[イーデイリーKim Hyun-ah 記者] AIモデルの最適化を手掛ける企業「NOTA」が、ロボット用人工知能（AI）をクアルコムのニューラルネットワークプロセッサ（NPU）に合わせて最適化し、実際のロボットアームの作業速度を3倍に高めました。

#ノータは22日、クアルコムの産業用システムオンチップ（SoC）「クアルコム・ドラゴンウィング IQ-9075」のNPUにおいて、ビジョン・言語・行動モデル（VLA）を最適化した結果、ロボットアームの作業時間が従来の36秒から12秒に短縮されたと明らかにしました。

今回の実証実験は、ロボットアームが人の音声コマンドを理解した後、キューブをつかんで反対側のマットへ移動させる作業として行われました。

AIが次の行動を決定する推論速度は、最大7倍速くなりました。実際の作業成功率は、最適化前の93％から92％へと、1ポイント低下するにとどまりました。速度を向上させながらも、元のモデルの性能をほぼ維持できたとのことです。

特に、高性能GPUや外部サーバーに依存することなく、ロボットに接続されたクアルコムのNPUでAI推論を直接処理しました。カメラ映像の認識から音声コマンドの理解、行動の生成まで、ロボット内部で処理できるよう、AIモデルと実行環境を共に最適化しました。

VLAは、映像と言語を理解し、それに基づいてロボットの実際の動作まで生成するAIモデルです。演算量とメモリ使用量が多いため、電力と演算リソースが制限されたロボットで動作させるには、モデル自体だけでなく、半導体や実行環境まで最適化する必要があります。

ノタは、VLAモデルの軽量化やNPU演算グラフの最適化、マルチNPU実行環境、動作生成の高速化などを適用しました。その後、実際のロボットアームと接続し、AI推論速度や作業速度、精度、作業成功率を総合的に検証しました。

AI推論速度は、ロボットの反応性にも影響を及ぼします。判断が遅れると、周囲の環境が変わった後も、以前の状況を基準に動作してしまう可能性があるためです。特に、ロボットの連続的な動きを学習したAIモデルにおいては、推論の遅延を減らすことが、実際の作業の安定性にとっても重要です。

ノータは、今回の成果を契機に、モバイル・エッジAIで蓄積した最適化技術を、ロボットやヒューマノイドなどのフィジカルAI分野へと拡大する計画です。

ノータは、2015年にKAIST（韓国科学技術院）の研究チームが学生起業として設立した、AIモデルの軽量化・最適化を専門とする企業です。スマートフォンのキーボードでの誤入力を減らす技術から始まり、小型端末でもAIを効率的に動作させることができるモデル最適化技術へと事業領域を広げてきました。2025年11月にコスダックに上場しました。

代表的な技術は、AIモデルの自動圧縮・最適化プラットフォーム「NetsPresso（ネッツプレッソ）」です。AIモデルの性能低下を最小限に抑えつつ、モデルのサイズと演算量を削減することで、電力やコンピューティングリソースが制限されたオンデバイス環境でもAIを稼働できるよう支援します。

サムスン電子、LG電子、ネイバーをはじめ、NVIDIA、クアルコム、Arm、ルネサスなど、グローバルな半導体・技術企業と協力しています。

ノタは、LGエレクトロニクス・モビリントと共に、政府の「K-オンデバイスAI半導体技術開発事業」ヒューマノイド分野の国策課題にも参加しています。この事業では、ビジョン・言語・行動モデルを国産NPUおよび実際のロボット環境に合わせて最適化する作業を担当しています。

ノータのチェ・ミョンス代表は、「AIモデルのサイズや推論速度の改善にとどまらず、実際のロボットの反応性や作業性能に結びつけられることを示した事例です」と述べ、「多様なAIモデルとハードウェアを網羅する最適化技術を、ロボットやヒューマノイドなどのフィジカルAIへと拡大していきます」と語りました。