화재 진압 비상 로봇

 

로봇 산업은 날로 상당한 발전을 이루고 있다. 여러 산업에서 이러한 현대식 기계에 대한 수요가 증가함에 따라 제조업체는 인간의 의존도를 줄일 수 있는 최첨단 로봇을 개발하게 되었다. 최근 중국 회사가 파괴적인 화재를 진화하는 데 도움이 되는 로봇 라인업을 만들었다.

 

Guoxing Intelligent의 화재 비상 로봇에는 고급 감지 시스템이 장착되어 있다. 열 카메라, 연기 감지기 및 가스 센서를 통해 로봇은 화재와 유해 가스의 존재를 감지하여 효과적으로 진화할 수 있다.

 

원격 조작 기능을 갖춘 이 로봇은 화재로부터 안전한 거리에서 사람이 조작할 수 있다. GPS, LiDAR 및 관성 항법을 포함한 강력한 내비게이션 시스템을 사용하여 이 로봇은 실내 또는 실외 환경을 자율적으로 탐색할 수 있다.

하이테크 기능을 통해 기계는 장애물을 피하고 화재 현장에 신속하게 도착할 수도 있다.

 

로봇은 다양한 방법을 사용하여 화염을 진압한다.

이러한 로봇은 화재를 진압하기 위해 물 분무 시스템, 폼 디스펜서 또는 화학 소화기를 포함한 다양한 방법을 사용한다. 이 방법은 물로 인한 피해를 최소화하면서 효율적으로 화염을 진압하도록 잘 프로그래밍되어 있다.

 

원격 작동 기능을 통해 소방관은 안전한 거리에서 상황을 평가하고 로봇의 동작을 그에 따라 지시할 수 있다.

Wi-Fi 또는 무선 송수신기와 같은 통신 시스템을 갖춘 이 로봇은 소방관에게 실시간 데이터와 비디오 피드를 전달한다. 이를 통해 현재 상황을 모니터링하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 된다.

 

로봇은 고온을 견딜 수 있다.

이러한 로봇은 고온, 연기 및 물에 노출되어도 견딜 수 있다. 자체 복구 메커니즘을 갖춘 이 로봇은 작동 중에 넘어지거나 장애물에 부딪혔을 때 회복할 수 있는 기능이 있다고 한다.

 

Guoxing Intelligent에 따르면, 이러한 로봇은 화재 현장에 들어가 소방 장비를 사용하여 화염을 진압할 수 있다. 이 기계는 화재 확산을 줄이고 소방관이 접근할 수 없거나 위험한 구역에서 지원을 제공한다.

 

이 회사에 따르면, 화재 발생 후 소방 로봇은 화재 현장을 조사하고 카메라나 센서를 통해 정보를 수집하여 소방관이 상황을 평가하고 대피 경로를 식별하고 소방 전략을 실행하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

소방 로봇은 밀폐된 공간에 들어가 잠재적인 화재를 감지할 수 있다.

고온 또는 독성 가스 환경에서 소방 로봇은 밀폐된 공간에 들어가 우주 탐사 작업을 수행하고 잠재적인 화재 또는 유해 가스를 감지하고 최상의 소방 접근 방식을 결정하는 데 도움이 될 수 있다.

 

Guoxing Intelligent에 따르면 소방 로봇은 화재 현장에서 갇힌 사람을 수색하고 위치를 파악하여 실시간 비디오 및 오디오 통신을 제공하여 구조 작업을 안내하고 구조 시간을 단축하며 구조 효율성을 개선할 수 있다.

 

이 회사는 또한 소방 로봇이 비상 소방 상황 외에도 화학 물질 유출, 방사능 오염 또는 건물 붕괴와 같은 다른 위험한 환경에서 구조 및 조사 작업에 사용될 수 있다고 주장했다.

 

Guoxing 라인업의 최신 멤버는 KT-500으로, 두꺼운 덤불, 덤불 및 작은 나무를 빠르게 씹거나 씹도록 설계된 기계이다. Robot Report에 따르면 소방관은 현장에서 장치를 신속하게 배치하여 삼림 지대와 외딴 지역에 방화선을 만드는 데 도움을 줄 수 있다.

 

이 기계는 이중 트랙 드라이브를 사용하여 장치를 배치하여 직경이 최대 100mm(3.9인치)인 나무와 관목, 풀 및 기타 가연성 식물을 분쇄한다. 이를 통해 화재 격리 구역을 빠르게 생성할 수 있다.

