물리적 지능, 4억 달러 투자 유치하며 로봇 시장에 새로운 바람 불어넣어

 

AI 스타트업 물리적 지능이 제프 베조스와 오픈AI 등으로부터 4억 달러의 투자를 유치하며 로봇 시장에서 주목받는 기업으로 떠올랐다. 이번 투자 유치로 회사 가치는 무려 24억 달러에 달하며, 범용 로봇 제어 모델인 π0(파이 제로)를 공개하며 로봇 산업에 새로운 가능성을 제시했다.

 

π0 모델은 다양한 로봇 플랫폼에서 자연어 명령을 이해하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 세탁물 접기, 계란 포장, 테이블 정리 등 일상생활에서 흔히 볼 수 있는 작업들을 로봇이 스스로 판단하고 실행하는 모습은 로봇 기술의 발전 가능성을 보여주는 중요한 사례이다.

 

물리적 지능은 1만 시간 이상의 정교한 조작 데이터와 오픈소스 데이터를 활용하여 π0 모델을 학습시켰습니다. 이는 기존 모델 대비 훨씬 방대한 데이터를 기반으로 학습되었다는 점에서 의미가 있으며, 로봇 학습 분야에서 새로운 기준을 제시했다.

 

이번 투자 유치는 로봇 산업의 패러다임 변화를 예고한다. 기존의 로봇은 특정 작업에 특화된 형태로 개발되었지만, 물리적 지능의 π0 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇 개발을 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 이는 로봇이 단순한 산업용 기계를 넘어 우리 일상생활에 더욱 깊숙이 들어올 수 있는 가능성을 열어준다.

 

특히, 제프 베조스와 오픈AI의 투자는 물리적 지능의 성장 가능성을 보여주는 중요한 지표이다. 이는 물리적 지능의 기술력이 세계적으로 인정받고 있으며, 로봇 산업의 미래를 이끌어갈 핵심 기업으로 성장할 가능성이 높다는 것을 의미한다.

 

물리적 지능의 등장으로 로봇 시장은 더욱 치열한 경쟁 체제로 돌입할 것으로 예상된다. 다양한 기업들이 범용 로봇 개발에 뛰어들면서 로봇 기술의 발전 속도는 더욱 가속화될 것으로 전망된다.

 

결론적으로, 물리적 지능의 4억 달러 투자 유치는 로봇 산업의 새로운 장을 열었다. π0 모델을 통해 로봇은 더욱 지능화되고 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 앞으로 물리적 지능이 어떤 성과를 이룰지 귀추가 주목된다.

 

AI 로봇 스타트업 피지컬 인텔리전스, 4억 달러 대규모 투자 유치

 

AI 로봇 스타트업 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)가 제프 베조스와 OpenAI가 주도한 4억 달러 규모의 투자를 유치했다. 이번 투자로 회사의 기업가치는 20억 달러를 넘어선 것으로 알려졌다. 

투자 참여사 현황

이번 투자에는 베조스와 OpenAI 외에도 Thrive Capital, Lux Capital 등 유수의 벤처캐피털이 참여했다. 특히 아마존과 OpenAI의 참여는 AI 로봇 시장에서 피지컬 인텔리전스의 잠재력을 입증한 것으로 평가받고 있다.

기술적 특징

피지컬 인텔리전스는 'π0(파이-제로)'라는 범용 로봇 제어 소프트웨어를 개발하고 있다. 이 소프트웨어는 개별 로봇마다 별도의 프로그래밍이 필요 없이 다양한 로봇에 적용할 수 있는 것이 특징이다. 

 

시장 전망

글로벌 로봇 시장은 2021년 312억 달러에서 2028년 1,358억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률은 23.40%에 달할 것으로 예측된다. 피지컬 인텔리전스의 이번 투자 유치는 급성장하는 AI 로봇 시장에서 주목할 만한 성과로 평가받고 있다.

향후 계획

회사는 최근 공개한 연구에서 세탁물 접기, 식료품 포장 등 일상적인 작업을 수행하는 로봇 시연을 선보였으며.  향후 더 다양한 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

물리적 지능

Physical Intelligence, 더 나은 로봇을 위해 4억 달러 투자

이미지 출처: Physical Intelligence

요약: AI 스타트업 Physical Intelligence가 제프 베조스와 OpenAI가 주도한 4억 달러의 자금을 확보했으며 , 범용 로봇 제어를 위한 π0(파이 제로) 모델을 공개하면서 회사 가치는 24억 달러에 달했습니다.

