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AI넷

마인드봇[중국 거리순찰 로봇, 로봇이 부엌에 등장] 현재 로봇은 햄버거를 뒤집고, 치킨을 튀기고, 피자를 만들고, 초밥을 만들고, 샐러드를 준비하고, 라면을 서빙하고, 빵을 굽고, 칵테일을 섞는 등의 작업에 사용된다.

박세훈 | 기사입력 2025/01/02 [21:05]

마인드봇[중국 거리순찰 로봇, 로봇이 부엌에 등장] 현재 로봇은 햄버거를 뒤집고, 치킨을 튀기고, 피자를 만들고, 초밥을 만들고, 샐러드를 준비하고, 라면을 서빙하고, 빵을 굽고, 칵테일을 섞는 등의 작업에 사용된다.

박세훈 | 입력 : 2025/01/02 [21:05]

 

중국 경찰, 롤링 BB-8-STyle 로봇을 배치하여 거리 순찰, 용의자 추적

 

중국 동부에서 경찰은 이제 용의자를 쫓을 수 있는 굴러다니는 로봇으로 거리를 순찰하고 있다 — 그들은 싸움에서 그들을 때려눕힌다고 말한다.

 

중국 경찰, 롤링 BB-8-STyle 로봇을 배치하여 거리 순찰, 용의자 추적사우스 차이나 모닝 포스트(South China Morning Post)의 보도에 따르면, 저장(浙江)성 원저우(溫州)시의 경찰들은 최근 "스타워즈(Star Wars)"에 나오는 귀여운 BB-8 로봇의 군용 버전처럼 보이는 구형 로봇을 마주하고 있다.

줄여서 "로툰봇(Rotunbot)" 또는 "RT-G"라고 불리는 이 구형 로봇은 저장대학교(Zhejiang University)의 연구원들이 로그온 테크놀로지(Logon Technology)라는 선진에 기반을 둔 회사를 대신하여 만들었다. 보도에 따르면 그것은 약 275파운드의 무게와 시속 22마일까지 이동하며 — 그것을 연구한 부교수 왕 유(Wang You)에 따르면 그 속도에 도달하는 데 단지 몇 초가 걸린다.

왕 대변인은 SCMP와의 인터뷰에서 "이 로봇은 넘어지거나 구타당하는 등의 위험에 대처할 수 있다"며 "모듈식 개조 후 적 식별, 추적, 생포 등 전술적 행동을 수행할 수 있다"고 말했다.

그물 총, 최루 가스, 스피커로 무장한 이 로봇은 공격자가 되려는 사람을 겁주는 데도 꽤 능숙한 것으로 알려졌다. "싸움에서 이기면 감옥에 가게 될 거야." 최근 SCMP가 시청한 전투 시뮬레이션에서 로봇이 하는 말이 들렸다. "싸움에서 지면 병원에 가게 될 거야."

RT-G의 디자인에는 "스타워즈"의 미학이 매우 많이 존재하지만, 자율 운영은 2010년 슬리퍼 호러 히트작 "러버(Rubber)"와 더 유사하며, 이 영화는 지각 있는 타이어가 사막 풍경을 혼란에 빠뜨리는 과정을 따라간다.

아직 로봇이 자율적으로 작동하는 공개 시연은 없는 것으로 보이지만, RT-G의 원저우 배치에 앞서 로그온이 공개한 홍보 비디오는 로봇이 다양한 유형의 상황을 스스로 탐색할 수 있음을 시사한다.

"좁은 지형, 극한의 날씨, 위험한 작업 환경, 폭력적인 갈등과 전쟁, 이 모든 것이 인간의 삶과 활동에 큰 위협이 됩니다." r/Cyberpunk 서브레딧의 비디오 번역을 읽는다. "따라서 이러한 스타일의 환경에서 인간을 대체하기 위해 수륙 양용 지능형 로봇이 등장했습니다."

