[イーデイリーYun Junghoon 記者]AIモデルの軽量化および最適化ソリューション企業 #NOTAが、LGエレクトロニクス、モビリントと提携し、国産オンデバイスAI半導体を基盤としたヒューマノイドロボットの開発に乗り出します。巨大なロボットAIモデルを国産ニューラルネットワーク処理装置（NPU）に合わせて軽量化・最適化することで、限られたハードウェアリソース環境下でも、迅速かつ正確な自律制御を可能にする中核ソフトウェアを供給します。

ノタは8日、産業通商資源部と韓国産業技術企画評価院（KEIT）が推進する「K-オンデバイスAI半導体技術開発事業」のヒューマノイド分野における第3細目課題の主管機関として最終選定されたと発表しました。

今回の課題は、ノータがこれまでモバイル、エッジ、データセンターなどで蓄積してきたAI最適化技術の能力を、「フィジカルAI（Physical AI）」領域へと本格的に拡大する転換点となる見通しです。特に、AIモデルとNPU、実際のロボットシステムを効率的に組み合わせる「最適化」が独立した中核課題として指定され、ノータがこれを主管するという点から、AI最適化ソフトウェアが次世代ロボット産業の中核技術としての地位を確立したことを示しています。

今回の事業の究極的な目標は、国産のオンデバイスAI半導体を搭載し、複雑な日常空間においても自ら環境を認識し、人間レベルの精巧な作業を遂行する自律型ヒューマノイドを完成させることです。事業全体の総括およびヒューマノイドシステムの開発はLGエレクトロニクスが担当し、モビリントは国産NPUハードウェアを、ノータはAIモデルをNPUおよびロボット駆動環境に最適化する中核ソフトウェアを、それぞれ担当します。

ノタが主管する「ヒューマノイドAIモデルの最適化」課題は、ロボットに搭載されるビジョン・言語・行動モデル（VLA、Vision-Language-Action Model）の軽量化と、モビリントのNPUとの連携に焦点が当てられています。

ヒューマノイドのようなフィジカルAIは、カメラなどから入力される視覚情報をリアルタイムで処理し、即座の状況判断と行動につなげなければなりません。VLAモデルの推論速度が遅くなると、変化する現場の状況を適時に反映できず、安全性と作業精度が大幅に低下せざるを得ません。したがって、限られたバッテリーと演算リソースの範囲内でモデルの性能を維持しつつ、推論速度を最大化する最適化作業が不可欠です。

ノータは、トークン圧縮、量子化（Quantization）、プルーニング（Pruning）、知識蒸留（Knowledge Distillation）、層ごとの最適化など、自社が保有する高度な技術を多数投入します。これにより、VLAモデルの性能低下を最小限に抑えつつ、モデルのサイズ、演算量、メモリ占有率を画期的に削減する方針です。 精度と演算量、通信遅延（Latency）の間の最適なバランスを実現した軽量化モデルを、モビリントNPUの構造に合わせて変換し、リアルタイム推論環境およびワークロード連携モジュールまで統合して構築し、実効性を検証します。

このように最適化されたVLAモデルがロボット本体でオンデバイスとして駆動されれば、外部サーバー（クラウド）や通信ネットワークへの接続なしでも、独立した判断と動作が可能になります。データの送受信プロセスが省略されることで通信遅延が大幅に短縮され、機密性の高い内部情報の外部流出の可能性が遮断されるため、セキュリティも大幅に向上します。演算効率化による消費電力の低減効果も期待されます。

ノタのチェ・ミョンス代表は、「今回のプロジェクトは、ノタが蓄積してきたAI最適化技術を、国産NPUベースのヒューマノイドに適用する重要な事例です」と述べ、「モバイル、エッジ、データセンターなど、様々な環境でAIモデルとハードウェアを効率的に連携させてきた技術力を基盤に、ヒューマノイドを皮切りに、様々なロボットや自動車、産業機器など、リアルタイムのオンデバイスAIが必要なフィジカルAI全般において、技術の適用と事業機会を拡大していきます」と語りました。