TDK, 소뇌를 모방한 AI 칩 개발

20 이상 감지 및 동작 예측

TDK는 사람의 소뇌 기능을 아날로그 전자 회로로 모방한 AI(인공지능) 칩을 홋카이도대학과 공동으로 개발했다. 간단한 이상 감지와 동작 예측 등을 20µW라는 매우 작은 전력으로 학습·추론이 가능. 단말기(엣지)에 탑재되어 측정 데이터의 1차 처리 등을 하는 ‘엣지 AI’로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. TDK는 향후, MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서와 융합해 센서가 감지한 변화의 의미를 추출해 출력하는 스마트한 센서로 시장에 투입할 계획이라고 한다.

-- 손가락의 초동으로 추정 --
TDK와 홋카이도대학이 개발한 AI 칩에는 대표적인 기계학습 모델인 딥러닝이 아닌 더 작은 모델인 ‘리저버 컴퓨팅(Reservoir Computing)’이 구현되어 있다. 리저버 컴퓨팅은 적은 정보량으로 직감이나 반사신경과 같이 빠르게 추론하는 작업에 강하다. 한편, 이미지나 문서 생성 등에는 적합하지 않다.

TDK가 이번 칩으로 실현 가능한 예로 제시한 것이 ‘절대 이길 수 없는 가위바위보 장치’이다. 상대가 가위바위보 중 하나를 내려는 순간 손가락의 초동을 분석해 손이 ‘주먹’이나 ‘가위’, ‘보’의 형태가 되기 전에 이를 이길 수 있는 손 모양을 표시하는 장치이다. 엄지에 부착된 가속도 센서의 값으로 상대의 손 모양을 예측한다.

이 기술은 2025년 10월, 지바(千葉)시에서 열린 국내 최대급 전자기술 전시회 ‘CEATEC 2025’에서 기술적으로 우수하고 시장성·미래성이 높은 제품에 수여되는 ‘CEATEC AWARD 2025’의 ‘혁신 부문상’을 수상했다.

Part 3. 컨테이너∙파이썬으로 테슬라 추격

End-to-End(E2E) 자율주행 실현을 위해서는 차량용 소프트웨어 기반을 크게 바꿔야 할 것으로 보인다. 자율주행 스타트업인 튜링(Turing, 도쿄)은 리눅스(Linux)와 가상화 기술인 ‘컨테이너(Container)’를 채택할 방침이다. 이 두 가지는 IT 업계에서는 보편화된 기술이지만, 실시간성과 안전성을 중시하는 차량 제어 분야에서 채택되는 경우는 드물다. 튜링은 E2E의 개발 규모는 거대하기 때문에 IT 업계의 표준 기술을 도입하지 않으면 시장을 선도하는 미국 및 중국 기업들을 따라잡기 어렵다고 판단했다.

2021년에 창업한 튜링은 차량 주변 인식부터 판단·제어까지 인공지능(AI)이 담당하는 E2E를 국내에서 선도적으로 추진해 왔다. 2030년까지 모든 장소에서 운전자의 감시가 필요 없는 ‘레벨 5’의 완전 자율주행 실현을 목표로 하고 있다.

튜링은 현재 E2E AI 모델이 탑재된 실험 차량을 도쿄 도내에서 약 20대 시범 운행하고 있으며, 그 차량의 소프트웨어 기반 OS(기본 소프트웨어)로 리눅스 베이스의 ‘Ubuntu’를 채택했다. 리눅스는 대부분의 서버에 사용되고 있는 대표적인 오픈소스 OS로, 전 세계적으로 개발자들이 많이 있어 풍부한 라이브러리(재이용 가능한 소프트웨어 부품)를 갖추고 있다.

튜링 개발부의 도쿠히로(德弘) 시니어 엔지니어는 “리눅스에는 AI 관련을 포함한 다수의 하이퀄리티 라이브러리가 있어, 그 생태계(경제권)의 혜택을 최대한 활용해 개발을 원활히 진행할 수 있다”라고 말하며, 경쟁이 치열한 E2E 개발에서 리눅스 채택은 반드시 필요하다는 견해를 밝혔다.
 

