世界的な自動化、ロボット、AIの加速の状況において、センサー技術、ソフト素材、インテリジェントインタラクションシステムが、産業、サービス、医療における新しい世代のロボットの基盤になりつつあります。これは、VinFuture 2025科学技術ウィークの枠組みの中で12月4日に開催された「ロボットとスマートコンピューティング」シンポジウムでの注目すべきメッセージです。
専門家は、人間形のロボットは、材料、AI、制御の進歩のおかげで現実の生活に非常に近づいていると述べています。しかし、最大の課題は技術ではなく、ロボットに対する社会の信頼度です。南カリフォルニア大学のグエン・チュン・クアン教授によると、ロボットは人間が隣に立っているときに安全だと感じている場合にのみ自然に動作できます。彼が挙げた3つの重要な要件には、物理的安全性、データセキュリティ、社会の承認が含まれます。
より広い視点から見ると、イリノイ州ウルヴァナ・チャンパイン大学のドー・ゴック・ミン教授は、自動化は多くの雇用を奪う可能性があるため、ロボットが労働市場に参入したときの社会の受け入れは、透明性と公平性に依存すると考えています。これには、政策、教育、そしてテクノロジーと並行したコミュニケーションが必要です。
座談会では、ソフト素材が焦点と見なされました。Max Planck Polymer InstituteのKurt Kremer教授は、ソフトポリマーは柔軟性、製造の容易さ、環境への反応性をもたらし、ロボットがより洗練された操作を行うのに役立つソフト振動装置を作成できると述べました。
ポリマーがゲルまたはブラシ構造に設計されると、材料は自己伸縮し、形状を変化させ、複雑な機械的タスクを実行できます。一部の材料は電磁誘導または高い電磁性を持ち、有機電子機器と神経系をシミュレートしたロボットの開発への道を開き、安全でコストを節約できるロボット世代の基盤を築きます。
ソウル国立大学のホ・ヨン・キム教授は、現在のロボットの最大の課題は、衣類、食品、医療用品などの柔らかい素材を処理することであると述べています。挟み具のわずかな変更でも、物体の形状が変化し、AIが制御するのが難しい無数のパラメータを生み出します。
彼の研究グループは、ロボットが生地や柔らかい物体を安定的に処理するための弾力性フィルター製の接続技術を開発しています。彼によると、ロボットは、材料の状態の正確な認識、洗練された機械の手、柔軟な制御システム、および生産時の拡張性という4つの障壁を乗り越える必要があります。
人形ロボットの開発方向について、VinUniのGs Tan Yap Peng - 校長は、ロボットは世界が10億ロボットのマイルストーンに達する2050年には一般的な部隊になる可能性があると述べています。しかし、現在のロボットは主に単一のタスクに対してプログラムされています。
マルチタスクロボットに進むためには、テクノロジーは大規模な言語モデルから学び、膨大なビデオデータベースを使用して物理世界を理解する能力を構築する必要があります。最大の制限は、ロボットが人間のような記憶力を持っていないことです。彼のグループは、ロボットが新しいタスクに遭遇したときに経験を追跡するための「記憶」モデルを提案しました。これにより、エラーを減らし、長期的なタスクを完了する能力を高めることができます。
AIとともに、エネルギー、手の器用さ、自己診断能力、安全な運転が、今後30〜50年間の重要な課題と見なされています。展開レベルでは、グエン・チュン・クアン博士は、人形ロボットが効果的に機能するためには、優れたハードウェア、強力なAI、安全な展開システムを同時に必要とすると述べています。彼によると、人形ロボットと物理知能の市場は、特に多くの国が労働力を不足している場合、今後10年間で10兆米ドルに達する可能性があります。
専門家によると、ベトナムは若いエンジニア層と、産業やサービスにおけるロボットの応用ニーズの急速な増加のおかげで、人形ロボット分野に参入する上で大きな利点があります。ロボットプラットフォームの研究開発への早期参加は、物理知性の新たな機会を捉えるための重要なステップと見なされています。
