2족 보행 로봇의 100m 주행 세계기록

강화학습으로 얻은 제어기로 주행 

강화학습 기술이 2족 보행 로봇에서도 이용되기 시작했다. 2022년 9월에 미국의 로봇 벤처기업 Agility Robotics(이하 Agility)와 미국 Oregon State University(OSU)는, 자사의 2족 보행 로봇 ‘Cassie(캐시)’가 100m를 24.73초에 주행하며 2족 보행 로봇으로서 기네스 세계기록에 올랐다고 발표했다. 이 기록은 강화학습으로 얻은 제어기(방책)로 로봇을 주행시켜 실현했다.

Agility는 OSU발 벤처기업으로, 미국 Carnegie Mellon University 출신의 로봇 연구자이자 OSU의 교수인 조나단 허스트(Jonathan Hurst) 씨 등이 2015년에 공동 창업했다. 현재까지 자금 조달액은 누계 약 1억 7,800만 달러(약 260억 엔)에 달한다.

2020년에는 휴머노이드형 2족 보행 로봇 ‘Digit’를 상용 제품으로 발매했다. 미국 Boston Dynamic의 ‘Atlas’ 정도로 활발하게 움직이지는 않지만 휴머노이드형을 상용화했다는 의미에서는 Boston Dynamic보다 앞서 있다고 할 수 있다.

-- 다리 로봇으로 확대 --
로봇용 강화학습 기술은 서서히 확산되고 있다. 예를 들면, 스위스 ETH Zurich는 4족 보행 로봇 ‘ANYmal’의 보행 제어에 강화학습으로 얻은 제어기를 적용했다. 산길 등 울퉁불퉁한 길에서 안정적인 보행을 실현해, 미국 DARPA가 주최한 경기대회 ‘DARPA Subterranean Challenge’에서는 Boston Dynamic의 ‘Spot’을 이용하는 팀을 누르고 우승했다.

첨단용 재료의 개발 기간을 대폭 단축, 3차원 패키지 개발 가속에 기여

일본의 반도체 재료 업체 등 12개사가 첨단 반도체 패키지 재료 개발을 신속화하는 공동연구를 2022년도 내에 본격화한다. 반도체를 고성능화하는 ‘3차원 구현’ 등의 기술이 진화하면서 제조 프로세스가 복잡화되는 가운데, 반도체 업체의 재작업 요청를 줄임으로써 개발 기간을 단축하고, 반도체 업체에 대한 제안력도 높인다.

재료 대기업 Showa Denko Materials(이하, 쇼와덴코)가 주도하는 컨소시엄 ‘JOINT2’에는 재료업체나 장치업체 등 12개 업체가 참가해, 반도체 후공정에서 사용하는 차세대 패키지 재료를 공동으로 개발/평가하고 있다. 공급업체 간의 기술 공유를 통해 제조 프로세스를 구축함으로써 고객이 요구하는 재료를 신속하게 제공하는 것이 목적이다.

최근에는 대만 TSMC나 미국 인텔과 같은 대형 반도체 업체가 3차원 구현 기술의 개발에 주력하고 있다. 하지만 기술적으로 많이 복잡하기 때문에 개발과 평가가 장기화되는 것이 과제다. 

하나의 재료 업체가 단독으로 재료를 개발해도 ‘다른 재료와의 궁합이 나쁘다’ ‘디바이스의 제조 프로세스에 적용할 수 없다’는 이유로 반도체 업체로부터 재작업 요구를 받는 경우가 적지 않다. 이번에 관련된 복수의 재료 공급업체가 협력해 제품이나 프로세스를 만듦으로써 “재작업을 줄일 수 있어 개발 및 평가를 신속화할 수 있다”

'소프트웨어 정의 차량(SDV)'에 주목

2022년은 일본 시장에 많은 EV(전기차)가 등장하면서 'EV 원년'으로 불렸다. 2023년에는 EV를 접하는 유저들이 늘어나면서 EV에 대한 이해는 한층 더 깊어질 것이다. 아마도 EV의 장점뿐만 아니라 EV의 과제에 대해서도 이목이 집중될 것이다. 그런 의미에서 2023년은 ‘EV의 능력이 도마 위에 오르는 해’가 될 것 같다.

해외의 경우를 비추어 볼 때 ‘EV는 이미 성공한 것이 아니냐?’라고 말하는 사람도 있겠지만, 이 기세가 어디까지 이어질지에 대해 회의적인 시각도 많다. EV는 배터리 코스트라는 커다란 과제가 있기 때문이다. 또한 그것을 해결할 획기적인 기술의 등장에는 아직 시간이 걸릴 전망이다.

10년 전에 비하면 배터리 가격은 크게 떨어졌지만, 최근 자원 가격 급등 등의 역풍이 불면서 미래가 불투명해졌다. 일본에서는 급속 충전 인프라 부족도 큰 과제이다. 만일의 경우 주행 중 전력 부족이 될 수 있다는 불안에 EV 구입을 보류하는 유저도 적지 않다.

이러한 과제를 해결할 방법 중 하나로 일본에서 탄생한 경차 타입의 EV가 주목받고 있다. 2022년 5월에 발표된 닛산자동차의 EV 경차 '사쿠라'와 형제차인 미쓰비시자동차의 'eK 크로스 EV'는 배터리 용량을 20kWh로 줄여 구매하기 쉬운 가격을 구현했다. 

