로봇공학 분야의 획기적인 발전.

로봇 팔은 두뇌를 이용해 자동으로 커피를 내리는 방법을 학습합니다. 사진: 물리적 지능 .

샌프란시스코에 본사를 둔 기술 스타트업인 Physical Intelligence가 "π0.7"이라는 새로운 인공지능 모델을 발표하면서 로봇 공학 분야에 중대한 진전이 이루어졌습니다.

이 모델의 가장 큰 차이점은 "조합을 통한 일반화" 능력에 있습니다. 즉, 로봇이 더 이상 학습한 내용을 기계적으로 반복하는 것이 아니라, 새로운 상황을 해결하기 위해 독립적으로 추론할 수 있다는 뜻입니다.

실제 실험에서 연구원들은 놀라운 결과를 목격했습니다. 특히, 에어프라이어 사용 훈련을 전혀 받지 않은 로봇 팔이 고구마를 스스로 구울 수 있었습니다.

이 로봇은 뚜껑을 열고, 음식을 넣고, 기기를 정확하게 작동하는 방법을 스스로 터득했습니다. 이러한 능력은 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 학습된 지식을 바탕으로 복잡한 질문을 처리하는 방식과 유사합니다.

Physical Intelligence는 110억 달러의 기업 가치로 10억 달러 의 투자를 유치하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사진: Physical Intelligence.

"모델이 그런 식으로 여러 기술을 결합할 수 있다는 것을 보고 매우 놀랐습니다."라고 물리 지능 연구소의 AI 연구원인 루시 시는 말했습니다.

그녀는 특정한 샘플 데이터 없이도 새로운 행동을 자발적으로 개발할 수 있는 능력이 로봇이 끊임없이 변화하는 실제 환경에 적응하는 데 핵심이라고 강조했습니다.

π0.7 의 또 다른 중요한 장점은 다양한 하드웨어 플랫폼에서 뛰어난 유연성을 발휘한다는 점입니다. 이 모델은 물리적 구조가 다른 로봇 팔에도 효과적으로 적용할 수 있습니다. 로봇은 사람의 개입 없이도 새로운 장치의 특성에 맞춰 그립 각도를 자동으로 조정할 수 있습니다.

"저희는 이 모델이 한 로봇에서 학습한 전략을 완전히 다른 형태의 로봇에도 적용할 수 있다는 것을 발견했습니다."라고 루시 시는 서로 다른 기계 라인 간의 지식 공유 능력에 대해 덧붙였습니다.

성능 면에서 새로운 모델은 인상적인 수치를 달성했습니다. 특정 작업에서 π0.7은 약 85.6%의 성공률을 기록했습니다. 이 수치는 수백 시간의 경험을 가진 전문 로봇 조작자가 달성한 90.9%에 매우 근접한 수치입니다. 이러한 성과는 다목적 로봇이 일상생활에 더욱 빠르게 통합될 수 있는 가능성을 열어줍니다.

이제 사용자는 이전처럼 수천 시간 분량의 비디오 데이터를 불러올 필요 없이 자연어 명령어를 통해 로봇의 동작을 조정할 수 있으므로 학습이 훨씬 간편해졌습니다.

이러한 혁신은 기술적인 측면뿐만 아니라 글로벌 투자자들의 상당한 관심을 끌어모았다는 점에서도 나타납니다. 제프 베조스, OpenAI, 그리고 Thrive Capital의 지원을 등에 업고 Physical Intelligence는 현재 20억 달러 의 기업 가치를 인정받고 있습니다.

이 회사는 모든 유형의 로봇을 제어하여 현실 세계 에서 어떤 물리적 작업이든 수행할 수 있는 통합된 "두뇌"를 만드는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능을 컴퓨터 화면을 넘어 인간에게 실질적인 영향을 미치고 복잡한 작업을 지원하는 단계로 끌어올리는 중요한 돌파구로 여겨집니다.

출처: https://znews.vn/dot-pha-lon-trong-linh-vuc-robot-post1644565.html