Yodo Labsについて
私たちは、画像・動画・3Dスキャン・現場記録を、現実の資産・位置・状態・リスクに結びつける、フィジカル空間のための spatial intelligence を開発しています。先日ファーストラウンドの資金調達を完了し、本格的にチームを構築しているところです。
業務内容
自社の 4D サイトモデルを、ロボットが実際の現場に入る前に評価できる sim-ready なデジタルツインに変換します。各サイトには、メートル単位の形状、物体ごとのID、ラベル、材質がそろっています。物体ごとにメッシュと衝突形状をつくり、材質とサイズから質量と摩擦を推定し、可動部にはジョイントを付け、カメラで動くロボットのためにフォトリアルな Gaussian splat も保持します。出力は Isaac Sim や MuJoCo で読み込める OpenUSD で、実機での走行はすべてシミュレーションと照合し、そのずれを小さく保ちます。論文を読み、そのアイデアが自社の現場で実際に通用するかを検証し、有望なものを動くパイプラインに仕上げます。ファウンダーと直接協働し、成果はプロダクトに組み込まれる可能性があり、優れた結果は論文として発表できます。
求める人物像
- 3D vision、物理シミュレーション、ロボティクス、コンピュータグラフィックスのいずれかの基礎があること
- 現実の messy なデータに抵抗がなく、アーリーステージの環境で自律的に動けること
- 英語または日本語のいずれかで業務に支障がないこと（チームは両言語で動いています）
歓迎するスキル
剛体・接触シミュレーション、sim-to-real transfer、system identification、メッシュ再構成、articulated object estimation、3D Gaussian Splatting、画像からの物理特性推定、ロボット学習、デジタルツイン、産業点検。
必須ではないもの
博士号、日本語力、業界経験、上記すべてのスキル。
得られるもの
実際の産業現場に向けたシミュレーション開発の実践経験。現場スキャン・LiDARデータ・GPUリソースへのアクセスに加え、ロボットが実際に働く場所のツインで評価されていく過程を、ファウンダーと並走しながら間近で体験できます。
応募方法
pan@yodolabs.jp 宛に、件名 「リサーチサイエンティスト・インターン Simulation 応募（お名前）」 でご連絡ください。これまで取り組んできたことの簡単な説明と、あれば履歴書・GitHub・論文を添えていただければ、まずはお話しできます。