SKテレコムは自社のテルコエッジ人工知能(Telco Edge AI)インフラを基盤にした自動運転ロボット技術の実証を成功裏に終えたと7日、明らかにした。
今回の実証は高精度の測位を要求する室内物品運送・配送ロボットのための核心技術を確保するための多様な研究開発で構成された。 今年6月から2ヵ月間、SKT板橋（パンギョ）社屋で行われた。
SKTは社屋に構築したテルコエッジAIインフラを基盤に、自動運転ロボットが多様な課題を遂行するようにした。 複雑な社屋内部を移動するロボットがカメラやIMUなどセンサーで受け入れた多様な情報を処理するAI技術力を高度化し、これと関連したロボット技術と超精密測位技術を検証した。
ロボットの自動運転には自社の「イメージ基盤センサー融合測位と空間データ生成技術(VLAM)」を適用した。 VLAMはロボットに搭載されたカメラ映像をリアルタイムで分析し、精密な位置を把握、ロボットが複雑な環境でも安定的に移動できるように支援するAI基盤の測位技術だ。
ロボットに連動されたSKTのテルコエッジAIインフラは、自動運転ロボットの正確性と効率性を最大化し、サービス性能を向上させるのに重要な役割を果たした。
多数のロボットが高速で移動する環境では、リアルタイムの精密測位とリアルタイムAI推論の重要性がさらに大きくなるものと予想されるが、テルコエッジAIインフラはエッジコンピューティングを通じてクラウドに集中する演算の負担を減らし、AIソリューションを結合して人工知能推論をリアルタイムで遂行し、移動通信網の価値を高めることができる。
テルコエッジAIインフラは、高いセキュリティ性と拡張性を提供しながらも、従来の高コストオンデバイスビジョンAI装備に代わる効果を示した。 エッジAI技術を活用したロボットソリューションは、ロボットが収集したデータを中央サーバーに転送せず、エッジ端で直ちに処理、個人情報保護とデータセキュリティ強化に適しているという評価だ。
エッジAIを活用すれば、デバイスのデータが中央サーバーに転送されないため、ハッキングやデータ流出の危険を下げ、敏感な情報を安全に保護することができる。 また、エッジAI技術はメンテナンス費用の削減と拡張性の面でも個別ロボットではなくエッジサーバーだけをアップデートする方式で、効率性を高めることも可能だ。
SKTは、テルコエッジAIインフラを活用し、ロボットの製造コストを下げ、バッテリー効率を高めると同時に、高性能AI演算を必要とする複雑な作業も遂行するものと期待している。 自動運転ロボットの物体認識能力が改善され、経路計算作業をエッジAIがリアルタイムで処理すれば、ロボットハードウェアの負担を減らし、バッテリー消耗を最小化することができる。 これはロボットの運用時間を延長させ、メンテナンス頻度を減らすのに大きく役立つという説明だ。
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