AIベースの自動化による技術的主権へのヨーロッパの方法：Kiro 2024の推奨事項の分析

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公開：2025年2月25日 /更新：2025年2月25日 - 著者： Konrad Wolfenstein

AIベースの自動化による技術的主権へのヨーロッパの方法：Kiro 2024の推奨事項の分析

AIベースの自動化による技術的主権へのヨーロッパの道：KIRO 2024推奨事項の分析 - イメージ：Xpert.Digital

キロ戦略：AIおよびロボット工学におけるリーダーシップへのヨーロッパの役割

2024年6月に公開されたKiro（人工知能およびロボット工学）の推奨事項は、ヨーロッパの技術政策の転換点を示しています。連邦教育研究省（BMBF）と連邦経済気候保護省（BMWK）の後援の下での高級会議から出現したこれらの勧告は、ヨーロッパの競争力を目指す包括的な枠組みを策定します。持続可能に保護するための人工知能とロボット工学のための世界的な人種。 127ページの戦略論文は、単なる提案のコレクションではありません。これは、産業政策イニシアチブを規制の革新と結びつける詳細なロードマップです。包括的な目標は野心的ですが、必須です。2030年までに、この地域の主要国、特に中国と米国の技術的ギャップは大幅に削減されるべきです。

Kiro 2024の推奨の戦略的柱

Kiroの推奨事項は、互いに絡み合って強化するさまざまな戦略的な行動分野に分けられます。これらのアクション分野は、首尾一貫した効果的なヨーロッパのKIおよびロボット工学戦略の基礎を形成しています。

1. AIおよびロボットクラスターの汎ヨーロッパネットワークの構築

Kiro 2024への中心的な提案は、2026年まで卓越した7つの産業性のクラスターの作成です。これらのクラスターは、中央ヨーロッパと東ヨーロッパの間の橋を倒すことになっている技術ノードとして設計されています。ただし、あなたの役割は純粋なネットワーキング機能をはるかに超えています。彼らは次のようなダイナミックなイノベーションセンターになるはずです。

研究インフラストラクチャに焦点を当て、それらを一緒に使用します

この計画は、合計20のAIテストセンターを提供します。これらのテストセンターは、分離された研究所であってはなりませんが、現実的な生産環境をマッピングする必要があります。企業、特に中小企業（中小企業）には、高い初期投資を行うことなく、実際の条件下でAIおよびロボット技術を試してみる機会を与えられるべきです。これらのテストセンターには、AIソリューションの実装と最適化において企業をサポートするために、最新のハードウェアおよびソフトウェアおよびバンドルの専門知識が装備されています。これらのセンターのリソースと専門知識の集中は、相乗効果を解放し、知識の移転を加速することを目的としています。

SME統合を積極的に促進します

クラスター戦略の決定的な側面は、中小企業のターゲット統合です。この推奨事項は、既存の自動化ソリューションのAIモジュールの「プラグアンドプレイ」モデルを提供します。このモデルは、SMEが複雑で費用のかかる新しい開発を実行することなく、AIテクノロジーを既存の生産プロセスに統合しやすくすることを目的としています。標準化されたインターフェイスとモジュラーアーキテクチャにより、AIソリューションはよりアクセスしやすくカスタマイズ可能になるはずです。技術的なソリューションに加えて、中小企業向けのアドバイザリーとサポートのオファーも、アプリケーションの特定、適切なテクノロジーの選択、従業員のトレーニングにおいてそれらをサポートするために計画されています。

ヨーロッパの基準を設定して推進します

Kiroの推奨事項は、AIベースのロボットシステムのヨーロッパ基準を開発する必要性を強調しています。欧州の承認シールは、AIロボット製品とシステムの品質、セキュリティ、倫理的側面を認定した2025年の第3四半期までに設立されます。この承認の印章は、ヨーロッパの製品の質の高い機能としてだけでなく、この分野の調和したヨーロッパの規制の基礎としても機能する必要があります。標準の開発は、相互運用性を確保し、市場アクセスの障壁を減らし、AIテクノロジーの消費者と企業を強化するために重要です。また、欧州の標準化は、世界的な基準を形成し、世界中のAIおよびロボット工学技術の開発と適用において欧州の価値と規範を固定することを目的としています。

