로보틱스

래디컬 AI가 자율주행 실험실을 도입해 기존 대비 10배 빠른 속도로 신소재를 개발합니다. 인공지능과 자동화 로봇을 결합한 폐쇄형 루프 시스템으로 소재 과학의 패러다임을 전환합니다.

앨런 AI 연구소가 언어 기반 3D 동작 예측 모델 '몰모모션(MolMoMotion)'을 공개했습니다. 이 모델은 비디오 프레임, 3D 지점, 텍스트 설명을 기반으로 미래 움직임을 예측합니다. 로봇 제어 및 영상 생성 분야에 활용될 것으로 기대됩니다.

구글은 로봇 파일로 크롤링을 차단한 페이지라도 다른 경로로 해당 주소를 발견하면 색인 상태로 표시할 수 있습니다. 이는 검색 결과 노출과는 별개의 기술적 보고이며, 운영자는 내부 링크를 정비하여 검색 엔진의 접근을 관리해야 합니다.

엔비디아와 미국 대학 연구진이 로봇이 스스로 알고리즘을 수정하고 학습하는 엠파이어 프로젝트를 공개했습니다. 로봇 군집 학습을 통해 작업 성공률을 높이고 수행 시간을 단축했습니다. 다만 실제 물리 환경에서의 변수와 경제적 효율성 문제는 과제로 남았습니다.

허깅페이스의 로봇 학습 스택인 르로봇과 아마존웹서비스의 스트랜즈 로봇 SDK가 통합되었습니다. 개발자는 시뮬레이션과 실제 하드웨어 환경에서 일관된 데이터셋을 사용하여 로봇 제어 과정을 효율화합니다.

미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구진이 로봇의 공간 이해도를 높이는 장기 기억 프레임워크 DAAAM을 개발했습니다. 이 기술은 언어 기반 정보를 3차원 지도에 결합해 로봇과 인간의 소통 효율을 높입니다.

고체 상태 냉각 기술이 기존 냉각 장치의 환경 문제를 해결할 대안으로 떠오르고 있습니다. 이와 함께 인공지능과 로봇을 활용한 동물용 의약품 개발과 세포 재프로그래밍 등 최신 과학 기술의 진전이 이어지고 있습니다.

멜버른 대학교 연구진이 시각 언어 모델을 도입해 로봇의 감정 인식 성능을 개선했습니다. 로봇의 감정적 대응이 인간과의 상호작용에 긍정적인 영향을 미치지만, 물리적 작업의 정확도 또한 중요한 평가 요소임이 확인되었습니다.

스페인 로봇 기업 테커가 유럽 로봇 공학 분야 최대 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 테커는 작업 환경에 따라 형태를 바꾸는 범용 로봇으로 제조 현장의 효율성을 높일 계획입니다. 삼성과 인디텍스 등 글로벌 기업의 관심을 받으며 사업 확장에 속도를 냅니다.

내시경 수술 현장에서 인공지능 코파일럿 로봇은 외과의의 인지적 부담을 줄이는 핵심 동반자로 진화하고 있습니다. 다중 모달 데이터를 통합한 추론 능력은 수술 중 발생하는 불확실성을 해소하고 안전성을 높입니다.