세부 정보:

이번 라운드에는 Thrive Capital, Lux Capital, Khosla Ventures, Sequoia Capital이 Bezos와 OpenAI에 합류하면서 기술 거대 기업과 벤처 기업이 하나로 모였습니다. π0 시스템은 모든 로봇 플랫폼에서 자연어 명령을 이해할 수 있는 범용 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 초기 데모에서는 세탁물 접기, 계란 포장, 테이블 정리 등 복잡한 다단계 작업을 수행하는 로봇이 선보였습니다. π0는 10,000시간 이상의 정교한 조작 데이터와 오픈소스 데이터 세트를 사용하여 학습하였으며, 이는 이 분야에서 사용된 사전 학습 혼합물 중 가장 규모가 크다고 주장합니다.

중요한 이유: 로봇 분야에서 또 다른 경쟁자가 등장했습니다. 그리고 범용 범용 로봇이 다른 휴머노이드 로봇이 너무 유연하지 않고 특화된 산업에서 자동화를 실현할 수 있습니다. 게다가 물리적 지능은 OpenAI와 베조스의 지원을 받아 확실히 업계의 주목을 끌 것입니다.

 

로봇을 인간과 같은 손재주에 더 가깝게 만들어주는 멀티모달 감지 및 학습 시스템: 3D-ViTac

 

로봇공학의 세계는 인간이 자연스럽게 가지고 있는 복잡한 감각 능력을 복제하는 지속적인 과제에 직면해 있다. 로봇은 시각 처리에서 놀라운 진전을 이루었지만, 역사적으로 인간이 깨지기 쉬운 달걀에서 복잡한 도구에 이르기까지 모든 것을 쉽게 다룰 수 있게 해주는 미묘한 촉각 감도에 맞추기 위해 고군분투했다.

 

 

컬럼비아 대학교, 일리노이 대학교 어바나-샴페인, 워싱턴 대학교의 연구원 팀은 로봇을 인간과 같은 손재주에 더 가깝게 만들어주는 멀티모달 감지 및 학습 시스템인 3D-ViTac이라는 혁신적인 솔루션을 개발했다. 이 혁신적인 시스템은 시각 인식과 정교한 촉각 감지를 결합하여 로봇이 이전에는 너무 복잡하거나 위험하다고 여겨졌던 정밀한 조작을 수행할 수 있도록 한다.

 

하드웨어 설계

3D-ViTac 시스템은 접근성에서 상당한 돌파구를 나타내며, 각 센서 패드와 판독 보드의 가격은 약 20달러이다. 수천 달러에 달할 수 있는 기존의 촉각 센서에 비해 비용이 크게 감소하여 고급 로봇 조작이 연구 및 실용적 응용 분야에서 더 쉽게 접근 가능해졌다.

 

이 시스템은 각 손가락에 16×16 센서 그리드가 장착된 촉각 센서의 밀집된 배열을 특징으로 한다. 이 센서는 물리적 접촉에 대한 자세한 피드백을 제공하여 3제곱밀리미터만큼 작은 영역에서 터치의 존재와 힘을 모두 측정한다. 이 고해상도 감지 기능을 통해 로봇은 섬세한 물체를 다루는 데 중요한 압력과 접촉 패턴의 미묘한 변화를 감지할 수 있다.

 

3D-ViTac의 가장 혁신적인 측면 중 하나는 소프트 로봇 그리퍼와의 통합이다. 이 팀은 부드럽고 적응 가능한 그리퍼와 완벽하게 결합되는 유연한 센서 패드를 개발했다. 이 조합은 두 가지 주요 이점을 제공한다. 부드러운 소재는 센서와 물체 사이의 접촉 면적을 늘리는 동시에 깨지기 쉬운 물건의 손상을 방지하는 데 도움이 되는 기계적 컴플라이언스를 추가한다.

 

이 시스템의 아키텍처에는 초당 약 32프레임의 속도로 촉각 신호를 처리하는 맞춤형 판독 회로가 포함되어 있어 로봇이 그립 강도와 위치를 동적으로 조정할 수 있는 실시간 피드백을 제공한다. 이 빠른 처리 기능은 복잡한 조작 작업 중에 안정적인 제어를 유지하는 데 필수적이다.

 

향상된 조작 기능

3D-ViTac 시스템은 전통적으로 로봇 시스템에 도전했던 다양한 복잡한 작업에서 놀라운 다재다능함을 보여준다. 광범위한 테스트를 통해 이 시스템은 깨지기 쉬운 물체를 조작하는 것부터 복잡한 도구 기반 작업을 수행하는 것까지 정밀성과 적응성이 모두 필요한 작업을 성공적으로 처리했다.

