🚨 AI와 로봇에 의한 대체가 생각보다 더 가까워지고 있다
요약
Midcentury가 로봇 공학의 핵심 난제를 해결하며 등장했습니다. 이들은 200만 시간 이상의 인간 작업 비디오 데이터와 대규모 시뮬레이션 환경(Matrix)을 결합하여, LLM이 인터넷으로 학습하듯 로봇이 실제 세계에서 작동하는 방식을 학습하게 했습니다. 이는 AI 기술 발전의 성공 공식을 물리적 세계에 적용한 것입니다.
핵심 포인트
- 로봇은 이제 인간 작업 방식 기록 데이터를 통해 학습합니다.
- 대규모 시뮬레이션(Matrix)을 통해 실패와 실수로부터 개선됩니다.
- AI가 인터넷으로 성장했듯, 로봇이 실제 데이터로 폭발적으로 발전하고 있습니다.
- 로봇의 도입 시기는 '만약'이 아닌 '언제'의 문제입니다.
수년 동안 우리는 춤추고, 곡예를 하고, 티셔츠를 접는 로봇들을 완벽한 영상으로 보아왔습니다.
하지만 현실은 달랐습니다. 실험실 밖에서는 거의 작동하는 것이 없었습니다.
이것이 곧 바뀔 예정입니다.
Midcentury가 로보틱스를 가로막던 바로 그 문제를 해결하기 위해 15M$를 들고 은신 모드에서 나왔습니다.
LLMs(대규모 언어 모델)는 인터넷 전체로부터 학습했기 때문에 엄청나게 발전했습니다.
하지만 로봇들은 그런 것이 전혀 없었습니다. 손으로 무언가를 하는 인간들의 '인터넷' 같은 것이 없었던 것입니다.
이제는 다릅니다:
→ 1인칭 시점의 200만 시간 이상의 비디오
→ 20,000가지가 넘는 다양한 작업
→ 산업 조립 및 직업부터 가정 생활 및 서비스에 이르기까지
→ 손과 몸의 3D 포즈, 깊이, 촉감, 각 클립에서의 움직임 포함
본질적으로 로봇들이 인간이 일하는 방식을 기록하여 학습하게 만든 것입니다.
여기에 Matrix라는 시뮬레이터가 있습니다.
로봇들은 클라우드에서 수천 가지의 시나리오를 동시에 테스트하고, 실패하며, 실수로부터 배우고, 실제 세계에 접촉하기 전에 개선합니다.
실제 데이터 + 대규모 시뮬레이션
ChatGPT를 폭발적으로 성장시킨 것과 같은 레시피가 이제 물리적 세계에 적용되고 있습니다.
그리고 이미 선도적인 AI 및 로보틱스 연구소들과 협력하고 있습니다.
더 이상 질문은 로봇들이 공장, 창고, 가정에 도착할지 여부가 아닙니다.
언제인가 하는 것입니다.
그리고 매번 더 빨리 다가오는 것처럼 보입니다.
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