이미지 설명: Guoxing Intelligent가 개발한 소방 로봇.

 

 

횡단보도 길 건너기 경비 로봇: 우리 아이들에게 눈을 떼지 않는다.

 

캘리포니아 주립 프레즈노의 전기 및 컴퓨터 공학과 준교수이자 샌호세의 미네타 교통 연구소에서 일하는 호바네스 쿨한지안은 횡단보도 경비원으로 사용할 수 있는 로봇을 개발했다. (이미지출처: 호바네스 쿨한지안)

 

이 기계는 작은 잔디 깎는 기계와 비슷해 보이지만, 손잡이 두 개 대신 태블릿 크기의 화면이 부착된 검은색 막대 하나가 기계 위로 솟아 있다.

 

이 로봇은 "스타워즈"의 금으로 도금한 C-3PO처럼 거칠게 수다스럽지는 않지만, 말할 수 있는 능력은 있다. CrossBot이라는 이 간단한 프로토타입은 "로스트 인 스페이스"의 로봇처럼 노래하거나 기타를 치지는 않지만, 인간 제작자는 횡단보도에서 어린이를 보호하는 능력과 베이 지역의 횡단보도 경비원 부족을 줄일 수 있는 잠재력이라는 강력한 도구를 가지고 있다고 말한다.

 

캘리포니아 주립 대학교 프레즈노의 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수인 제작자 호바네스 쿨한지안(Hovannes Kulhandjian)은 "이것은 환경을 360도로 볼 수 있다."라고 말했다. "이것은 매우 심각한 장치이다. 어린이를 대상으로 하기 때문에 오류 가능성이 매우 낮아야 한다."

 

산 호세의 미네타 교통 연구소에서 일하는 쿨한지안은 자신의 CrossBot에 대한 특허를 작업하고 있다.

Lidar, 마이크, 레이더, 비디오 카메라 기능, 스피커 시스템 및 고급 알고리즘을 포함한 센서가 장착되어 있다. 비디오 데모에서 CrossBot은 연석에 쪼그리고 앉은 다음 교통량이 없을 때 횡단보도로 굴러간다.

로봇은 화면 표시등이 빨간색으로 켜진 채로 횡단보도로 굴러간다. 다가오는 차량이 멈추면 화면이 녹색으로 바뀌어 연석에서 기다리는 아이들에게 횡단보도를 건너도 안전하다는 신호를 보낸다. 로봇은 시각 장애인에게도 횡단보도를 건너도 안전하다는 것을 알려줄 수 있다.

 

쿨한지안(Kulhandjian)은 프레즈노에서 두 어린 딸을 학교에 데려다주고, 교사들이 수업을 준비할 일이 있을 때 횡단보도 경비원으로 일하는 것을 보고 로봇 횡단보도 경비원에 대한 아이디어를 떠올렸다고 말했다.

 

쿨한지안은 자신의 로봇이 자신을 포함한 모든 어린이를 도울 수 있다고 믿으며, 이 기기는 차량, 자전거 타는 사람, 보행자를 감지하는 데 90% 이상의 정확도로 도시 거리에서 테스트되었다고 말했다.

 

하지만 모든 부모가 이 아이디어에 매료된 것은 아니다.

라파예트의 부모 켈리 라스롭은 이메일에서 "로봇이 횡단보도 경비원을 대체한다면 화가 날 것 같아요."라고 말했다. "횡단보도 경비원은 우리 아이들을 알고 일반적으로 눈을 떼지 않는다. 그들은 아침과 오후의 하이라이트이다. 로봇이 오작동하거나 해킹당하지 않을 것이라고는 믿지 않는다. 우리는 이러한 주요 및 보조 교차로에 대한 실제적인 눈이 필요하다."

 

산타클라라의 로렐우드 초등학교에 다니는 두 어린 딸의 어머니인 앤젤라 로버츠는 그녀도 로봇의 신뢰성에 대해 우려할 것이라고 말했지만, 지난 3년 동안 학교 횡단보도 경비원이 많이 바뀌는 것을 보았다.

 

지난 몇 년 동안 샌호세, 오클랜드, 로스 알토스, 샌프란시스코, 플레전트 힐의 학군은 모두 횡단보도 경비원이 부족하다고 보고했다. 보고서에 따르면 많은 횡단보도 경비원이 팬데믹 기간 동안 원격 학습으로 인해 해고되었고, 일부는 직장으로 복귀하지 않았다.