그것은 뉴욕의 법 집행관들에 의해 반복적으로 배치되고 소환된 형편 없는 경찰 로봇과는 거리가 멀고 솔직히 이것은 훨씬 더 무섭다. (Futurism)

 

엔비디아의 다음 움직임: 휴머노이드 로봇에 동력을 공급

파란색 배경에 테슬라의 옵티머스 로봇이미지 출처:테슬라

엔비디아의 다음 움직임: 휴머노이드 로봇에 동력을 공급하다

칩 제조업체 거대 기업 엔비디아는 2025년에 로봇공학에 더욱 주력할 예정이다. 파이낸셜 타임즈에 따르면, 구체적으로는 엔비디아가 새해 상반기 에 Jetson Thor라는 휴머노이드 로봇을 위한 차세대 소형 컴퓨터를 출시할 예정이다.

예상되었던 이 움직임은 진화하는 수년간의 전략 의 일부입니다 . 엔비디아는 테슬라와 같은 제조업체와 직접 경쟁할 계획이 아니라, 지난달 도쿄에서 로봇 부문 부사장인 디푸 탈라가 기자들에게 말했듯이, 전 세계의 " 수십만 "에 달하는 로봇 제조업체에 일종의 기본 OEM을 제공할 계획입니다.

왜 지금이냐는 질문에 탈라는 FT에 이러한 변화가 두 가지 기술적 혁신 덕분이라고 말했습니다. 첫째, 생성적 AI 모델의 폭발적 증가이고, 둘째, 시뮬레이션 환경을 사용하여 로봇을 훈련시키는 능력입니다.

엔비디아가 말하지 않지만 분명히 알고 있는 사실이 있습니다. 엔비디아가 AI 기반 로봇 분야로 진출하는 것은 Amazon과 Google과 같은 주요 고객이 자체 AI 칩을 개발하여 엔비디아의 AI 칩에 대한 의존도를 낮추려는 노력의 일환입니다.

위: 테슬라의 휴머노이드 로봇, 옵티머스. 엔비디아는 테슬라에 이 기계를 만드는 데 필요한 기술을 제공한다고 밝혔다.

 

 

로봇이 부엌에 등장, 피터 디아만디스

 

식품을 자동화하는 것은 다른 어떤 것도 자동화하는 것과는 다르다. 음식은 몸과 영혼에 영양을 공급하는 생명의 근본이므로 음식에 접근하고, 준비하고, 소비하는 방법은 사회를 근본적으로 변화시킬 수 있다.

자동화된 주방은 젯슨(Jetsons)이나 스타트렉(Star Trek)에 나오는 공상과학 영화가 아니다. 이 기술은 실제적이고 글로벌하다. 현재 로봇은 햄버거를 뒤집고, 치킨을 튀기고, 피자를 만들고, 초밥을 만들고, 샐러드를 준비하고, 라면을 서빙하고, 빵을 굽고, 칵테일을 섞는 등의 작업에 사용된다. AI는 재료의 분자 호환성이나 주방에 재고 있는 모든 것을 기반으로 레시피를 발명할 수 있다. 고급 식사를 위해 전체 주방 자동화하기 위해 더 발전된 개념이 작업 중이다.

기술은 처음에는 비용이 많이 드는 경향이 있기 때문에 AI 주방 기술의 얼리 어답터는 레스토랑 및 기타 기업이다. 시간이 지남에 따라 가격은 국내 시장에 충분히 하락할 가능성이 높으며, 이는 가정과 사회의 역학을 모두 변화시킬 수 있다.

식품 기술이 정말 사회를 바꿀 수 있을까? 그렇다, 전자 레인지의 지진 영향을 고려해보자. 그 기술로 인해 갑자기 한 사람을 위한 간단한 식사를 만들 수 있게 되었고, 이는 이점이 될 수 있지만 사회적 혼란이 될 수도 있다.

이 기술에 대한 익숙한 우려 사항에는 미리 포장된 식사 전자레인지로 가열된 플라스틱 용기로 인한 영양 및 건강 악화가 포함된다. 덜 분명한 것은, 이러한 편리함은 먹는 것을 공동체적, 문화적, 창조적 행사에서 생존을 위한 공리주의적 행위로 변화시킬 수 있으며, 수백만 명의 사람들을 위한 관계, 전통, 일하는 방식, 요리 기술 및 기타 삶의 측면을 변화시킬 수 있다.