개정 건축기준법 시행으로 심사기관의 부담 증가, 국토교통성이 대책 마련

개정 건축기준법이 전면 시행된 2025년 4월 이후, 건축 확인 심사 기간이 장기화되고 있다. 국토교통성에 따르면, 같은 해 9월 말 기준으로 사전 심사에서 확인증 발급까지의 평균 처리 기간이 개정 전 3~7일에서 약 39일로 늘어났다고 한다. 이러한 사실은 복수의 지정 확인 검사기관을 대상으로 한 청취조사를 통해 밝혀졌다.

신청자가 작성하는 확인 신청 서류에 미비함이 많고, 신청 접수 전의 보완 지시에 시간이 걸리는 것이 심사기관의 업무 증가 원인 중 하나라고 한다. 심사기관의 업무 부담을 줄이기 위해 국토교통성은 인공지능(AI)을 활용한 ‘건축 확인 신청 서류 작성 지원 서비스’ 운영을 2025년 11월 10일에 개시했다. 신청자가 확인 신청 서류의 기재 사항 누락 등에 대해 사전에 스스로 체크할 수 있다.

이번 서비스는 일본건축방재협회가 제공한다. 이용자가 업로드한 확인 신청 서류의 문장과 도면을 AI가 분석해 기재 사항의 유무 등을 확인. 누락된 항목이 있으면 이용자에게 알려 보완하도록 권고한다. 단, 건축기준법이나 기타 법령에 대한 적합성을 심사하는 것은 아니다.

구체적으로는 사전에 설정된 평가 항목 체크리스트에 따라 확인 신청 서류를 평가한다. 예를 들어, 각 도면에 설계자의 이름이 기재되어 있는지, 부지 경계선이 표시되어 있는지 등을 AI가 인식하고, 누락된 것이 있을 경우, ‘확인 필요’라고 지적한다. 운용 상황에 따라 평가 항목의 증감도 검토되고 있다고 한다.

서비스 제공 기간은 2025년 11월 10일부터 2026년 3월 9일까지로 예정되어 있으며, 무료로 이용할 수 있다. 다만, 하나의 계정당 24시간 동안 최대 5회까지 이용할 수 있도록 제한되어 있다.

메가솔라 보조금은 2027년도에 폐지 예정

정부의 재생에너지 정책이 전환기를 맞고 있다. 해상풍력 분야에서는 미쓰비시상사 등이 3개 해역 사업에서 철수한 것을 계기로 공모 제도를 재검토한다. 태양광 분야에서는 메가솔라(대규모 태양광 발전소)를 통해 지역 공생형 모델로 방향을 전환한다.

나가사키현 고토시 항구에서 약 7km 떨어진 해역에는 2026년 1월 5일에 가동을 시작한 8기의 풍력 발전기가 떠 있다. 기초 구조물에서 회전 직경 80m인 블레이드(날개) 끝까지의 전체 길이는 176m를 넘는다. 발전 출력은 1기당 2.1MW이다. 8기 전부를 가동하면 재생에너지만으로도 고토시 전력 수요의 약 80%를 충당할 수 있다고 한다.

이 풍력 단지는 일본 최초의 대규모 부유식 해상풍력 발전소인 ‘고토 해상 윈드팜’이다. 도다건설 등 6개사가 출자해 설립한 고토 플로팅 윈드팜 합자회사(고토시)가 사업을 추진한다.

얕은 바다가 적고 사방이 바다로 둘러싸인 일본에서는, 연안이 아닌 먼바다에 설치할 수 있는 부유식 방식이 주목을 받고 있다. 이에 따라 도다건설을 비롯한 건설사들은 부유식 기술 개발을 위해 치열하게 경쟁해 왔다.

한편, 해상풍력 정책은 전환점을 맞이하고 있다. 발단은 2025년 8월, 미쓰비시상사 등을 중심으로 한 기업 연합이 정부 공모 1라운드에서 낙찰받은 국내 3개 해역의 해상풍력 사업에서 철수하겠다고 발표한 것이다.
 

원격 제어와 AI 등 IIFES에서 본 새로운 흐름

제조업이 ‘소프트웨어 정의형(Software-Defined)’으로 변화하려 하고 있다. 유럽의 FA(공장 자동화) 업체들을 중심으로 제창되어 온 개념이 일본에도 본격적으로 도입될 조짐이다.

