로보틱스

물리 인공지능 시스템 구축의 핵심 과제인 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 기술이 도입되고 있습니다. 엔비디아의 기술을 중심으로 로봇 학습 효율을 높이는 시뮬레이션 프레임워크와 그 활용 방안을 정리했습니다.

샤오미가 로봇 학습에서 모델 크기보다 데이터의 양이 성능 향상에 더 큰 영향을 미친다는 사실을 확인했습니다. 10만 시간 이상의 데이터를 확보해 로봇 제어 모델의 효율성을 높였습니다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 일본을 방문해 제조 강국인 일본의 강점과 물리적 인공지능 기술을 결합하는 협력 방안을 논의했습니다. 일본 정부와 주요 기업은 대규모 투자를 통해 로봇 산업을 육성하고 글로벌 시장 점유율을 확대할 계획입니다.

릴라 사이언스는 인공지능이 제어하는 로봇을 활용해 24시간 실험을 수행하는 미래형 과학 실험실을 운영합니다. 이들은 방대한 데이터를 바탕으로 신약 개발과 재료 과학 분야에서 혁신적인 연구 속도를 보입니다.

엔비디아가 차세대 로봇과 자율 기기를 위한 젯슨 토르 아키텍처 기반의 T3000과 T2000 모듈을 발표했습니다. 이번 신제품은 향상된 전력 효율과 연산 성능을 바탕으로 2027년 1분기에 출시될 예정입니다.

지아이 티안 등 다국적 연구진이 로봇의 장기 기억과 추론을 담당하는 범용 운영체제 'ABot-AgentOS'를 개발했습니다. 이 시스템은 복잡한 환경에서 로봇의 작업 성공률을 높이고 지속적인 학습 능력을 제공합니다.

엑스 스퀘어 로봇은 데이터와 세계 모델, 행동 모델을 통합한 구현형 인공지능 기술을 제시합니다. 물리적 상호작용 중심의 데이터 수집과 행동 기반 모델링으로 로봇 지능의 범용성을 확보합니다.

베이징 인공지능 아카데미가 행동 라벨 없이 학습 가능한 로봇 제어 모델 오르카를 공개했습니다. 기존 로봇 학습의 한계인 데이터 부족 문제를 해결할 새로운 대안으로 주목받고 있습니다.

미국 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 물 위에서 스스로 형태를 바꾸는 소형 로봇 보트 군집 기술을 개발했습니다. 이 기술은 수변 공간을 다리나 플랫폼으로 유연하게 활용하는 새로운 도시 인프라 구축을 목표로 합니다.

미스트랄이 80억 개 파라미터를 가진 인공지능 모델 로보스트랄 내비게이트를 발표했습니다. 이 모델은 단일 RGB 카메라 정보만으로 로봇의 이동을 제어하며 높은 성공률을 보입니다.