예를 들어, 전자레인지가 없는 삶이 얼마나 달라졌을지 생각해 보자. 다시 데워진 점심을 먹으며 책상에서 일하는 대신, 밖으로 나가 사람들과 이야기하고 직장에서 휴식을 취해야 할 수도 있다. 점점 더 정신 이 없고 사회적으로 고립되는 사회에서 더 천천히 살아가는 것에 대해 할 말이 있다.

편리함은 큰 대가를 치르게 될 수 있으므로, 특히 일상 생활 전반에 걸쳐 얽혀 있는 깊은 인간과 문화적 영역(음식)에 대해 새로운 기술이 가져올 수 있는 윤리적, 사회적 혼란을 미리 살펴보는 것이 중요하다.

미국 국립과학재단(National Science Foundation)의 자금 지원을 받아 캘리포니아 폴리테크닉 주립대학(California Polytechnic State University)의 우리 팀은 AI 주방과 로봇 요리사가 전 세계의 다양한 사회와 문화에 미칠 수 있는 영향에 대한 첫 번째 연구를 절반 정도 진행했다. 우리는 조사해야 할 이점과 위험의 세 가지 광범위한 영역을 매핑했다.

 

창작자와 소비자

AI 주방의 이점에는 셰프가 보다 창의적으로 작업할 수 있을 뿐만 아니라 감자 껍질을 벗기거나 몇 시간 동안 작업 공간에 서 있는 것과 같은 반복적이고 지루한 작업을 제거할 수 있다는 것이 포함된다. 이 기술은 시간을 확보할 수 있습니다. 요리를 하지 않아도 된다는 것은 가족과 더 많은 시간을 보내거나 더 긴급한 일에 집중할 수 있다는 것을 의미한다. 개인 맞춤형 식사를 위해 AI는 필요에 따라 수많은 특별 식단, 알레르기 및 취향을 충족시킬 수 있다.

그러나 인간의 복지에 대한 위험도 있다. 요리는 치료가 될 수 있으며 감사, 학습, 창의성, 의사 소통, 모험, 자기 표현, 성장, 독립, 자신감 등 많은 것을 위한 기회를 제공할 수 있다. 부모와 자녀가 식탁에서 심문하는 것처럼 느껴질 수 있는 것과는 대조적으로 대화를 나눌 수 있는 안전한 공간인 부엌에서 더 이상 함께 일하지 않으면 가족 관계에 영향을 미칠  있다.

부엌은 또한 가정의 과학 실험실이기 때문에 과학 교육에 어려움을 겪을 수 있다. 요리의 연금술은 미생물학, 물리학, 화학, 재료 과학, 수학, 요리 기술 및 도구, 식품 재료 및 그 출처, 인간 건강 및 문제 해결에 대해 어린이와 다른 학습자에게 가르치는 것을 포함합니다. 요리를 할 필요가 없으면 이러한 기술과 지식이 약화될 수 있다.

커뮤니티와 문화

AI는 문화의 정신 안에서 정교한 음식 프레젠테이션과 새로운 요리법을 만드는 것과 같은 실험과 창의성을 도울 수 있다. AI와 로보틱스가 새로운 과학 지식을 창출 하는 데 도움이 되는 것처럼, 식품 재료의 특성, 상호 작용, 새로운 방법을 포함한 조리 기술에 대한 이해를 높일 수 있다.

그러나 문화에는 위험이 있다. 예를 들어, AI는 문화적 세부 사항과 구별을 평평하게 하거나 과도하게 단순화하는 등 고정관념에 빠지기 쉽기 때문에 AI는 전통적인 조리법과 방법을 흉측하게 만들 수 있다. 이러한 선택 편향은 AI와 로봇 요리사가 생산하는 요리의 다양성을 감소시킬 수 있다. 기술 개발자들은 기계의 한계가 요리와 창의성의 동질성으로 이어진다면, 이는 서로 다른 앱에서 AI 예술 이미지의 이상할 정도로 유사한 느낌 과 유사하다.