 

"평균적으로 몇 달 또는 몇 주마다 횡단보도 경비원이 다른 인력으로 배치되는 것 같다. 그리고 횡단보도 경비원이 전혀 없는 날도 드물지 않다."라고 로버츠는 말했다. "내 관점에서 볼 때, 횡단보도 경비원을 고용하고 유지하는 과제는 근무 시간과 급여 때문에 계속되고 있다. 그리고 학생과 가족은 항상 그곳에 있는 횡단보도 경비원에게 은혜롭고 감사했지만, 로봇 횡단보도 경비원에 대한 수요는 좋은 해결책이 될 수 있다."

 

미국 질병통제예방센터에 따르면 보행자 관련 자동차 충돌을 포함한 사고는 14세 미만 아동의 사망 원인 중 두 번째로 높지만, 모든 연령대의 보행자는 거리에서 위험에 직면해 있다.

 

미국의 보행자 사망자 수를 추적하는 주지사 고속도로 안전 협회(Governors Highway Safety Association)는 2022년(데이터가 제공된 최신 연도)에 운전자에 의해 7,500명 이상의 보행자가 사망했다고 밝혔다. 보고서에 따르면 이는 1981년 이후 가장 높은 수치이다.

 

요즘 로봇은 다양한 이유로 다양한 방식으로 사용된다. 보관 시설에서 상품을 운송하고, 트럭에 적재 및 하역하고, 부품을 생산 라인으로 운반하고, 심지어 패키지를 배달하고 커피를 만들기도 한다. 로봇은 철도와 공항을 검사하고, 짐을 처리하고, 시설을 청소하고, 보안 검사를 지원하는 데 배치되었다.

사실, Mordor Intelligence의 로봇 산업 규모 및 점유율 분석 보고서에 따르면 글로벌 로봇 시장 규모는 2029년까지 959억 3,000만 달러에 이를 것으로 예상된다.

 

쿨한지안은 자신의 로봇이 인간의 일자리를 빼앗기 위한 것이 아니라고 말했지만, 베이 지역에서 수년간 건널목 경비원이 부족해 문제가 되지 않을 수도 있음을 보여준다. 쿨한지안은 로봇에 큰 빨간색 정지 표지판과 같은 추가 구성 요소를 추가할 수 있다고 말했지만, 이 장치는 10년 동안 지속될 수 있으며 학군에서 구매하는 데 약 15,000~17,000달러가 들 것이라고 생각한다고 말했다.

 

"CrossBot은 인간의 노력을 대체하기보다는 보완하고 강화하도록 설계되었다."라고 쿨한지안이 말했다.

"많은 지역에서, 특히 신호등이 없는 지역이나 인력이 제한적인 시기에는 충분한 인간 횡단보도 경비원이 없을 수 있다. CrossBot은 이러한 격차를 메우고 중요한 시기와 수요가 많은 지역에서 추가 안전 조치를 제공할 수 있다."

 

구글, 탁구 로봇으로 인공지능의 새로운 지평을 열다.

 

구글은 엄청난 양의 데이터를 활용하여 인간과 탁구 경기를 펼치는 로봇을 개발하는 데 성공했다. 이 로봇은 빠른 속도와 민첩성을 갖추고 있으며, 인간 경쟁자와의 경기에서 괄목할만한 성과를 보여주었다. 특히, 로봇은 경기 중 상대방의 플레이를 분석하고, 이에 맞춰 전략을 수정하며, 끊임없이 학습하는 능력을 갖추고 있다.

 

인간 수준의 로봇, 현실로 다가서다

구글 연구팀은 탁구 로봇 개발을 통해 로봇이 실제 작업에서 인간 수준의 속도와 성능을 달성하는 것을 목표로 삼았다. 탁구는 빠르고 정확한 움직임을 요구하는 스포츠이기 때문에, 이를 로봇에게 학습시키는 것은 로봇 기술 발전에 있어 중요한 도전 과제였다.

구글의 탁구 로봇은 29경기에서 45%의 승률을 기록하며 13명의 선수를 꺾었다. 비록 상급 선수에게는 패했지만, 초보자와 중급 플레이어를 상대로는 뛰어난 기량을 선보였다. 이는 로봇이 인간과의 상호 작용 속에서 스스로 학습하고 발전할 수 있다는 가능성을 보여주는 결과이다.

