일본산업뉴스요약

로봇의 미래(하)-WRS
데이터의 연계, 어려운 문제
길 프렛 / 도요타리서치인스티튜드(TRI) CEO

로봇 및 인공지능(AI) 기술의 트렌드는 무엇입니까?
→클라우드 로보틱스와 에너지 효율이다. 딥러닝은 소비전력이 크고 이동 로봇 및 휴대단말에서 계산하는 것은 현실적이지 않다. 데이터는 클라우드에 모아 학습해야 한다. 모든 로봇이 학습 성과를 공유할 수 있다. 단 자율주행 등의 안전에 관해 통신 지연이 있어서는 안 되는 처리는 자동차에서 할 필요가 있다. 우리는 에너지 효율이 높은 방법을 추구하고 있다.

심층학습 등은 불확실성을 배제할 수 없다. 안전에 관련된 부분에도 응용할 수 있습니까?
→기술의 축적이 있지만, 그래도 100%는 있을 수 없다. 때문에 신뢰성 실험에는 통계적인 방법이 필요하다. 우리는 많은 시뮬레이션과 실제 차량에서의 실험을 거듭하고 있다.

미국방위고등연구계획국(DARPA)에서 재해 대응 로봇 대회를 개최했습니다. 기술 개발에 대회를 이용하는 메리트는?
→우선 팀이 경쟁하는 것으로 기술 개발에 가속도가 붙는다. 그것을 보고 각 업계 대표는 우수한 인재를 찾는다. DARPA의 대회에서는 경력자들이 로봇 및 자율주행 벤처 기업을 설립하고 각계에서 활약하고 있다. DARPA는 재해 대응만 있었지만, 2020년에 개최하는 로봇 국제대회∙전시회 ‘월드 로봇 서밋(WRS)’은 가정에서의 지원 및 제조업, 재해 대응 등으로 각각이 가지고 있는 과제에 도전할 수 있다.

각각의 과제라 하면?
→산업용은 생산성과 유연성의 양립이 요구된다. 사용자는 제품이 바뀔 때마다 로봇 및 제조 라인을 변경하고 싶지 않다. 가정용은 소비자에게 합리적인 가격으로 만들 필요가 있다. 한편 부재 시 및 취침 중에 일한다면 생산성은 강하게 요구되지 않는다. 각 업계의 과제에 대응하면서 기술 및 아이디어를 공유할 수 있다.

WRS에서는 집과 가전, 로봇의 연계를 모색합니다. 다른 업종의 데이터 연계는 가능합니까?
→”Date is new OIL”(데이터는 새로운 자원이다) 이 말에 나도 찬성한다. 하지만 아쉽게도 미국에서는 많은 기업이 데이터 독점을 경쟁하고 있다. 도요타자동차는 고객과 고객의 프라이버시를 존중한다. 데이터는 누가 소유해야 하는 지는 어려운 문제이다. 데이터 가치와 프라이버시 보호의 양립은 각국에서 논의되고 있다. 일본이 WRS를 통해 연계 모델을 제시한다면 커다란 성과가 될 것이다.

기자의 눈
‘감정 추정’ 미래를 잇는다
TRI는 자율주행의 차량 제어에 더해 감정 추정 기술에 힘을 쏟는다. 기분 및 컨디션에 맞추어 운전 지원 레벨 및 자동차 실내 콘텐츠를 조정할 수 있게 하는 ‘운전하는 즐거움’을 실현하기 위해서이다. 감정 추정은 서비스 로봇에도 응용할 수 있어, 집과 자동차, 공공 서비스를 잇는 데이터가 될 수 있다.

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