또한 좋아하는 레스토랑과 좋아하는 저녁 식사에 대해 생각해 보자. 자동화 주방으로 인해 이러한 지역의 성격이 어떻게 바뀔 수 있을까? 당신을 위해 요리하는 사람들이 당신의 친구나 가족이 아니라 로봇이라는 것을 안다면 당신의 미각 경험을 저하시킬까?

기술에 대한 희망은 사라지는 일자리보다 더 많은 일자리가 창출되는 것이다. 일자리가 순이익 증가한다 해도 실제 인간의 삶에 미치는 영향은 수치에 가려져 있다. 모든 경제 에서 가장 인기 있는 직업 중 하나인 식품 서비스 산업에 종사하는 많은 사람들은 다른 직업을 위한 새로운 기술을 배울 수 없다는 것을 알게 될 수 있다. 모든 사람이 AI 개발자나 로봇 기술자가 될 수 있는 것은 아니며, 로봇을 감독하는 것이 요리하는 것보다 더 나은 직업인지는 명확하지 않다.

철학적으로 볼 때, AI가 진정한 창의성을 발휘할 수 있는지, 특히 그것이 영감과 직관을 내포하고 있다면 더욱 그렇다. 그렇게 가정하는 것은 챗봇 이 단순히 통계적으로 이전 단어를 따르는 단어를 생성하는 대신 말하는 내용을 이해한다고 생각하는 것과 같은 실수일 수 있다. 이는 AI 음식의 미학과 진정성에 영향을 미치며, AI 예술과 음악에 대한 지속적인 논쟁과 유사하다.

안전과 책임

인간은 주요 질병 매개체이기 때문에 로봇 조리사는 식품 안전을 개선할 수 있다. 정밀 트리밍 및 기타 자동화는 재료를 최대한 활용할 수 있는 AI 레시피와 함께 음식물 쓰레기를 줄일 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 식사는 알레르기 항원과 과도한 소금 및 설탕을 피하도록 돕는 등 영양과 건강에 도움이 될 수 있다.

이 기술은 여전히 등장하고 있기 때문에 이러한 이점이 실현될지 여부는 불분명하다. 식품 매개 질병은 알려져 있지 않다. AI 로봇이 냄새를 맡고, 맛을 보고, 다른 방식으로 재료의 신선도 또는 성분 부족을 감지하고 다른 안전 검사를 수행할 수 있을까?

신체적 안전은 또 다른 문제이다. 로봇 요리사가 컴퓨터 비전 실패 나 기타 오류로 인해 실수로 누군가를 자르거나 태우거나 짓밟지 않도록 하는 것이 중요하다. AI 챗봇은 사람들에게 돌, 접착제, 휘발유, 독버섯을 먹으 라고 조언해 왔기 때문에 AI 레시피에도 결함이 있을 수 있다고 생각하는 것은 무리가 아니다. 자율 주행 차량에 대한 책임을 분류하기 위해 여전히 고군분투하고 있는 법률 제도가 있는 경우, 해킹 여부를 포함하여 로봇 요리사에 대한 책임을 파악하는 것도 마찬가지로 까다로울 수 있다.

식품의 중요성을 감안할 때 식품 기술은 사회를 형성하는 데 도움이 된다. 부엌은 가정, 이웃 및 문화에서 특별한 위치를 차지하므로 그 유서 깊은 기관을 파괴하려면 이점을 최적화하고 위험을 줄이기 위해 신중한 생각이 필요하다. (Peter Diamandis)

 살아있는 피부를 가진 로봇

 

연구원들은 영화 터미네이터 시리즈에서 볼 수 있는 살아있는 조직을 연상시키는 복잡한 형태의 휴머노이드 로봇에 공학적 피부 조직을 결합하는 방법을 찾았다. 더 발전할 경우, 로봇 플랫폼의 잠재적 이점에는 더 큰 이동성, 자가 치유 능력, 향상된 터치 및 감지, 점점 더 생생한 외관이 포함될 수 있다.

