Powder Keg Technologiesは、NEDOの2026年度「NEP躍進コース3000」に採択されました。
ROS/ROS 2搭載ロボットを対象に、通信基盤からAIモデル、接続ネットワークまで診断する技術を研究開発します。
診断は閉域網で実施し、稼働中のロボットを止めずにセキュリティを検証する構成を目指します。
研究成果は、同社のAI自動セキュリティ診断デバイス「MUSHIKAGO」への統合を計画しています。
記事の概要
NEDOのNEPは、ディープテック分野の人材発掘と起業家育成を通じて、スタートアップの創出・育成を目指す事業です。
今回の「躍進コース3000」は、補助対象費用3,000万円以内、補助率1／1、事業期間12カ月以内の制度です。
2026年度の躍進コース全体では、241件の応募から33件が補助金交付予定先に決定しています。
Powder Keg Technologiesは、ロボット制御用ミドルウェアの暗号化や認証が正しく機能するかを自動検査する技術を開発します。
ロボットを起点とした侵入が工場ネットワークのどこまで波及するかを可視化し、想定被害範囲の把握につなげます。
搭載AIモデルについては、入力のわずかな変化への頑健性や推論結果の信頼度を測定し、リスクを定量的なスコアで示すことを目指します。
さらに、通信基盤とAIモデルの診断を組み合わせ、診断による停止や物理的損傷を防ぐ「セーフティ・ガードレール」を研究します。
まず社内環境で検証し、その後は国内ロボットメーカーの実環境で実証する計画です。
記事のポイント
- 通信からAIまで診断： ロボットの通信基盤、搭載AIモデル、接続先の工場ネットワークを閉域網で横断的に診断します。
- 稼働中の安全検証： セーフティ・ガードレールを研究し、ロボットの稼働を止めずに脆弱性を特定する手法を目指します。
- MUSHIKAGOへ統合： 研究成果を既存デバイスに統合し、専門知識がない開発者も出荷前に検証できる環境を目指します。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： ロボットの出荷前品質保証に、通信基盤やAIモデルだけでなく接続ネットワークまで確認する工程を加える必要が生じる可能性があります。
- ロボットメーカー： セキュリティ診断を開発後の検査にとどめず、設計や実証段階から組み込む体制が求められそうです。稼働安全との両立も課題になります。
- セキュリティ事業者： IT・OTに加えてエッジAIとロボットの物理的安全まで評価対象が広がり、脆弱性の発見だけでなく想定被害や安全制御を示す力が競争軸になる可能性があります。
このニュースの背景
ロボットが周囲を認識して自律的に動くフィジカルAIの実用化に伴い、従来のITやOTとは異なるセキュリティリスクが生じています。
フィジカルAIでは、攻撃による想定外の動作が生産停止や設備破損にとどまらず、人身事故につながるおそれがあります。
ロボットの通信基盤、搭載AIモデル、接続先の工場ネットワークを一貫して診断する手法は、まだ限られているとされています。
同社はIT・OT環境向けに培った自動診断の知見をロボットとフィジカルAIへ拡張し、NEDOの支援を受けて研究開発を進めます。
関連するニュース
- 経済産業省とNEDOが、現場の自律化を目指すロボット基盤モデル研究開発13件を採択しました。
- アトムはGENIACに採択され、実機データを使う国産ロボット基盤モデルを研究します。
- Highlandersは、GENIACで国産ヒューマノイド向け基盤モデルを開発します。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
Powder Keg Technologies株式会社のプレスリリース（2026年10月1日 15時34分）Powder…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000148445.html