 

데이터와 인공지능의 융합

구글 연구팀은 탁구 로봇 개발을 위해 방대한 양의 탁구 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 로봇의 인공지능 모델을 학습시켰다. 로봇은 카메라를 통해 상대방의 움직임을 실시간으로 분석하고, 이 정보를 바탕으로 최적의 플레이를 선택한다. 또한, 강화 학습을 통해 스스로 학습하며, 경기 경험을 통해 실력을 향상시킨다.

 

탁구 로봇이 가져올 미래

구글의 탁구 로봇은 단순한 탁구 로봇을 넘어, 인공지능과 로봇 기술의 발전 가능성을 보여주는 중요한 사례이다. 이러한 기술은 향후 제조업, 의료, 서비스업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 제조업: 로봇은 더욱 정교하고 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되어 생산성을 향상시킬 수 있다.
• 의료: 로봇은 수술 보조, 환자 간호 등 다양한 의료 분야에서 활용되어 의료 서비스의 질을 높일 수 있다.
• 서비스업: 로봇은 고객 서비스, 배송 등 다양한 서비스 분야에서 활용되어 사람들의 삶을 더욱 편리하게 만들 수 있다.

구글의 탁구 로봇은 인공지능과 로봇 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 하나의 예시일 뿐이다. 앞으로 인공지능과 로봇 기술은 더욱 발전하여 우리의 상상을 뛰어넘는 새로운 가능성을 열어갈 것이다.

 

Google은 방대한 양의 데이터를 활용해 탁구 로봇을 훈련시켰다고 한다. 이를 통해 로봇이 인간 경쟁자와 겨루고 경험을 쌓아 실력을 향상시킬 수 있었다고 한다. 그 결과는 인상적이었으며, 로봇의 속도와 민첩성에서 큰 진전을 이루었다고 한다.

 

Google 과학자 팀이 작성한 논문의 서두에는 "실제 작업에서 인간 수준의 속도와 성능을 달성하는 것은 로봇 연구 커뮤니티의 북극성이다"라고 언급되어 있다.

 

로봇 공학 분야에서는 다양한 실제 작업을 처리할 수 있는 휴머노이드 기계 개발에 상당한 발전이 있었다고 한다. 그러나 정밀성에 속도를 더하는 능력은 상대적으로 느리게 발전하고 있다고 한다.

 

Google의 새로운 탁구 로봇은 인간 경쟁자와의 게임에서 인상적인 성과를 보였다고 한다. 29경기 동안 45%의 승률을 기록해 13명의 선수를 물리쳤다고 한다. 다만 초보자에서 중급 플레이어를 상대로만 좋은 성적을 거두었으며, 상급 플레이어와의 모든 경기에서는 패배했다고 한다.

 

Google DeepMind의 수석 스태프 소프트웨어 엔지니어인 Pannag Sanketi는 MIT Technology Review와의 인터뷰에서 "몇 달 전만 해도 로봇이 처음 만난 사람을 상대로 이길 수 없을 것이라 예상했다"며 "이 시스템은 우리의 기대를 뛰어넘었다"고 말했다고 한다.

 

연구팀은 로봇 훈련을 위해 탁구공의 스핀, 속도, 위치 등에 대한 방대한 데이터를 수집했다고 한다. 이를 바탕으로 시뮬레이션 경기를 통해 게임의 기본기를 훈련시켰다고 한다. 실제 경기에서는 카메라를 통해 인간 도전자의 움직임을 파악하고 대응했으며, 새로운 전략을 학습하며 실시간으로 성능을 개선할 수 있었다고 한다.

 

탁구 로봇의 향후 발전 방향에 대해 다음과 같은 기대를 할 수 있다:

1. 성능 향상

• 빠른 공에 대한 반응 속도 개선: 시스템 지연 시간을 줄이고 고급 제어 알고리즘을 적용하여 더 빠른 반응이 가능할 것으로 보인다.
• 다양한 샷 구사 능력 향상: 높은 볼, 낮은 볼, 백핸드 등 다양한 상황에서의 대응 능력이 개선될 것.
• 스핀 읽기 능력 향상: 공의 회전을 더 정확하게 파악하여 적절히 대응할 수 있게 될 것.