 

로봇 페이스 리빙 스킨

 

 

도쿄 대학의 쇼지 타케우치(Shoji Takeuchi) 교수가 이끄는 연구팀은 인간의 피부 인대에서 영감을 얻어 로봇 얼굴에 특수 천공을 포함하여 피부 층이 자리를 잡는 데 도움을 주었다. 이들의 연구는 학술지 'Cell Reports Physical Science'에 게재됐다.

 

Takeuchi는 생물학과 기계 공학이 만나는 바이오 하이브리드 로봇 공학 분야의 선구자이다. 이전에 그의 연구실에서는 생물학적 근육 조직, 3D 프린팅된 실험실에서 키운 고기, 치유할 수 있는 엔지니어링된 피부 등을 사용하여 걷는 미니 로봇을 만들었다. 이 중 마지막 항목에 대한 연구를 하는 동안 Takeuchi는 로봇 피부의 특성과 기능을 개선하기 위해 로봇 피부에 대한 아이디어를 더욱 발전시켜야 할 필요성을 느꼈다.

 

 

"우리 실험실에서 성장시킨 공학적 피부 조직으로 덮인 손가락 모양의 로봇에 대한 이전 연구를 통해 로봇의 특징과 피부의 피하 구조 사이의 더 나은 접착력이 필요하다고 느꼈습니다"라고 Takeuchi는 말했다.

 

"인간의 피부 인대 구조를 모방하고 고체 재료에 특수 제작된 V자형 천공을 사용하여 피부를 복잡한 구조에 결합하는 방법을 찾았습니다. 피부의 자연스러운 유연성과 강력한 접착 방법은 피부가 찢어지거나 벗겨지지 않고 로봇의 기계 부품과 함께 움직일 수 있음을 의미합니다."

 

로봇 스킨 다이어그램

 

피부 조직을 단단한 표면에 부착하는 이전의 방법에는 미니 앵커 또는 후크와 같은 것이 포함되었지만, 이러한 방법은 피부 코팅을 받을 수 있고 동작 중에 손상을 일으킬 수 있는 표면의 종류를 제한했다.

 

대신 작은 천공을 신중하게 엔지니어링하면 기본적으로 모든 형태의 표면에 피부를 적용할 수 있다. 연구팀이 사용한 비결은 접착을 위해 특수 콜라겐 젤을 사용하는 것인데, 이는 자연적으로 점성이 있어 미세한 천공에 주입하기가 어렵다. 그러나 플라즈마 처리라는 플라스틱 접착을 위한 일반적인 기술을 사용하여 콜라겐을 천공의 미세한 구조로 끌어들이는 동시에 피부를 문제의 표면 가까이에 유지하는 데 성공했다.

 

 

"개발 과정에서 부드럽고 젖은 생체 조직을 조작하는 것은 이 분야 밖의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 어렵습니다. 예를 들어, 무균 상태가 유지되지 않으면 박테리아가 침입하여 조직이 죽을 수 있습니다"라고 Takeuchi는 말했다. "하지만 이제 우리가 이 일을 할 수 있게 되었으니, 살아 있는 피부는 로봇에게 다양한 새로운 능력을 가져다 줄 수 있습니다. 자가 치유는 큰 문제입니다 – 일부 화학 기반 물질은 스스로 치유되도록 만들 수 있지만 열, 압력 또는 기타 신호와 같은 트리거가 필요하며 세포처럼 증식하지 않습니다. 생물학적 피부는 우리의 피부처럼 경미한 열상을 치료하며, 신경 및 기타 피부 기관을 추가하여 감지 등에 사용할 수 있습니다."

 

 

3D 페이셜 몰드 외에도 Takeuchi의 팀은 2D 버전을 시연했습니다. 실제 사람 얼굴의 접합근(zygomaticus major muscle)을 모방하도록 설계된 이 제품은 앵커를 통한 작동을 통해 미소를 지을 수 있다.