この方向を指し示す既存のイニシアチブの具体的な例は、2024年に始まった「Rox」エコシステム（Robotics X.0）です。このネットワークは、すでに300を超える産業パートナーと47の研究機関を組み合わせており、ロボット工学と自動化の分野におけるクロスセクターの協力と知識の交換の可能性を実証しています。 Roxは、計画されたKiroクラスターを構築するための青写真とインスピレーションとして機能します。

2。研究からアプリケーションへの技術移転の加速

Kiroの推奨事項は、ヨーロッパの技術移転速度を分析し、ヨーロッパのAIおよびロボット工学の革新で平均5。2年かかることを発見しました。それに比べて、中国でのこのプロセスには2。8年しかかかりません。この矛盾は、欧州企業の競争力を危険にさらしています。テクノロジーの転送をスピードアップするために、次の措置が提案されています。

AIイノベーションに有利な特許の改革

推奨事項では、特にAIベースの自動化ソリューション向けに「高速トラック」特許システムの導入が必要です。この加速手順は、イノベーターが発明をより速く保護できるようにし、イノベーションサイクルを短縮できるようにすることを目的としています。 AI特許の複雑さには、特許局の専門的な専門知識も必要です。したがって、AI特許出願を効率的かつ適切にチェックするために必要な専門知識を持っている特許局に特別なAIの専門家を設立することが提案されています。また、特許権の改革は、オープンソースの革新のためのインセンティブを作成し、知的財産を無視することなくAIテクノロジーの拡散を促進する必要があります。

研究協力のための税制上の優遇措置

中小企業と研究機関間の協力を強化するために、中小企業協力のために150％の研究プレミアムが提案されています。この税金の資金は、中小企業がAIおよびロボット工学の分野での研究開発に投資し、研究機関の専門知識から利益を得ることをより魅力的にするはずです。研究プレミアムは、直接的な研究コストをカバーするだけでなく、人事コストや研究インフラストラクチャへの投資などの間接的なコストをとるべきです。資金は、管理者のハードルを負わないように、官僚的ではなくアクセスしやすいものでなければなりません。長期的には、この措置は科学とビジネスのネットワーキングを強化し、ヨーロッパの革新的な場所を強化することを目的としています。

AIおよびロボット工学のためのベンチャーキャピタル攻撃

リスク資本へのアクセスは、AIおよびロボット工学の分野における新興企業や革新的な企業にとって非常に重要です。キロの勧告は、2027年までに200億ユーロの民間リスク資本を動員する目的を設定しました。この目標を達成するために、リスク資本資金の州の安全保障が提案されています。この州の保証は、民間投資家のリスクを減らし、AIやロボット工学の新興企業に投資することを奨励することを目的としています。ベンチャーキャピタルの攻撃は、初期段階の資金調達に集中するだけでなく、開発の後の段階で企業の成長資金を網羅する必要があります。金融インセンティブに加えて、ヨーロッパの投資環境を改善するための措置も計画されています。たとえば、開始の単純化や投資家の官僚的なハードルの削減などです。

成功した技術移転の肯定的な例は、ドイツの移籍センターZen-MRIです。 2023年の基礎以来、Zen-MRIは17キロとロボットの新興企業を市場の成熟に成功させました。このセンターは、さらなるイニシアチブのモデルとして機能し、ターゲットを絞ったサポートと専門知識が研究から商業利用までの道を開く方法を示しています。

EU AI法および既存のイニシアチブとの相乗効果

Kiro 2024の推奨事項は、EU KI規制のリスクベースのアプローチと密接に関連しています（5-9 KI-VO）。彼らはこのアプローチを取り上げ、生産部門の特定の基準で拡張します。たとえば、リスククラスIIIの産業用ロボットの場合、24か月ごとに必須の「AI監査義務」が必要です。これらの監査は、システムの技術的セキュリティをチェックするだけでなく、特に自律的な決定アルゴリズムに関して、倫理的側面を考慮に入れる必要があります。したがって、Kiroの推奨事項は、生産におけるAI技術の倫理的および社会的意味に対処し、AIの使用が責任を負い、ヨーロッパの価値観に従って確実に対処するのに役立ちます。

同時に、この推奨事項は、VDMAアクションプランロボティクスの中央要素を統合します。 VDMA（ドイツの機械と植物の建設協会）は、すでにドイツのロボット工学のための包括的な戦略を開発しています。 Kiroの推奨事項は、この戦略を取り上げ、ヨーロッパレベルで拡大します。 VDMAキャンペーン計画から取られ、Kiroの推奨事項で確認された特定の目標は次のとおりです。