2. AI 및 머신러닝 기술 발전

• 실시간 학습 및 적응: 경기 중 상대방의 플레이 스타일을 분석하고 즉시 전략을 조정하는 능력이 향상될 것.
• 데이터 분석 능력 강화: 훈련 데이터를 더욱 정확하게 분석하여 효율적인 훈련 프로그램을 제공할 수 있을 것.

3. 인간과의 상호작용 개선

• 코칭 기능 강화: 단순한 연습 상대를 넘어 플레이어의 기술 수준을 평가하고 맞춤형 조언을 제공하는 능력이 발전할 것.
• 감성적 상호작용: 플레이어에게 격려 메시지를 보내는 등 정서적 교감 능력이 향상될 것.

4. 하드웨어 개선

• 더 정교한 로봇 팔 개발: 인간의 움직임에 더 가까운 자연스러운 동작이 가능해질 것.
• 센서 기술 발전: 공의 움직임을 더 정확하게 감지하고 예측할 수 있는 고성능 센서가 도입될 것.

5. 실용성 증대

• 다목적 활용: 훈련용뿐만 아니라 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것입니다.
• 접근성 향상: 더 많은 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스가 개발될 것.

 

Google은 엄청난 양의 데이터를 사용하여 탁구 로봇이 인간 경쟁자와 경쟁하고 그렇게 할수록 더 나아지도록 훈련했다. 그 결과는 인상적이었고 로봇의 속도와 민첩성에서 큰 진전을 이루었다. 또한 정말 재미있어 보인다.

"실제 작업에서 인간 수준의 속도와 성능을 달성하는 것은 로봇 연구 커뮤니티의 북극성이다." 탁구 봇을 만들고, 훈련하고, 테스트하는 데 도움을 준 Google 과학자 팀이 쓴 논문의 서두이다.

우리는 확실히 저녁 식사를 위한 재료를 자르는 것부터 BMW 공장에서 일하는 것까지 모든 것을 포함한 실제 작업을 처리할 수 있는 성능 솜씨를 가진 휴머노이드 기계를 가능하게 하는 로봇 공학에서 상당한 발전을 보았다. 하지만 Google 팀의 인용문에서 알 수 있듯이, 그 정밀성에 속도를 더하는 능력은 조금 더, 글쎄요, 느리게 발전하고 있다. 그래서 새로운 탁구 로봇이 매우 인상적이다. 인간 경쟁자와의 게임에서 봇은 올림픽 수준은 아니지만 스스로를 지킬 수 있었다. 29경기 동안 봇은 45%의 성공률을 기록하여 13명의 선수를 물리쳤다. 이는 많은 New Atlas 작가가 경쟁자를 상대로 한 것보다 확실히 나았지만, 봇은 초보자에서 중급 플레이어에게만 뛰어난 성과를 보였다. 상급 플레이어와 겨룬 모든 경기에서 졌다. 또한 공을 서브할 능력도 없었다.

"몇 달 전만 해도 우리는 로봇이 이전에 한 번도 상대하지 않은 사람을 상대로 현실적으로 이길 수 없을 것이라고 예상했다." Pannag Sanketi가 MIT Technology Review에 말했다. "이 시스템은 확실히 우리의 기대를 뛰어넘었다. 로봇이 강력한 상대를 따돌린 방식은 정말 놀라웠다." 이 프로젝트를 이끈 Sanketi는 Google DeepMind의 수석 스태프 소프트웨어 엔지니어이다. Google의 DeepMind는 회사의 AI 부문이므로 이 연구는 궁극적으로 패들을 휘두르는 로봇의 실제 성능만큼이나 데이터 세트와 의사 결정에 관한 것이었다.

연구원들은 시스템을 훈련하기 위해 스핀, 속도, 위치와 같은 탁구의 공 상태에 대한 방대한 양의 데이터를 수집했다. 다음으로, 시뮬레이션 경기 중에 봇의 "두뇌"는 게임의 기본에 대해 훈련되었다. 그것만으로도 인간 경쟁자와 경기를 하기에 충분했다. 그런 다음, 경기 중에 시스템은 카메라 세트를 사용하여 자신이 알고 있는 것을 사용하여 인간 도전자에게 대응했다. 또한 도전자를 이기기 위해 새로운 전략을 계속 학습하고 시도할 수 있었기 때문에 즉석에서 개선할 수 있었다.

 

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비디오: 구글 로봇이 인간 탁구 경쟁자를 이긴다.