 

 

 

여기에서 볼 수 있는 피부 기술은 의학 연구에서 여러 응용 분야가 있을 수 있다. 장기 칩(organ-on-a-chip)이라는 개념은 특별히 새로운 것은 아니며 이미 약물 개발과 같은 분야에서 사용되고 있지만, "페이스 온 어 칩(face-on-a-chip)"과 같은 것은 피부 노화, 화장품, 외과 수술, 성형 수술 등에 대한 연구에 유용할 수 있다. 또한 센서를 내장할 수 있다면 로봇은 더 나은 환경 인식과 향상된 상호 작용 기능을 부여받을 수 있다.

 

 

"이 연구에서 우리는 인간과 동일한 표면 재료와 구조를 가진 얼굴을 만들어 인간의 모습을 어느 정도 복제할 수 있었습니다"라고 Takeuchi는 설명했다. "또한 이 연구를 통해 우리는 보다 인간적인 외관을 얻기 위해 표면 주름과 더 두꺼운 표피의 필요성과 같은 새로운 과제를 확인했다. 땀샘, 피지선, 모공, 혈관, 지방, 신경을 도입함으로써 보다 두껍고 사실적인 피부를 만들 수 있다고 생각합니다."

 

 

"물론 재료뿐만 아니라 움직임도 중요한 요소이기 때문에 또 다른 중요한 과제는 정교한 액추에이터 또는 근육을 로봇 내부에 통합하여 인간과 같은 표현을 만드는 것입니다. 스스로 치유하고, 주변 환경을 더 정확하게 감지하고, 인간과 같은 민첩성으로 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만드는 것은 놀라운 동기 부여가 됩니다."

 

 

앞으로 몇 년 안에 로봇에 생체 조직을 통합하면 대중 문화에서 볼 수 있는 현실적인 휴머노이드 로봇에 섬뜩할 정도로 가까워질 수 있다. 이 기술이 계속 발전함에 따라 공상 과학과 현실 사이의 경계가 모호해지면서 한때 블록버스터 영화에서만 볼 수 있었던 개념이 미래의 실질적인 부분이 될 것이다.

 

 

 (F.T.)

 

중국 휴머노이드 로봇, 바이오 컴퓨터 및 알츠하이머 

 

중국의 로보틱스 스타트업 아기봇(Agibot)은 테슬라의 옵티머스(Optimus)에 정면으로 도전하는 5개의 최첨단 휴머노이드 로봇 제품군을 공개했다. 라인업에는 다양한 응용 프로그램을 위한 바퀴 달린 모델과 이족 보행 모델이 모두 포함된다.

 

별 Yuanzheng A2는 5피트 9인치, 무게 121파운드, 바늘에 실을 꿰 수 있다. 아기봇은 2024년 말까지 300대를 출하하는 것을 목표로 하고 있으며, 우수한 상용화 기술을 자랑하고 있다. 한편, 유니트리(Unitree)는 양산용 로봇 G1을 선보였다. 4개의 스타트업이 며칠 만에 돌파구를 찾는 등 중국 로봇 공학의 급증은 미국과 중국의 AI 경쟁을 심화시키며 휴머노이드 기술의 새로운 시대를 알리고 있다.

 

휴머노이드 로봇 레이스가 시작되었다! 최근 집계에 따르면, 이 분야에서 자금력이 풍부한 회사가 30개 이상이며, 그 중 상당수는 중국에서 온 것이다. 중국은 두 가지 주요 과제에 직면해 있다. 첫째, 북한 경제는 사라지고 있는 "값싼" 노동력에 기초해 있다. 둘째, 한 자녀 정책에 따라 인구가 많고 빠르게 고령화되고 있다. 휴머노이드 로봇은 이 두 가지 문제를 모두 해결하며, 일본과 한국과 함께 중국도 휴머노이드 로봇이 *필요*하다.

Agibot의 새로운 휴머노이드 로봇 5대가 인상적인데, 특히 Yuanzheng A2가 인상적이다. 바늘 실을 꿰는 것과 같은 섬세한 작업을 수행하는 능력은 우리가 얼마나 멀리 왔는지를 보여준다. 이러한 발전은 테슬라의 옵티머스(Optimus)와 피규어(Figure)의 야심 찬 예측과 함께 휴머노이드 로봇 분야의 경쟁이 가속화되고 있음을 시사한다.