 

주요 성과는 다음과 같다:

●섬세한 물체 취급: 손상 없이 계란과 포도를 성공적으로 잡고 운반

●복잡한 도구 조작: 주방 기구와 기계 도구의 정밀한 제어

●양손 조정: 용기를 열고 물체를 옮기는 것과 같은 동기화된 양손 작업

●손 내부 조정: 안정적인 제어를 유지하면서 물체를 재배치하는 기능

3D-ViTac이 보여준 가장 중요한 발전 중 하나는 시각 정보가 제한되거나 차단되어도 효과적인 제어를 유지할 수 있는 능력이다. 이 시스템의 촉각 피드백은 물체 위치와 접촉력에 대한 중요한 정보를 제공하여 로봇이 조작하는 것을 완전히 볼 수 없더라도 효과적으로 작동할 수 있다.

 

기술 혁신

이 시스템의 가장 획기적인 기술적 성과는 시각 및 촉각 데이터를 통합된 3D 표현으로 성공적으로 통합한 것이다. 이 접근 방식은 인간의 감각 처리를 반영하는데, 여기서 시각 및 촉각 정보는 움직임과 조정을 안내하기 위해 원활하게 함께 작동한다.

기술 아키텍처는 다음을 포함한다:

●시각적 포인트 클라우드와 촉각 정보를 결합한 다중 모달 데이터 융합

●32Hz에서 센서 데이터의 실시간 처리

●학습 기능 향상을 위한 확산 정책과의 통합

●힘 제어를 위한 적응형 피드백 시스템

이 시스템은 정교한 모방 학습 기술을 사용하여 로봇이 인간의 시범을 통해 학습할 수 있도록 한다. 이 접근 방식을 통해 시스템은 다음을 수행할 수 있다.

 

복잡한 조작 전략 캡처 및 복제

●학습된 행동을 다양한 조건에 맞게 조정

●지속적인 연습을 통해 성능 개선

●예상치 못한 상황에 대한 적절한 대응 생성

고급 하드웨어와 정교한 학습 알고리즘을 결합하면 인간이 시범한 기술을 강력한 로봇 기능으로 효과적으로 변환할 수 있는 시스템이 만들어진다. 이는 보다 적응력 있고 유능한 로봇 시스템을 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타낸다.

 

미래의 의미와 응용 분야

3D-ViTac의 개발은 자동화된 제조 및 조립 공정에 새로운 가능성을 열어준다. 이 시스템은 정밀하게 섬세한 부품을 처리할 수 있는 능력과 저렴한 가격대를 결합하여 기존 자동화를 구현하기 어려웠던 산업에 특히 매력적이다.

잠재적 응용 분야는 다음과 같다:

●전자 조립

●식품 취급 및 포장

●의료용품 관리

●품질 관리 검사

●정밀 부품 조립

이 시스템의 정교한 터치 감도와 정밀한 제어 기능은 의료 응용 분야에 특히 유망하다. 의료 기기를 다루는 것부터 환자 치료 지원에 이르기까지 이 기술은 의료 환경에서 보다 정교한 로봇 지원을 가능하게 할 수 있다.

시스템 설계의 개방적 특성과 낮은 비용은 학계와 산업 환경에서 로봇 연구를 가속화할 수 있다. 연구자들은 하드웨어 제조를 위한 포괄적인 튜토리얼을 출시하기로 약속했으며, 이는 이 분야에서 더 많은 혁신을 촉진할 수 있다.

 

 

로봇공학의 새로운 장

3D-ViTac의 개발은 단순한 기술적 성과 이상을 나타낸다. 로봇이 환경과 상호 작용하는 방식에 근본적인 변화를 의미한다. 저렴한 하드웨어와 정교한 소프트웨어 통합을 결합함으로써 이 시스템은 인간의 손재주와 적응력에 맞먹는 로봇에 더 가까이 다가간다.

 

이 획기적인 기술의 의미는 실험실을 넘어 확장된다. 기술이 성숙해짐에 따라 로봇이 제조 현장에서 의료 시설에 이르기까지 다양한 환경에서 점점 더 복잡한 작업을 수행하는 것을 볼 수 있다. 이 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 정밀하게 섬세한 물체를 처리할 수 있는 능력으로 고급 로봇 기술에 대한 접근성을 민주화할 수 있다.

 

현재 시스템은 인상적인 기능을 보여주지만 연구팀은 향후 개발이 필요한 영역을 인정한다. 잠재적인 개선 사항에는 더 빠른 학습과 더 광범위한 응용 시나리오를 위한 향상된 시뮬레이션 기능이 포함된다. 기술이 계속 발전함에 따라 로봇 조작에 대한 이 획기적인 접근 방식의 더욱 정교한 응용 프로그램을 볼 수 있을 것이다.