ロボット密度の増加

目標は、2030年までに製造業の従業員10,000人あたりロボット密度を219から350に増やすことです。ロボット密度を高めることにより、生産性は生産コストを増やし、労働条件を改善することを目的としています。 Kiroの推奨事項は、投資促進、テクノロジーアドバイス、資格対策など、この目標を達成するためのさまざまな措置を提供しています。

生産におけるエネルギーコストの削減

この勧告では、AI-OPTimized生産システムの補助金が0.08ユーロ/kWhを提案しています。エネルギー効率は、生態学的および経済的理由の両方で、ヨーロッパ産業の中心的なトピックです。 AIテクノロジーは、生産プロセスのエネルギー効率を高める大きな可能性を提供します。インテリジェントな制御と最適化により、エネルギー消費を削減し、リソースを保護できます。 AI-Optimizedシステムの補助金は、企業がエネルギー効率の高い技術に投資し、ヨーロッパの気候目標の達成に貢献するためのインセンティブを作成することを目的としています。

公的研究資金の倍増

Kiroの推奨事項は、AIおよびRoboticsの分野での研究のための公的資金を2026年から年間5億ユーロに求めています。強力な研究ベースは、技術革新と競争力の基礎です。研究基金の増加は、AIおよびロボット工学の分野での基本的および応用研究を可能にし、新しい技術を開発し、高度に資格のある専門家を訓練することを目的としています。研究資金は、公的研究機関と民間企業の両方を含め、ヨーロッパの産業にとって特に重要な戦略的焦点の問題に焦点を当てることを目的としています。

技術的優先事項とアプリケーションケース

Kiroの推奨事項は、ヨーロッパにおけるAIベースの自動化の将来の発展にとって中心的な重要性のある特定の技術的優先事項とアプリケーションを特定しています。

1。生産における自律AIエージェント

自己学習ロボットコントロールは、将来の業界にとって重要な技術として特定されています。推奨事項は、次の領域でのターゲットサポート対策を提供します。

運動計画のための生成AI

ロボットパスのリアルタイム調整のための大規模な言語モデル（LLMS）の使用を促進します。生成AIモデルは、ロボットのプログラミングに革命をもたらす可能性があります。ロボットの動きを積極的にプログラミングする代わりに、生成AIモデルはロボットパスをリアルタイムで生成し、環境条件の変化に適応することができます。これにより、特に変動性が高く、ロットサイズが低い環境では、より柔軟で効率的な生産プロセスが可能になります。

マルチエージェントシステム

分散型決定ロジックを備えた少なくとも5つのロボットのネットワーキングは、ターゲットブランドとして定義されます。複雑な生産環境では、多くの場合、いくつかのロボットの協力が必要です。マルチエージェントシステムにより、ロボットは自律的に通信し、タスクを調整し、意思決定を決定することができます。これにより、変更された要件に動的に適応できる、より堅牢で柔軟な生産システムにつながります。 Kiroの推奨事項は、生産におけるマルチエージェントシステムのパフォーマンスと信頼性を向上させるために、この分野での研究開発を提供しています。

具体化されたAI

ロボットコントローラーのエネルギー効率の高いAIチップのハードウェアソフトウェアCO設計は、イノベーションの重要な分野として強調されています。ロボット工学のAIアプリケーションには、かなりのコンピューティングパワーが必要です。従来のコンピューターアーキテクチャは、多くの場合、ロボット工学の実際のアプリケーションにとって非効率的でエネルギッシュです。具体化されたAIは、ロボット工学コントローラー向けのエネルギー効率の高い強力なAIチップを作成するために、最初からハードウェアとソフトウェアが一緒に開発される全体的なアプローチを追求しています。これは、リソース制限環境のモバイルロボットとアプリケーションにとって特に重要です。

大手ロボットメーカーであるKukaのパイロットプロジェクトは、AI生成されたプログラムコードが最大37％のサイクル期間を達成できることをすでに示しています。この例は、自律的なAIエージェントが生産の効率と柔軟性を向上させる大きな可能性を示しています。