 

 토니 세바, 인간 노동의 가치 제로를 만드는 휴머노이드2편

 

Tony Seba, Adam Dorr 및 Bradd Libby 작성

로봇이 등장하고, 이번에는 상황이 정말 다릅니다. 이 기술은 태양 아래서 진정으로 새로운 것입니다. 하지만 인간형 로봇에 의한 임박한 노동의 혼란에 대한 모든 것이 새로운 것은 아닙니다. 우리는 이 영화의 버전을 전에 보았습니다. 우리는 Seba Technology Disruption Framework(STDF)를 사용하여 스토리가 어떻게 전개될지 예측할 수 있습니다.

 

역사 전반에 걸쳐 수백 가지의 기술적 변화에 대한 데이터를 추출한 STDF 는 새로운 기술이나 기술 세트가 등장하여 기존 기술로 생산된 것보다 훨씬 더 큰 가치를 제공하는 상품과 서비스를 생산할 수 있을 때 혼란이 발생한다고 설명합니다. 새로운 파괴적 제품이 시장에 진입하여 비용(아래로부터의 혼란), 기능(위로부터의 혼란) 또는 둘 다("빅뱅" 혼란)에서 경쟁력을 갖습니다. 그러나 이러한 신제품의 비용 역량은 그대로 유지되지 않습니다. 기본 기술이 개선되고 제조 규모가 확대됨에 따라 지속적으로 개선됩니다. 시간이 지남에 따라 파괴적 제품의 가치 제안은 압도적으로 경쟁력이 높아지고 결과적으로 거의 모든 사용자가 해당 분야에서 출시한 지 15년 이내에 이를 채택하게 됩니다. 이것이 새로운 기술의 표적이 된 기존 산업의 관점에서 볼 때 혼란이 매우 빠르게 발생하는 것처럼 보이는 이유입니다.

기술 융합

많은 혼란은 여러 기술의 융합으로 인해 발생합니다. 예를 들어, 스마트폰은 배터리, 센서, 카메라, 터치스크린, 컴퓨터 프로세서 칩 및 메모리, 무선 통신 및 소프트웨어 등의 발전이 융합되어 가능해졌습니다.

이제 휴머노이드 로봇도 마찬가지입니다. 배터리, 센서, 카메라, 컴퓨터 프로세서 칩 및 메모리, 모터, 액추에이터 및 소프트웨어(특히 인공 지능)에서 유사한 발전이 융합되어 유용한 작업을 수행할 수 있는 범용 휴머노이드 로봇의 배치가 가능해졌습니다.

비용 곡선

구성 기술을 모두 합치면 전체 비용 역량이 되는데, 이제 우리는 기계 노동에 대한 시간당 달러라는 지표로 시간에 따라 측정하고 추적하기 시작할 수 있습니다. 파괴적 기술의 비용 역량 지표를 시계열로 차트로 표시하면 비용 곡선이 생성됩니다 .

인간형 로봇의 경우, 비용 역량 측정 기준은 시간당 노동 비용($/시간)입니다.

평생 비용

인간형 로봇의 비용 역량 측정 기준을 추정하려면 총 수명 비용(자본 지출 또는 capex, 운영 지출 또는 opex, 자금 조달 및 허가와 같은 기타 소프트 비용 포함)을 로봇이 수명 동안 수행하는 유용한 노동 시간 수로 나누어야 합니다.

Capex는 유용한 인간형 로봇을 구현하기 위해 융합된 모든 구성 요소 하드웨어 및 소프트웨어 기술로 구성됩니다.

특히, 휴머노이드 로봇의 운영 비용은 처음부터 매우 낮을 가능성이 높으며, 혼란이 진행됨에 따라 빠르게 거의 0에 가까워질 것입니다. 즉, 노동의 한계 비용도 0에 가까워질 것입니다. 이는 향후 블로그 게시물에서 집중적으로 다룰 심오한 의미입니다.

평생 시간

오늘날, 인간형 로봇이 대량으로 배치되기 직전에는 수명주기 비용이 단위당 20만 달러를 넘지 않을 것으로 추정되며, 일부 제조업체에서는 4만 달러 이하에 시장에 출시할 가능성이 충분합니다.

휴머노이드 로봇은 하루에 최소 20시간 일할 수 있고, 교체 가능한 배터리 팩이나 고정 전원이 있다면 거의 쉬지 않고 일할 수 있을 것입니다. 그리고 유지 관리를 위한 최소한의 가동 중단 시간을 제외하면 휴가나 병, 불평 없이 일할 것입니다.

