大韓民国の KAIST(カイスト) ヒューマノイドロボット技術がアメリカのボストンダイナミックス "アトラス(Atlas)"を飛び越えるとか対等に競争する可能性は ハードウェアの独自的メカニズム高度化と 核心制御アルゴリズムの発展 側面から十分に肯定的に見込まれています.
もう過去 2015年 DARPA ロボティックスチャレンジ(DRC)で KAISTの "ヒュボ(HUBO)"がアトラスを追い抜いて優勝を占めた歴史的先例があるように, 国内研究陣の底力は世界的な水準です. 最近の技術経つことを土台に分析した具体的な可能性と課題は次の通りです.
1. ハードウェア独立性とすぐれた起動性
最近 KAIST 研究陣(機械工学と迫害院教授チームなど)がお目見えした次世代ヒューマノイド下体プラットホーム及び関連技術はアトラスの独走を牽制するに値する力強いスペックを見せてくれています.
圧倒的な速度と柔軟性: 最高時速 12km 水準の高速走行能力を確保して, 単発性ホブピング(Hopping) ロボットを通じて 360度さかとんぼ(Somersault)のような極限の動的運動性能を具現し出してハードウェアメカニズム面から世界最で水準の效率性を立証しています.
操縦能力の汎用性: 人間環境に合わせたスペック(身長 165cm, 体重 75kg など)を土台で別途の気体改造なしに実際航空機操縦席に座って各種装備を操作するヒューマノイド操縦士技術まで検証を完了して高いハードウェア汎用性を見せてくれました.
2. AI 制御アルゴリズムと "目"の革新
過去ボストンダイナミックスが数十年間蓄積した油圧及びリアルタイム動力学制御技術で先に進んで行ったら, KAISTは最新人工知能(AI) 基盤のフィジカル AI 技術を結合して格差を早く狭めています.
ビジョン認識の限界克服: 最近 MIT, マイクロソフトとの共同研究を通じて開発した "アップセムプルエニティング(Upsample Anything)" 技術は制限された GPU メモリー状況でも AIの視覚性能を最大 16倍まで效率化します. これは起動性の重要なヒューマノイドが周辺物理環境をリアルタイムで精緻に認識するように助ける核心技術です.
固有感覚制御: 視覚データにだけ寄り掛からないでロボット自らの感覚で均衡を取る技術を高度化して荒い地形でも安定的に歩いて重い物体を運ぶことができるアルゴリズム体系を構築しています.
3. 越えなければならない障壁と変数
カイストの技術力がアトラスを完全に追い越すために乗り越えなければならない実質的な要素たちも存在します.
商用化規模と資本力: ボストンダイナミックスは現代自動車動車グループの全幅的な投資と支配力強化を土台で, 今年-エレクトリック(All-Electric) 新型アトラスを実際海外工場生産ラインに投入(2万 5千台規模予告)して実証テストを進行の中です. 研究室中心の KAIST プラットホームが実際産業現場データと大量量産体制を取り揃えたアトラスの "商用化スケール"を追い付くのが核心課題です.
生態系協力とスピンオフ: 現代車がGoogle, エンビデ−アなどグローバルビックテクと手を取り合ってアトラスに巨大人工知能を移植するインフラ的速度に対立するため, KAIST 技術基盤の学内創業企業(ユロボティックスなど) 及びレインボーロボティックスなど国内ロボット産業界と政府サポート簡儀緊密な連携が必須です.
KAISTは独自のハードウェア設計と軽いながらも精緻な AI 制御アルゴリズムを武器でアトラスが先行獲得したヒューマノイド市場を手酷く追撃しています. 源泉技術力面ではもう世界的水準に上がったし, 今後の大企業及び産業界との連携を通恨 "梁山及び大規模実戦データ確保"が最終的な追い越しの鍵になるでしょう.