2。ヒューマンマシンコラボレーション4.0

ケアとアセンブリの支援ロボット工学のために、ヒューマンマシンコラボレーション4.0を促進するための具体的な措置が提案されています。

感情的なAIインターフェイス

2027年までにすべてのサービスロボットの30％における感情コンピューティングの統合が求められています。人々と直接相互作用して働くサービスロボットは、人間の感情を認識し、適切に反応することができなければなりません。感情的なコンピューティングは、感情を認識、解釈、表現できるAIシステムの開発を扱います。サービスロボットにおける感情的なAIの統合は、これらの技術への人々の受け入れと信頼を高め、人間のマシンの相互作用をより直感的で快適にすることを目的としています。

適応セキュリティシステム

50 ms未満の応答時間を使用したMLベースの衝突回避は、技術的要件として定義されます。人間とロボットのコラボレーションでは、セキュリティが非常に優先されます。機械学習に基づく適応セキュリティシステムは、環境をリアルタイムで分析し、衝突を避けるためにロボットの動作を動的に適応させることができます。 50ミリ秒未満の応答時間は、人々とロボットが作業スペースを共有する動的な作業環境でのセキュリティを確保するために重要です。

スキル転送プラットフォーム

熟練労働者によるロボットのARベースのトレーニングに資金を提供する必要があります。プログラミングとオペレーティングロボットには、専門の専門的な知識が必要です。 ARベースのトレーニングプラットフォームにより、熟練した労働者は、広範なプログラミング知識を必要とせずにロボットを直感的かつ効率的にトレーニングできるようになります。拡張現実（AR）は、学習プロセスをサポートし、複雑な事実を明確に提示するために、現実世界に仮想要素を示しています。スキル転送プラットフォームは、ロボット工学の分野で熟練した労働者の不足を満たし、仕事の世界でのロボットの受け入れを増やすのに役立ちます。

BMBFが資金提供するプロジェクト「RA3」は、スキル転送プラットフォームの使用がロボットのキャンセル時間を最大63％削減できることをすでに実証しています。この結果は、アプリケーションのさまざまな分野での効率と柔軟性を高めるためのヒューマンマシンコラボレーション4.0の可能性を強調しています。

経済的および教育政策への影響

Kiroの推奨事項には、純粋な技術分野を超えた経済的および教育政策の影響が広く行われています。

1。労働市場の変革と資格

この推奨事項は、2030年までに120万人の雇用の純増加を予測していますが、これは包括的な資格措置と密接に関連しています。労働市場の変革をうまく設計するために、次の措置が提案されています。

技術職業に対するAI認定義務

AI認定義務は、2028年までに技術職業の75％について導入されます。 AIテクノロジーの迅速な分布には、多くの専門分野で新しいスキルと資格が必要です。 AI認定義務は、専門家がAIシステムに対処するために必要な知識とスキルを持っていることを保証し、それぞれの専門分野でAIテクノロジーの可能性を使用することを目的としています。認定は、さまざまな職業のさまざまな要件を満たすために、モジュール式であり、さまざまなレベルの能力をカバーする必要があります。

マイクロデグリーを使用したモジュラートレーニング

AIに40の「マイクロデグリー」が導入され、職業学校でロボット工学が求められています。マイクロデグリーを使用したモジュールのさらなるトレーニングプログラムにより、AIおよびロボット工学の特定の分野で柔軟に必要に応じてトレーニングが可能になります。これらの短いフォーカスコースは、長い程度を完了することなく、スキルを迅速かつ効率的に拡大したい労働者に最適です。業界と緊密に協力して、マイクロデグリーは、内容が労働市場の現在および将来の要件を満たすことを保証するために開発されるべきです。

エンジニアリングコースの倫理AI認定

冬学期2025/26からのエンジニアリングコースの倫理的AI認証のための必須カリキュラムが計画されています。エンジニアは、AIテクノロジーの開発と実装において重要な役割を果たします。したがって、技術的なスキルだけでなく、倫理的な認識と仕事の社会的影響を反映する能力も持っていることが非常に重要です。倫理的AI認定のための必須カリキュラムは、将来のエンジニアが倫理原則に従ってAIテクノロジーを責任を持って開発および使用できるようにする必要があります。

