バイナリコードで動く今日のデジタル世界において、SK hynix Newsroomは、新シリーズを通して、半導体によって駆動される産業の現在と未来を深く掘り下げます。「半導体の時代」シリーズでは、業界が直面する喫緊の課題を深く分析し、潜在的な解決策と今後の方向性に関する専門家の見解を交えてお届けします。各記事では、小型ながらも革新的な半導体技術がどのように波及効果を生み出し、その規模をはるかに超えた変化を推進しているかを探ります。第2弾となる今回は、ヒューマノイドロボットの世界的な動向を探り、その到来を加速させる可能性のある半導体イノベーションに焦点を当てます。
ヒューマノイドは急速に人間に近づき、人間の動き、話し方、そして感情表現さえも模倣しています。人間と機械の境界が曖昧になるにつれ、私たちは「彼らを人間の一員として受け入れることができるのか？」という問いに直面しています。
ヒューマノイドが想像から現実へと移行する中、SK hynix Newsroomは、ロボティクスの現在と未来、そしてAIメモリが彼らの進化において果たす役割を探ります。
ロボット工学の爆発的な成長とヒューマノイドの台頭
近年、サービスロボットの需要が高まっています。
IFRのデータによると、産業用ロボットの台数は2023年に過去最高を記録しました。
近年、サービスロボットの需要が高まっています。
IFRのデータによると、産業用ロボットの台数は2023年に過去最高を記録しました。12PreviousNext
ロボットはすでに私たちの生活に欠かせないものとなっています。国際ロボット連盟（IFR）の「World Robotics: Industrial Robots 2024」レポートによると、世界の産業用ロボットの稼働台数は2023年に過去最高の428万台に達すると予想されています。これは2021年から23%、2022年から11%の増加となります。
一方、全米経済研究所（NBER）のレポートによると、ロボット1台で約3.3人分の作業をこなせるとされています。これは約1,400万人の労働者の代替に相当し、ソウルとその周辺首都圏の経済活動人口全体に匹敵する規模です。
食品サービスや配達に使用されるサービスロボットも急速に普及しています。IFRの報告書「World Robotics: Service Robots 2024」によると、2023年には20万5,000台のサービスロボットが販売され、前年比30%増で過去最高を記録しました。
ロボットは今や日常生活に深く浸透し、産業現場をはるかに超えています。注目は次の段階、つまり人間の動き、表情、言語、さらには感情までも再現するヒューマノイドへと移りつつあります。
漢陽大学のハン・ジェグォン教授がヒューマノイド市場予測を説明
漢陽大学ロボティクス学科のハン・ジェグォン教授は、ヒューマノイドを「人間の様々な労働を代替できる多目的ロボット」と表現し、「生成型AIの台頭により、ヒューマノイドの幅広い応用の可能性はさらに高まっている」と述べています。
研究機関によって市場見通しは異なりますが、ヒューマノイド市場が急成長を遂げる見込みであることは一致しています。MarketsandMarketsは、市場規模が2029年までに132億米ドルに達すると予測し、Straits Researchは2032年までに237億米ドルに達すると予測しています。ゴールドマン・サックスは、市場規模が2035年までに380億米ドルに達する可能性があると推計しています。しかし、ハン教授は、市場予測よりも重要なのは製造コストの変化だと強調しました。
「ヒューマノイドの製造コストは毎年40%以上低下しており、これは商業化が加速していることを意味します」とハン教授は述べています。「テスラは独自のクローズドエコシステム内でヒューマノイドを開発していますが、NVIDIAは様々なパートナーと協力してクロスコラボレーション戦略を推進しています。技術的成熟度という点では、テスラはレベル3に到達しているように見えます。レベル3とは、ロボットが人間の介入なしに様々なタスクを実行できる段階です。」しかし、OECD AI能力指標1によると、世界のロボット技術は平均してレベル2にとどまっています。真に人間のような動作と意思決定を実現するには、環境適応、精度、力、速度といった高度な能力が必要です。最先端レベルであるレベル5では、ロボットは困難な環境下でも人間のように考え行動し、捜索救助などの複雑なタスクを実行できます。このレベルに到達するには、ロボット工学のあらゆる中核コンポーネントの進歩が不可欠です。
