ロボティクスと物理システムのためのオンデバイスAI

エッジクラスのハードウェア上でAIエージェントを動かすことをテーマにした3本の講演です。ロボティクス、組込みシステム、応用機械学習に取り組むエンジニアを対象としています。モデル層、メモリ層、検索層と順にスタックを上がっていく構成で、いずれもクラウドAPIの背後ではなくデバイス上で動作させるという制約を共有しています。 最初の講演はRamin Hasani氏（Liquid AI 共同創業者兼CEO）による、late interaction modelsとエッジデバイス向けエージェンティックモデルの構築に必要なものについて。続いてStefania Druga氏（Sakana AI RSI Lab スタッフリサーチサイエンティスト）がエージェンティックメモリを取り上げ、エージェントがセッションをまたいで何を保持すべきか、頼れるクラウドがない場合にそのメモリをどこに置くべきかを論じます。最後にEwa Szyszka氏（Qdrant DevRelエンジニア）がエージェンティック検索について、制約の厳しいIoTハードウェアや自律システムの中でベクトル検索をどう組み込むかを解説します。 開場は18:00、講演は18:30から20:00、最後の1時間はネットワーキングです。Foundry Labs K.K.とQdrantが本イベントを支援しています。