellix のソリューションは、これらのデータを無秩序なデータレイクではなく、構造化されたデータウェアハウスへと整理します。
合成データ生成（SDG）による ODD ギャップの解消
物理 AI ツールチェーンにおいて、行動 ODD 網羅率分析（Behavioral ODD Coverage Analysis）と合成データ生成（SDG）は中核をなす要素です。このツールチェーンは ODD 内の特定のギャップを特定し、テストエンジニアがその網羅率の欠落を直接補完する新しい合成シナリオを設計・編集することを可能にします。
安全性とスケーラビリティ
NVIDIA Omniverse NuRec (リンク ») と統合された Foretellix Foretify (リンク ») シナリオデザイナーを通じて、エンジニアは再構成されたシーン内でのアクターの行動変更や新規アクターの追加を行い、ODD の完全性を分析できます。これらのシーンは、NVIDIA Cosmos (リンク ») を使用してさらに強化・拡張することが可能です。多様なシナリオを大規模に生成することは、複雑な物理環境への安全な導入に向けたスタックの準備ができているかを検証する鍵となります。
Foretellix は、6月5日午後3時40分より CVPR の NVIDIA Expo Theater、および展示期間中のブース 826 にて、NVIDIA Alpamayo ベースのリファレンスソリューションのデモンストレーションを実施します。
Foretellix について
Foretellix（フォアテリックス）は、安全な自動運転車を実現するためのリーディングプロバイダーです。同社の物理 AI ツールチェーンは、現実世界のデータキュレーション、検証・確認（V&V）、および合成データ生成（SDG）を活用し、自動運転車のトレーニング、検証、安全評価を加速させ、物理世界における AI の安全性を確保します。Foretellix の開発プラットフォームは、OEM や AV 開発者が AI ベースの自律走行へと移行できるよう、測定可能な安全性、効率性、およびスケールを提供します。
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