1OECD AI能力指標：これらの指標は、AIの進歩を人間の能力と比較・評価するために設計されています。AIロボットの知能を評価するための5つのレベルは次のとおりです。（レベル1）ロボットは高度に構造化された環境内で単純なタスクを実行します。（レベル2）ロボットは半構造化された環境で事前定義されたタスクを実行します。（レベル3）ロボットはある程度の柔軟性を必要とする複数段階のタスクを実行できます。（レベル4）ロボットは複雑さの度合いが異なる複数のタスクを実行します。（レベル5）ロボットは非構造化された環境で複数の複雑なタスクを実行します。
ハン・ジェグォン教授がヒューマノイドの主要構成要素について議論
「ヒューマノイドはハードウェアとソフトウェアの融合であり、機械部品と電子部品、制御システム、AIを網羅しています」とハン教授は指摘します。「アクチュエーター、ロボットハンド、センサー、バッテリー、半導体など、すべての要素が調和して進化する必要があります。『フィジカルAI』、つまり現実世界で動作可能なAIへと進化するには、低消費電力AI半導体とバッテリー技術の飛躍的な進歩が不可欠です。」また、ハン教授は「産業用ヒューマノイドは早ければ2025年後半または2026年には米国で初めて登場する可能性がある」と予測しています。
ニューロモルフィック半導体：人間の脳に着想を得て
高度なAIだけでは、ヒューマノイドが人間のように考え、動くことはできません。膨大なデータを効率的に処理できるAIメモリと、人間の脳を模倣したニューロモルフィック・コンピューティングが、まさにここで重要な役割を果たします。
ニューロモルフィック・コンピューティングにおけるスパイキングニューロンの役割を説明するチョルソン・ファン特別教授
ソウル国立大学材料科学工学部のチョルソン・ファン特別教授は、ニューロモルフィック・コンピューティングを「脳を模倣した超低消費電力のアナログコンピューティングシステム」と説明しました。さらに、「人工ニューロンを超えた重要な例として、『スパイキングニューロン2』の実装があります。これは生物のニューロンと同様に機能します。人工ニューラルネットワークは指数関数的に増加する計算負荷を必要としますが、人間ははるかに少ないエネルギーで確率的な結論を導き出します」と述べ、「ニューロモルフィック・コンピューティングは、この方向に進む上で不可欠です」と結論付けました。
2スパイキング・ニューラルネットワーク（SNN）：特定の瞬間にのみ電気スパイクを発火させることで生物のニューロンを模倣した人工ニューロン。
ニューロモルフィック・コンピューティングの概念を初めて提唱したカリフォルニア工科大学（Caltech）のカーバー・ミード教授が指摘するように、従来のコンピューティング・アーキテクチャでは人間の脳を再現することはできません。これは、半導体設計における革新の必要性を浮き彫りにしています。ファン教授はまた、新たなアプローチに基づく半導体の台頭についても強調しました。
ファン特別教授によるニューロモルフィック半導体の説明
「ニューロモルフィック半導体は、演算処理とストレージを1つのチップ上で処理します」とファン特別教授は述べています。「プロセッサとメモリの役割が分離されている従来のチップとは異なり、ニューロモルフィック半導体を含む新しい半導体技術の研究は、米国などの国々で活発に行われています。SKハイニックスも、ニューロモルフィック半導体の発展に重要な役割を果たすと期待されるACiM3技術を開発しており、既に顕著な進歩を遂げています。」
3 アナログ・コンピュート・イン・メモリ（ACiM）：演算処理とメモリの障壁を取り除く次世代AI半導体技術。
特に、ニューロモルフィック半導体は、その電力効率の高さから、ヒューマノイド産業にとって極めて重要な存在になると期待されています。「ヒューマノイドの動作において最も重要な要素はエネルギー効率です」と、黄特別教授は説明します。「AIの計算が過剰な電力を消費すると、ロボットの物理的な動作に必要なエネルギーを確保することが難しくなります。ニューロモルフィック半導体のような高効率半導体は、これらの課題を解決することができます。」
