[イーデイリーKim Hyun-ah 記者] AI半導体企業のモビリントが、ヒューマノイドロボットに搭載する人工知能（AI）コンピューティングプラットフォームを開発します。これは、ロボット内部で複数のAIを同時に実行し、分析結果を実際の動作につなげる技術です。AI半導体から搭載用モジュール、ソフトウェアに至るまで統合的に開発し、消費電力と処理遅延の低減に焦点を当てました。今後、LGエレクトロニクスのヒューマノイドシステム環境と連携し、適用可能性を検証する予定です。

モビリントは、ヒューマノイドに特化したニューラルネットワーク処理装置（NPU）とAIアクセラレータ半導体を設計し、これらをロボットに搭載するモジュールや、AIモデルの変換・最適化・実行を支援するソフトウェアを併せて開発すると明らかにしました。

認識から行動まで、複数のAIが連携します

。 ヒューマノイドが人間と同じ空間で自律的に動くためには、周囲の環境を認識し、人間の命令を理解し、次の行動を判断するAI機能が同時に作動しなければなりません。カメラやセンサー情報の処理から、移動経路の設定、安全判断、関節制御に至るまで、多様な演算が必要となります。

視覚と言語を同時に理解するビジョン・言語モデル（VLM）、判断を実際の行動につなげるビジョン・言語・行動モデル（VLA）も活用されます。複数のAIが同時に動作する際、演算に遅延が生じると、ロボットの反応や動きにも影響を及ぼす可能性があります。

モビリントは、NPUとソフトウェアを同時に最適化し、複数のAI処理を効率的に行い、必要な演算が適時に行われるよう開発を進める計画です。

ロボット内部での低消費電力によるAI実行

ヒューマノイドは、データセンターとは異なり、バッテリーと限られた空間の中で動作します。高い演算性能と同様に、消費電力と発熱を管理する能力も重要です。外部サーバーや通信への依存度を下げるためには、ロボット内部でAIを安定して実行できる必要があります。

モビリントは、高性能・低消費電力のNPUと小型アクセラレータモジュールを開発し、AIモデルを実際のロボット環境に合わせて適用するソフトウェア開発環境も構築します。これは、半導体とモデル、ハードウェアとソフトウェアを個別に連携させ、最適化しなければならないロボットメーカーの負担を軽減することを目的としています。

LGエレクトロニクスのヒューマノイド環境で性能検証

開発したプラットフォームは、今後「LGELECTRONICS(066570)」の日常空間用ヒューマノイドシステム環境と連携して検証を行います。複数のAIが同時に動作する際、センサー入力から認識・判断、実際のロボット制御に至るまでのプロセスが、どれほど迅速かつ安定して行われるかを確認する予定です。

バッテリー環境下での消費電力や発熱、長時間の動作安定性も検証します。ロボットの歩行や関節の動きで発生する振動・衝撃を考慮し、加速度センサーモジュールの信頼性と放熱性能も点検します。検証過程で明らかになった処理の遅延や電力・発熱の問題は、半導体やモジュール、ソフトウェアの改善に反映させます。

今回の開発は、産業通商部の「K-オンデバイスAI半導体技術開発事業」の一環です。モビリントは、「ヒューマノイド向けオンデバイスAIアクセラレータ開発」課題の主管研究開発機関を務めました。開発された技術は、今後、サービスロボット、自律移動ロボット（AMR）、スマート家電、AIカメラなどにも活用する計画です。

モビリントのパク・ジュヒョン研究企画本部長は、「フィジカルAIにおいては、演算性能だけでなく、AIの判断が機械の動きに迅速に反映されるかが重要だ」とし、「半導体、モジュール、ソフトウェアを統合して開発し、LGエレクトロニクスのヒューマノイド環境において適用可能性を検証していく」と述べました。