소프트웨어 정의라고 하면, OTA(Over The Air, 무선 소프트웨어 업데이트)를 통해 차량 기능을 최신 상태로 유지하거나 추가할 수 있는 ‘소프트웨어 정의 차량(SDV)’이 유명하다. 마찬가지로 공장이나 자동화 시스템에서도 제어 시스템 계층(OT)과 기업의 정보 시스템 계층(IT)을 통합해 데이터 활용과 전체 최적화를 추진하려는 움직임이 주목을 받고 있다. 이를 SDA(소프트웨어 정의 자동화)라고 부른다.

자동화, 계측 기술 전시회 ‘IIFES 2025’(2025년 11월 19~21일, 도쿄 빅사이트)에서는 클라우드형 PLC를 활용한 원격 제어와 AI(인공지능)를 통한 자동화 등 소프트웨어 기능을 전면에 내세운 전시가 관람객의 주목을 끌었다.
 

6G의 상용화를 기다리지 않고 조기 구현 추진

소프트뱅크가 이동통신 시스템과 AI(인공지능)의 융합에 적극적으로 나서고 있다. AI로 RAN(Radio Access Network)을 고성능화하는 ‘AI for RAN’과 통신 업계용 생성 AI 기반 모델인 ‘Large Telecom Model(LTM)’ 개발에 주력하고 있다. 6G(6세대 이동통신 시스템)의 상용화를 기다리지 않고 단계적으로 사내에서 구현·활용할 방침이다.

소프트뱅크는 두 가지 측면에서 AI와 무선 통신의 융합을 목표로 하고 있다. 첫 번째는 LTM으로 오퍼레이션 업무를 자동화하여 운영 유지비(OPEX)를 절감하는 것. 두 번째는 AI for RAN을 통해 RAN 성능을 향상시켜 설비 투자비(CAPEX)를 절감하는 것이다. 소프트뱅크는 전자를 ‘Human AI’, 후자를 ‘Machine AI’라고 부르며, 통신 업무에서 AI의 역할을 구분하고 있다. 이 두 가지를 결합함으로써 AI-Native RAN의 조기 실현을 목표로 하고 있다.
 

2028년에 레벨 4 실현, 우선은 노선 버스에서

NTT가 자율주행 서비스 사업화에 본격적으로 나섰다. 2025년 12월 15일, NTT는 자율주행 전문의 완전 자회사, NTT모빌리티(도쿄)를 설립했다. 2028년에는 특정한 조건 하에서 운전자 개입이 필요 없는 자율주행 ‘레벨 4’를 우선 노선 버스에서 실현해 전국적으로 서비스를 개시할 계획이다. 대중교통 사업자 부족이 심각해지는 지역에 자율주행 차량을 도입하는 것을 목표로 하고 있다.

NTT모빌리티는 자율주행 차량 조달과 도입, 운행을 위한 모니터링 시스템 등을 지자체와 대중교통 사업자에게 제공한다. NTT 그룹에서는 지금까지 NTT동일본, NTT 서일본, NTT 도코모, NTT 도코모비즈니스 등의 사업 회사가 각각 자율주행에 관련된 실증 사업을 추진해 왔다. NTT모빌리티는 각 기업이 축적해 온 지식 및 기술을 통합해 시스템의 공통화 등을 실시, 사업화를 원활히 진행시키는 역할을 담당한다. 사업 회사들은 계속해서 지역의 기업들과 연대해 서비스를 제공한다.

국토교통성은 2030년에 레벨 4 자율주행이 가능한 버스와 택시, 트럭을 1만 대로 확대한다는 목표를 내세우고 있다. 통신 대기업으로는 소프트뱅크 그룹과 KDDI도 자율주행을 위한 프로젝트를 추진하는 등, 적극적인 자세를 보이고 있다. 이번에 취임한 NTT모빌리티의 야마시타(山下) 사장은 자동차 업계에서의 업무 경험도 풍부하다. 그는 “2030년대에 시장 점유율 10%(1,000대)를 달성, 수 백억 엔의 매출을 목표로 하고 있다”라고 포부를 밝혔다.