ヒューマノイドの未来を支えるAIメモリ
最終的に、ヒューマノイドの台頭を加速させるには、AIメモリとニューロモルフィック半導体の両方が必要です。この需要に応えるため、SKハイニックスは次世代AIメモリ製品の開発に注力しています。
SK hynixのPIM製品、AiMX
Processing-In-Memory（PIM）製品は、メモリからプロセッサへ計算結果を直接提供します。
SK hynixのPIM製品、AiMX
Processing-In-Memory（PIM）製品は、メモリからプロセッサへ計算結果を直接提供します。12PreviousNext
Processing-In-Memory（PIM）は、チップ内で直接計算を実行するインテリジェントなメモリ技術であり、データのボトルネックを軽減し、電力効率を向上させます。計算の中心をプロセッサからメモリ自体に移すことで、次世代アーキテクチャへの基盤となるステップであると同時に、象徴的なマイルストーンでもあります。
代表的なPIMベースの製品には、GDDR6-AiM4とAiMX5があります。特にAiMXは、高い帯域幅と電力効率を実現し、生成AIに必要な大規模計算をサポートします。また、AIワークロードの増大する需要に対応するために、強力なマルチバッチ6処理機能も提供します。今後、PIM製品はデバイス内AIソリューションへの展開が予定されており、SK hynixはヒューマノイド産業への適用も計画しています。
4Accelerator-in-Memory（AiM）：メモリに計算機能を統合する次世代ソリューション。5AiMベースアクセラレータ（AiMX）：大規模言語モデル（LLM）（大規模なテキストデータセットで学習されたChatGPTなどのAIシステム）に特化したGDDR6-AiMチップを搭載したSK hynixのアクセラレータカード。6マルチバッチ：システムが複数のタスク（バッチ）をグループ化し、一度に処理するコンピュータ処理方式。
SK hynixのACiMの主な利点
SK hynixが開発中のACiMは、演算とストレージの同時実行を可能にします
SK hynixのACiMの主な利点
SK hynixが開発中のACiMは、演算とストレージの同時実行を可能にします12前へ次へ
PIMと並んで、SK hynixが開発中のACiMは、ニューロモルフィック半導体イノベーションの重要な構成要素と考えられています。ACiMはストレージと演算を同時に実行し、MAC7演算をサポートし、PIMよりも高速なAI演算性能を実現します。脳のような処理能力と超低消費電力の並列演算を可能にするACiMは、ヒューマノイド開発において重要な役割を果たすことが期待されています。
7乗算・累算（MAC）：入力に重みを乗算し、その結果を累算する、ニューラルネットワークの基本的な演算処理。
SK hynixは最近、抵抗性シナプスデバイスを用いたアナログ演算により、ACiMの推論精度をソフトウェアレベルに近い性能まで向上させました。現在、SK hynixはACiMをはじめとする次世代AIメモリ技術において、世界をリードする成果を達成すべく、研究開発を加速させています。
これらのイノベーションを通して、SK hynixの次世代メモリポートフォリオは、AI時代とヒューマノイドの未来を牽引する重要な存在として浮上しています。
1927年の映画『メトロポリス』に登場するロボット、マリアがヒューマノイドの概念を一般大衆に紹介してから約1世紀が経ち、かつては架空の概念であったこの概念は、ますます現実に近づきつつあります。
「ロボットと恋に落ちることはできるのか？」という問いは、もはやフィクションの世界だけのものではないのかもしれません。そして、これらすべての可能性は、たった一つの半導体チップから始まるのです。
出典: 元記事を読む
※現在お読みいただいているこの記事は、国内外のニュースソース等から取得した情報を自動翻訳した上で掲載しています。
内容には翻訳による解釈の違いが生じる場合があり、また取得時の状況により本文以外の情報や改行、表などが正しく反映されない場合がございます。
順次改善に努めてまいりますので、参考情報としてご活用いただき、必要に応じて原文の確認をおすすめいたします。