2。産業価値チェーンと生産性

モデルの計算は、Kiroの推奨事項の実装が2030年までにヨーロッパの産業的付加価値に大きなプラスの効果をもたらす可能性があることを示しています。

自動車産業の生産性の向上

Ai-Optimized Logisticsロボットによる自動車産業で+14％の生産性の向上が予想されます。自動車産業はヨーロッパの重要な産業であり、自動化とロボット工学によって強く形作られています。 Ai-Optimized Logisticsロボットは、自動車業界の生産プロセスの効率と柔軟性を大幅に改善する可能性があります。インテリジェントな制御と最適化により、材料のフローを最適化し、スループット時間の短縮、ストレージコストを削減できます。

生産におけるエネルギー効率の向上

AI制御されたアセンブリシステムで23％の電力消費量の削減が予測されています。エネルギー効率は、製造業の中心的なトピックです。 AI制御されたアセンブリシステムは、インテリジェントなコントロールと不必要なエネルギー損失の生産プロセスを回避することにより、エネルギー消費を最適化できます。これは、運用コストの削減に貢献するだけでなく、産業からの環境汚染を減らすことにも貢献しています。

予測AIコントロールによるリソースの節約

予測AIコントロールによる材料損失の18％の減少が予想されます。予測AIコントロールは、生産プロセスをリアルタイムで監視し、早期に異常または潜在的なエラーを認識できます。その結果、材料の損失を減らし、製品の品質が向上し、委員会のレートを下げることができます。資源の節約は、経済的観点からだけでなく、持続可能性と天然資源の穏やかな使用に関しても関連しています。

課題と重要な成功要因

2030年までに産業ロボットのヨーロッパの市場シェアを32％から45％に増やすという野心的な目標にもかかわらず、Kiroの推奨事項は、戦略の成功に重要な4つの中心的な課題を特定しています。

1。調節断片化

14のEU加盟国におけるさまざまなAI認証手順により、AIソリューションの市場アクセスとスケーリングが困難になります。 AIおよびロボット工学における調和したヨーロッパの規制は、AI製品とサービスの内部市場を創設し、欧州企業の競争力のある不利益を回避するために不可欠です。 Kiroの勧告は、AI基準と認証手順の開発と実施におけるEU加盟国間の協力の増加を求めています。

2. データの利用可能性

生産中の中小企業の38％のみが工業化されたデータプールを使用しています。データはAIシステムの燃料です。強力なAIソリューションの開発と適用には、高品質のデータへのアクセスが重要です。 Kiroの推奨事項は、中小企業のデータへのアクセスを改善し、データプールの使用を促進する必要性を強調しています。これには、データインフラストラクチャを作成し、データインターフェイスを標準化し、企業と研究機関間のデータ交換を促進するための手段が必要です。

3。サイバーセキュリティ

AIロボットシステムの57％には、攻撃検出のためのリアルタイム監視がありません。サイバーセキュリティは、産業自動化の分野でますます重要なトピックです。 AIロボットシステムは、生産障害、データの盗難、または妨害につながる可能性のあるサイバー攻撃の潜在的な目標です。 Kiroの推奨事項は、AI Roboticsシステムにおけるサイバーセキュリティの強化と、攻撃検出のためのリアルタイム監視システムの開発を求めています。これには、サイバーセキュリティ技術、セキュリティ基準の開発、およびサイバーセキュリティのトピックに対する企業の感作への投資が必要です。

4。容認ギャップ

従業員の42％は、AIの決定の自律性に懐疑的です。仕事の世界と社会全体におけるAIテクノロジーの受け入れは、Kiro戦略の成功に不可欠です。 AI決定に関する懐疑的な設定と予約は、AIシステムの実装と使用を妨げる可能性があります。 Kiroの推奨事項は、透明なコミュニケーション、参加型開発プロセス、倫理的側面の考慮を通じてAI技術の受け入れを促進する必要性を強調しています。これには、一般の人々とのオープンな対話、従業員の代表者の統合、および人々のニーズと価値を満たすAIシステムの開発が必要です。

とりわけ、これらの課題の解決策として提案されています。

ヨーロッパのロボティクスGPAI（汎用AI）

中小企業向けのオープンソースプラットフォームは、AIテクノロジーへのアクセスを促進し、自分のAIソリューションの開発を可能にすることを目的としています。このプラットフォームは、中小企業が生産プロセスにAIアプリケーションを実装するために使用できる標準化されたAIモジュール、ツール、リソースを提供することを目的としています。プラットフォームのオープンソースの性質は、イノベーションと協力を促進し、独自の技術への依存を減らすことを目的としています。