2024년까지 300대를 출하하는 것을 목표로 하는 Agibot을 통해 우리는 이러한 기계가 우리 삶에 통합되어 잠재적으로 산업을 변화시키고 인간을 원치 않는 직업에서 해방시키는 것을 볼 수 있는 정점에 있다. 풍요로움을 이끄는 것은 기술이다.

 

바이오컴퓨터: 뇌 기반 AI의 미래

스위스의 스타트업 파이널스파크(FinalSpark)는 뇌 오가노이드(실험실에서 자란 작은 뇌 조직 덩어리)가 다양한 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 네트워크와 상호 연결된 이른바 '바이오컴퓨터'를 시연했다. 이들은 인간의 뇌 세포로 구동되는 효과적인 AI 시스템이다. 한 달에 단 500달러만 내면 이 살아 있는 컴퓨터에 대한 클라우드 액세스를 임대할 수 있다.

이 바이오 컴퓨터는 약 100 일의 제한된 수명을 가지고 있으며 포도당 (인간 두뇌의 에너지 원)을 먹고 살아간다. FinalSpark는 AI를 지원하기 위해 환경적으로 지속 가능한 방법을 모색한다. 공동 설립자인 프레드 조던(Fred Jordan)은 "우리의 주요 목표는 현재 최첨단 생성형 AI를 훈련하는 데 필요한 것보다 100,000배 적은 에너지를 제공하는 인공 지능"이라고 말한다.

0.5mm 너비의 오가노이드는 뉴런을 전기적으로 자극하는 8개의 전극에 연결되어 기존 컴퓨터 네트워크에 연결된다. 뉴런은 인간 뇌의 자연적인 보상 시스템을 모방하기 위해 도파민에 선택적으로 노출된다.

이것이 눈속임이든 강력한 연구 프로젝트이든, 저는 이 노력이 두 가지 차원에서 중요하다고 생각한다. 첫째, 우리는 이러한 유형의 연구를 통해 오래 지속되고 안정적인 뇌 컴퓨터 인터페이스 전극을 개발하는 방법에 대해 많은 것을 배울 수 있을 것이다. 두 번째이자 더 중요한 것은 이 프로젝트가 우리의 뇌와 오늘날의 GPU 지원 AI 시스템 사이의 *미친 에너지 차이*를 지적한다는 것이다.

인간의 뇌는 (총적으로) 약 20와트를 소비하고 약 1엑사플롭(초당 10^18 연산)을 제공하며, 에너지 효율성은 줄당 500억 연산이다. 반면, GPU 기반 AI 시스템(예: NVIDIA DGX A100)은 최대 6,500와트를 소비하여 최대 5페타플롭스(초당 5 x 10^15 부동 소수점 연산)를 제공하며 줄당 7억 6,900만 연산의 에너지 효율성을 제공한다.

인간의 뇌는 오늘날의 GPU 시스템보다 약 325배 더 에너지 효율적이다. 이에 대한 Elon의 말을 인용하자면, "(인간의 뇌) 시냅스 활성화는 실리콘 트랜지스터보다 1-2배 적은 에너지를 사용한다는 물리학적 주장이 있습니다. 물론 그렇다고 해서 10MW GPU 클러스터가 ~10W의 두뇌 능력보다 더 나은 소설을 쓸 수 없는 이유를 설명할 수는 없다."

 

Stanford, 뇌 대사를 통한 알츠하이머 치료 가능성 확보

스탠포드 대학의 신경과학자들은 알츠하이머병과 키누레닌 경로를 통한 뇌 신진대사 장애 사이의 중요한 연결 고리를 밝혀냈다. 이 경로를 차단함으로써 그들은 알츠하이머 쥐의 인지 기능을 회복시켜 뇌 대사를 개선했다. 카트린 안드레아슨(Katrin Andreasson) 박사가 이끄는 이 연구는 IDO1 억제제로 치료받은 쥐의 공간 기억 테스트에서 30% 개선된 것으로 나타났다.