산업폐기물 삭감에 대응

현장에서 타설되지 않고 남은 콘크리트인 ‘잔 콘크리트’를 산업 폐기물로 버리는 이른바 ‘콘크리트 손실’ 문제에 좋은 소식이 들려오고 있다. SDGs(지속가능한 개발 목표)에 대한 의식이 높아지고, 정부의 ‘2050년 탄소중립 선언’에 따라 잔 콘크리트의 삭감이나 재이용에 각 업체가 진심으로 대응하기 시작했다. 잔여 콘크리트 문제의 악습을 일소하기 위해서 건설업계 전체가 강구하는 대책을 살펴보자.

본 특집에서는 사용하기는 했지만 전량을 사용하지 않고 애지테이터 트럭에 일부 남아 있는 레미콘을 '잔여 콘크리트', 전량이 그대로 애지테이터 트럭에 남아 있는 레미콘을 '리턴 콘크리트'로 정의한다.

Part 1. 총력전으로 임하는 ‘잔여 콘크리트 제로’
2025년의 오사카 간사히 엑스포를 계기로

엑스포에서 실시하려고 하는 대응에는 크게 3가지 프로세스가 있다. 첫 번째가 잔 콘크리트와 리턴 콘크리트의 발생량 자체를 줄이려는 '삭감'이다. 레미콘은 여러 번에 나누어 애지테이터 트럭으로 현장에 운반해 타설한다. 타설하는 도중에 아직 남아 있는 양을 파악해 추가로 발주한다.

라벨 없는 데이터로 자기주도학습 모델

기반 모델이란 대량의 ‘라벨 없는 데이터’를 마련해 ‘자기 지도 학습(Self-supervised learning)’을 실시한 대규모이자 범용적인 AI(인공지능) 모델을 가리킨다. 대량의 데이터로 학습시켰기 때문에 모델의 응용력이 높고 용도에 맞는 커스터마이징이 용이하다는 점이 특징이다.

미국 스탠퍼드대학 교수 등의 연구자들이 2021년 8월에 공표한 논문에서 이용되어 단번에 주목을 받았다. 구글의 언어처리 AI 'BERT'와 'PaLM', 미국 오픈AI의 언어처리 AI 'GPT-3'가 유명하지만, 자연어 처리 이외에도 적용할 수 있다.

자연어 처리를 예로 들면, 기반 모델의 바탕이 되는 것은 대량의 문서 데이터이다. 이 문서는 사람이 정답을 설정하지 않은 라벨이 없는 데이터이다. 이 데이터에 대해 자기 지도 학습을 실시하고, 문장이나 단어의 의미를 스스로 파악함으로써 언어 구성을 캐치한 기반 모델이 완성된다. 구체적으로는 문장 중 일부 단어를 랜덤으로 숨기고 앞뒤 단어에서 숨겨진 단어를 예측하는 등의 방법을 사용한다.

생성한 기반 모델에 대해 자동번역이나 문서분류와 같은 용도별 '라벨 부착 데이터'를 적용함으로써 기반 모델을 각 용도에 맞는 AI 모델로써 응용할 수 있다.

에너지/환경기술의 혁신으로 새로운 가치 창출과 사회과제 해결 지향

후지전기는 에너지/환경기술의 혁신을 통해 안전/안심하고 지속 가능한 사회를 실현하는 데 공헌한다는 경영 방침을 바탕으로, 고객의 새로운 가치 창출이나 사회과제의 해결에 이바지하는 연구 개발을 추진하고 있다.

사업 전략에 따른 신제품 개발, 글로벌 사업의 확대를 담당할 상품을 창출하면서 동시에 탄소중립이나 DX(디지털 트랜스포메이션) 등 시장 환경의 큰 변화에 대응하기 위한 연구테마 탐색이나 상품기획 입안을 강화한다.

2023년도 중기경영계획 및 그 이후의 성장전략을 실현하기 위해 자동차, 철도, 선박 등의 모빌리티 분야의 전동화나 환경 대응 및 글로벌 시장의 요청에 부응하는 상품과 기술의 개발에 리소스를 중점적/계속적으로 투입하고 있다. 앞으로 사업분야 별로 2021년도의 주요 대응을 소개한다.

파워 일렉트로닉스 에너지 분야에서는 공장 설비나 의료 설비, 방송/통신설비 용으로 200V계 중용량 무정전 전원장치 ‘UPS6600FX’를 개발했다. 새로이 이상 징후 감지 기능을 탑재해 성능 열화의 징후를 감지할 수 있도록 함으로써 신뢰성을 높였다.

DX를 성공시키기 위해서는 기술의 이해가 필수

현재 DX는 다양한 경우에 등장하는 용어가 되어 있다. DX를 실현하기 위한 관점에서 생각하면, 성공요인으로 크게 3가지를 들 수 있다.
- 방법론: 전략 책정과 추진 방법과 조직 설계
- IT와 Digital기술: 최적 기술의 선택과 적용
- DX 인재: 위 기술의 지견을 가진 인재의 확보와 육성   

이것들이 준비되면 DX를 실현할 수 있는 가능성이 높아진다. 물론 새로운 업무나 비즈니스를 디자인 하는 창조적인 사고력이나 비즈니스를 기획하여  정상궤도에 올려놓을 때까지의 고도의 경험 등이 요구되기도 한다. 결국은 ‘사람’인 것이다.

본서의 특장으로, 성공요인 중에서도 가장 중요한 DX인재에 불가결한 IT와 Digital기술에 대한 지견을 중심으로 기초부터 실용까지 광범위하고 확실하게 해설하고 있다.