キロセキュリティ証明書

機能的安全性とサイバー回復力の組み合わせたテストは、AIロボットシステムの包括的なレベルの安全性を確保する必要があります。証明書は、AIロボットシステムの両方が機能的に安全であり、サイバー攻撃から保護されていることを保証することを目的としています。結合されたテストは、相乗効果を使用し、認証プロセスの効率を向上させることを目的としています。 Kiroセキュリティ証明書は、欧州の基準として確立され、AIロボットシステムの安全性において企業と一般の信頼を強化する予定です。

参加型開発

公的資金によるAIプロジェクトへの強制的な市民参加は、社会的受け入れを高め、AIテクノロジーが市民の価値とニーズに従って開発されることを保証することを目的としています。市民の参加は、概念から実装まで、プロジェクト開発のさまざまな段階で行われるべきです。市民を統合することにより、透明性と信頼を作成し、AIテクノロジーが社会の利益のために使用されるようにする必要があります。

実装ロードマップと監視

Kiro 2024によるアクションに関する94の推奨事項の実装は、明確な時間枠と測定可能なマイルストーンを定義する3段階の計画に従っています。

フェーズ1（2025-2026）

250人の従業員がいるブリュッセルにEU教会機関の設立。この機関は、KIROの勧告の実施のための中央調整センターとして機能し、EU加盟国、産業、研究間の協力を促進することを目的としています。代理店は、最初のイニシアチブとプロジェクトに資金を提供するために、4700万ユーロの予算を持つ必要があります。
4700万ユーロの予算で「AI-for-robotics」Excellenceクラスターの開始。このクラスターは、KIROの推奨事項のクラスター戦略の灯台プロジェクトとして機能し、AIとロボット工学の分野の研究機関と企業間の協力を強化することを目的としています。クラスターは、戦略的焦点の問題に集中し、AIベースの自動化の課題のための革新的なソリューションを開発する必要があります。
300社のKiro承認シールの操縦。パイロットフェーズは、実際に承認の印をテストし、企業からフィードバックを得て、認定手順を最適化するために役立つはずです。パイロットは、承認の印が関連性があり、実用的で効果的であり、企業や消費者に受け入れられることを保証することを目的としています。

フェーズ2（2027-2028）

EU全体の職業訓練学校での適応AIカリキュラムの包括的な導入。このカリキュラムは、将来の熟練労働者がAIテクノロジーに対処し、AIベースの自動化の可能性を使用するために必要なスキルを持っていることを保証する必要があります。全国的な紹介は、AIおよびロボット工学の分野での熟練労働者の不足に貢献し、AIとロボット工学の分野でのヨーロッパ産業の競争力を強化することを目的としています。
サービスロボットのヨーロッパメーカーの50％の市場シェアが達成されます。サービスロボットの市場は急速に成長しており、ヨーロッパの企業に大きな機会を提供しています。 Kiroの推奨事項は、この成長市場にヨーロッパの製造業者を位置付け、国際的な競合他社に対する競争力を強化することを目的としています。これには、研究開発のためのターゲットを絞ったサポート対策、新製品とサービスの市場開始のためのサポート、およびサービスロボットの有利な規制環境の作成が必要です。倫理的側面とヒューマンマシンコラボレーションに焦点を当てていることは、ヨーロッパのサービスロボットのユニークなセールスポイントになることを目的としています。
リアルタイムコントロール用の神経形態AIチップのブレークスルーが予想されます。人間の脳のモデルに基づいて機能する神経形態チップは、従来のコンピューターアーキテクチャと比較してエネルギー効率とコンピューティングパワーの大幅な増加を約束します。エネルギー効率の高い反応速いAIチップは、ロボット工学、特に自律システムや人間のコラボレーションにおけるリアルタイムアプリケーションにとって非常に重要です。 Kiroの推奨事項は、この有望な分野のヨーロッパ企業の技術的リードを確保するために、神経変動チップの分野での研究開発の促進を規定しています。このブレークスルーは、新世代のインテリジェントでエネルギー効率の高いロボットシステムの基礎を築くことを目的としています。