투명한 분홍색 배경에 있는 일련의 전극

 

이 획기적인 연구는 신경과학과 종양학을 연결하며, 알츠하이머 치료를 위한 기존 암 약물을 빠르게 추적할 수 있다. 인체 임상시험이 임박한 가운데, 이 발견은 이 파괴적인 질병의 영향을 받는 수백만 명의 사람들에게 희망을 제공하며 알츠하이머 치료의 새로운 시대를 약속한다.

기자가 감격하는 것은 알츠하이머병과 다른 형태의 치매를 해결하기 위해 수백 가지의 다양한 접근 방식이 취해지고 있다는 것이다. 기자는 우리가 근본적인 원인과 이러한 심각한 질병을 예방하는 방법을 알아내는 것은 시간 문제라고 진심으로 믿는다.

100세를 넘어설 수 있는 장수 탈출 속도를 향해 나아가고 있는 지금, 우리는 이 문제를 시급히 해결해야 한다. 오늘날 치매에 걸릴 확률은 나이가 들면서 급격히 증가한다. 65-74세: 치매 유병률은 3%에서 5%이다. 75-84세: 치매 위험이 10%에서 17%로 증가한다. 85세 이상: 치매 확률은 25%에서 50% 사이로 추정된다.

만약 이 스탠포드 연구팀이 키누레닌 경로를 통해 뇌 대사를 표적으로 삼아 성공한다면, 우리는 단순히 증상을 치료하는 것이 아니라 인지 기능 저하의 근본 원인을 해결하는 것이다.

 

AI 엔지니어링 단백질은 동적 구조로 생명 공학에 혁명을 일으킵니다.

워싱턴 대학의 데이비드 베이커(David Baker) 박사 팀은 획기적인 연구에서 AI를 활용하여 전례 없는 형태 변화 기능을 가진 새로운 단백질을 설계했다. 자연의 분자 일꾼인 단백질은 일반적으로 복잡한 생물학적 스위치에 의존한다. 연구진은 AI가 설계한 힌지가 있는 단백질을 만들었는데, 이 힌지는 분자 '이펙터'에 노출되면 구부러지고 다양한 구조로 조립되며, 분자가 제거되면 분해된다.

연구진은 첨단 AI 시스템을 사용해 수용성 단백질 생성에 40%의 성공률을 달성했다. 이 돌파구는 약물 전달, 바이오센싱 및 합성 생물학 분야의 잠재적인 응용 분야를 가능하게 한다. 텍사스 A&M 대학의 A. 조슈아 완드 박사는 이를 "놀라운 발전"이라고 불렀으며, 자연의 현재 레퍼토리를 넘어 생명 공학의 새로운 가능성을 열었다.

데이비드 베이커(David Baker)의 연구실은 AI를 사용하여 자연에서 발견되지 않지만 자연과 같이 모양이 변하는 단백질을 설계했습니다.

이 연구는 원자 규모의 로봇 조립기를 만들 수 있는 인류의 능력인 "나노 기술"의 초기 단계를 나타낸다. 이 나노테크 개념은 리처드 파인만(Richard Feynman) 교수가 1959년 칼텍(Caltech)의 유명한 강연에서 처음 논의한 것이다. 파인만의 강의는 에릭 드렉슬러(Eric Drexler)의 1986년 저서 '창조의 엔진(Engines of Creation)'에 대한 심오한 연구로 이어졌다.

 

명령에 따라 조립, 분해 및 변형할 수 있는 AI를 사용하여 전환 가능한 단백질을 설계하는 David Baker 박사의 능력은 이 방향으로 나아가는 중요한 단계이다. 베이커의 연구는 장수의 영역에서도 중요한 한 걸음 내디뎠다. 표적 약물 전달 시스템, 첨단 바이오센서, 맞춤형 세포 회로를 상상해 보자. 우리는 전례 없는 정밀도로 생물학을 엔지니어링할 수 있는 시대에 접어들고 있으며, 잠재적으로 질병 치료에 혁명을 일으키고 건강 수명을 연장할 수 있다. 이것은 우리의 생물학을 마스터하고 2033년까지 장수 탈출 속도에 도달하기 위한 중요한 단계이다. (Peter Diamandis)

 

 

 

 
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