생산적인 가동 시간에 대한 합리적인 추정치는 아마도 연간 7,000시간일 것입니다. 마찬가지로 중요한 점은 로봇이 그 7,000시간 내내 적극적으로 생산적일 수 있다는 것입니다. 인간과 달리, 근무 시간 동안의 로봇은 주의가 산만해지거나, 미루거나, 휴대전화를 확인하거나, 화장실이나 담배를 피우는 휴식을 취하거나, 아니면 업무에서 주의를 돌리지 않을 것입니다.

우리는 초기 유닛의 재정적 작동 수명이 불과 3년일 것으로 예상합니다. 기술적으로 최초의 디지털 카메라와 스마트폰처럼 확실히 더 오래 작동할 수 있지만, 혼란의 초기 몇 년 동안 얼마나 빨리 쓸모없게 될 가능성이 있는지(카메라와 휴대전화가 그랬던 것처럼)를 감안할 때, 폐기되어 업사이클링되거나 재활용될 것이라고 가정하는 것이 더 합리적입니다. 이는 첫 번째 세대 휴머노이드 로봇의 분모로 약 20,000시간의 수명을 제공합니다.

휴머노이드 로봇 비용 곡선

종합해 보면, 우리는 휴머노이드 로봇 비용 곡선의 초기 데이터 포인트를 2025년 어느 시점에 시간당 2~10달러로 추정합니다. 이 초기 단계에서 우리의 대략적인 추정은 휴머노이드 로봇의 비용 역량이 8년마다 최소한 한 자릿수씩 향상될 것이라는 것입니다. 물론 훨씬 더 향상될 가능성도 있습니다.

노동은 제한 요소입니다

처음에는 인간형 로봇이 비교적 간단한 작업만 수행할 수 있겠지만, 그 능력은 빠르게 성장할 것입니다.

노동은 생산의 주요 요소 중 하나이며, 궁극적으로는 제한 요소입니다. 산업이나 경제 또는 국가와 관계없이, 필요한 기술 수준과 관계없이, 인간만이 수행할 수 있는 작업은 이를 수행할 수 있는 인간의 수에 의해 제한됩니다.

2030년대 말까지 로봇은 인간과 같은 총 노동을 수행할 가능성이 높습니다. 2040년대에는 노동 비용이 0에 가까워지고 공급이 최소한 1, 어쩌면 2, 심지어 3배로 확대되면서 경제 생산성이 전 세계적으로 폭발적으로 증가할 것입니다.

여기서 인식해야 할 두 가지 중요하고 관련된 사실이 있습니다.

• 오늘날의 인간형 로봇은 역사상 가장 비싸고 가장 성능이 떨어진다.

• 인간형 로봇이 제조 가능한 한 빠른 속도로 배치됨에 따라 향후 20년 내에 노동 비용은 0에 가까워질 것입니다.

이륙 준비 중

노동의 중단은 엄청난 의미를 갖기 때문에 인간형 로봇이 제공하는 엄청난 잠재력을 받아들이는 것과 동시에 로봇이 제기하는 과제를 사전에 해결하는 것이 중요합니다.

우리는 이와 같은 이야기가 이전에도 전개되는 것을 보았습니다. 비용 곡선은 앞으로의 급진적 변화를 이해하고 준비하는 데 사용할 수 있는 STDF의 도구 중 하나입니다. 전기와 핵무기의 출현은 인간형 로봇에 대한 대응으로 현재 요구되는 국가적 투자, 정책 수립 및 계획 수준에 대한 유익한 역사적 사례를 제공합니다.

인간형 로봇에 올인하지 않는 나라는 2030년대 초반까지 연간 GDP에 상응하는 성장률이 10%를 넘을 수 있고, 2030년대 후반까지 100%(예, 국가 경제가 연간 2 배로 성장 )를 넘을 수 있는 다른 나라들 옆에 가만히 서 있는 것처럼 보일 것입니다. 인류 역사상 파괴적인 신기술이 생산성을 급진적으로 확대하거나 사회경제적 현상 유지에 대한 포괄적 위협을 제공한 적은 드뭅니다.

우리를 기다리고 있는 미래는 인간의 독창성과 기계의 효율성이 얽히고, 노동과 생산의 새로운 패러다임에 적응하는 우리의 상상력과 능력에 의해서만 제한되는 가능성의 세계를 창조하는 것입니다.