フェーズ3（2029-2030）

欧州のロボットデータスペースの完全な実装は、宣言された目標です。欧州のロボットデータスペースは、交換のための安全で信頼できるプラットフォームを作成し、ロボット工学の分野でのデータの一般的な使用のためのプラットフォームを作成することを目的としています。このデータスペースは、企業、研究機関、およびその他のアクターが、イノベーションを加速し、新しいビジネスモデルを開発し、欧州ロボット工学業界の競争力を強化するために、データ保護に従ってデータを効率的に交換できるようにする必要があります。データスペースの実装には、相互運用性とデータセキュリティを確保するために、共通の標準、プロトコル、ガバナンスモデルの開発が必要です。
スケール効果によるAIロボットシステムの35％のコスト削減が求められています。 AIロボットシステムの分布と受け入れの増加に伴い、スケール効果は、生産コストの大幅な削減につながることを実現する必要があります。このコスト削減は、AI Robotics Systemsを幅広い企業、特に中小企業がアクセスできるようにし、競争力をさらに向上させることを目的としています。 Kiroの推奨事項は、AIロボットシステムの市場浸透を促進し、これらのテクノロジーの実装と使用において企業をサポートするための措置を規定しています。
倫理的AI認証の指針としてヨーロッパを設立することは、中心的な戦略的目標です。ヨーロッパは、倫理的かつ責任あるAI開発と応用の先駆者としての地位を確立する必要があります。 Kiroの推奨事項は、倫理的AIロボットシステムのKiro承認シールのさらなる開発と国際的な認識を規定しています。この承認の印章は、ヨーロッパの製品の質の高い機能としてだけでなく、倫理的AIの分野におけるグローバルな基準と規範の基礎としても機能する必要があります。倫理的AI認定の主要な市場としてのヨーロッパの設立は、AIテクノロジーの消費者と企業を強化し、グローバル市場での欧州企業の競争力を区別することを目的としています。

監視と進捗制御

Fraunhofer IPA（生産技術および自動化研究所）の指示に基づく独立した監視コンソーシアムは、Kiroの推奨事項の実装の年次進捗管理によって委託されています。このコンソーシアムは、実装の進捗を評価し、課題を特定し、必要に応じて戦略の調整を推奨するレポートを定期的に作成します。最初の進捗レポートは2026年3月に予想され、Kiroの推奨事項を実装するステータスの包括的な概要を提供することを目的としています。監視コンソーシアムは、EU教会機関、EU加盟国、産業、研究と緊密に連携して、進捗状況の透明で客観的な評価を確保します。年次進捗レポートは、KIRO戦略のさらなる開発の基礎として機能し、目標が達成されるようにすることを目的としています。

ヨーロッパの技術的主権の触媒としてのキロ2024

KIRO 2024の推奨事項の一貫した迅速な実装は、2030年までにAIおよびロボティクスのグローバル市場のヨーロッパシェアを現在19％から印象的な31％に増やす可能性です。ただし、この野心的な登山は確実な成功ではありませんが、関係するすべての俳優の協調的な努力が必要です。 EU AI法、VDMAのロボット攻撃、KIRO要件の間の相乗効果を最適に使用し、それらを一貫したヨーロッパ戦略に統合する能力は、成功を決定するでしょう。

ロボット工学研究所ドイツ（RIG）や計画されたKiro認定機関などのイニシアチブは、この方向における最初の有望なステップです。彼らは、基礎研究におけるヨーロッパの伝統的な強さを、ヨーロッパ産業の実践指向の専門知識と組み合わせることを可能にする制度的構造を作成します。科学的卓越性と産業用途との間のこのつながりは、ヨーロッパでは重要な競争上の優位性であり、これはKiroの推奨によってさらに強化される予定です。

ヨーロッパが、定式化された推奨事項から実際に一貫した効果的なAIおよびロボット工学戦略を形成することに成功しているかどうかが示されます。この戦略は、革新的な強さと経済成長を生み出すだけでなく、AI技術の社会的受け入れを確保し、倫理基準に焦点を当てる必要があります。 Kiro 2024の推奨事項は、このパスの有望な時刻表を提供します。ヨーロッパがこの道を進むことに成功するかどうかは、策定された目標を追求し、必要な措置を一貫して実施するための関係者の決定とコミットメントに依存します。 AIとロボット工学の分野におけるヨーロッパの技術的主権は危機にatしており、Kiro 2024の勧告は、この主権を達成し、長期的に確保する決定的な触媒であることが証明される可能性があります。 Kiroイニシアチブの成功は、ヨーロッパの経済的未来を形作るだけでなく、テクノロジー開発とアプリケーションの世界的な状況にも永続的な影響を与えるでしょう。

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