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피지컬 AI의 거대한 뇌와 시뮬레이션 기술이 가장 극적으로 결합하는 지점이 바로 '휴머노이드(Humanoid, 인간형 로봇)'입니다. 과거 휴머노이드 연구가 완벽한 보행이나 기계적 관절 구동 같은 하…

피지컬 AI의 흐름을 논할 때 최근 글로벌 반도체 및 AI 생태계를 이끌고 있는 엔비디아(NVIDIA)와 젠슨 황(Jensen Huang) CEO의 비전을 빼놓을 수 없습니다. 과거 컴퓨팅 파워를 제공하는 그래픽 …

피지컬 AI 연구 현장에서 최근 1~2년 사이에 일어난 가장 거대한 파도는 단연 '파운데이션 모델(Foundation Model)'과 로보틱스의 결합입니다. 과거에는 로봇이 '사물을 보는 모델…

피지컬 AI가 가상 시뮬레이션을 벗어나 실제 공간으로 들어오는 순간, 가장 강력하게 요구되는 가치는 '성능'이나 '속도'가 아닌 단연 '안전(Safety)'입니다. 화면 …

피지컬 AI가 물리 세계에서 안전하고 기민하게 움직이려면 두 가지 필수 조건이 충족되어야 합니다. 첫째는 주변 환경을 단 하나의 센서에만 의존하지 않고 다각도로 정확히 파악하는 것이고, 둘째는 그 파악한 정보를 바…

6편에서 다룬 것처럼 가상 공간에서 로봇을 학습시키면 파손 위험 없이 수백만 번의 시행착오를 초고속으로 반복할 수 있습니다. 그래서 시뮬레이션 속에서는 로봇이 백덤블링을 하고, 미끄러운 장애물도 능숙하게 넘어서는 …

피지컬 AI를 개발할 때 가장 커다란 걸림돌은 바로 '현실 세계의 물리적 한계'입니다. 5편에서 다룬 강화학습처럼 알고리즘이 수백만 번의 시행착오를 거쳐야 할 때, 실물 로봇을 직접 움직이면 막대한…

피지컬 AI를 개발할 때 가장 까다로운 부분 중 하나는 바로 '물리 법칙의 복잡성'입니다. 모니터 속 알고리즘에 아무리 완벽한 수식을 적어두어도, 현실 세계에서는 마찰력, 공기 저항, 관성, 그리고…

피지컬 AI가 물리 세계에서 자율적으로 동작하기 위해 가장 먼저 확보해야 했던 기능은 단연 '시각'이었습니다. 사람도 눈을 감고 물리 공간을 이동하거나 물건을 집기 힘든 것처럼, 로봇 역시 주변 환…

피지컬 AI의 발전을 이해할 때 빼놓을 수 없는 중요한 기점이 있습니다. 바로 연구실을 벗어나 실제 산업 현장에 최초로 투입되었던 Industrial Robotics(산업용 로봇)의 역사입니다. 우리가 흔히 생각하…

피지컬 AI를 공부하다 보면 기존의 AI 연구자들과는 전혀 다른 방향에서 질문을 던진 학자를 만나게 됩니다. 바로 MIT의 로드니 브룩스(Rodney Brooks) 교수입니다. 1980년대 후반, 당시 AI 연구…

최근 IT 뉴스나 기술 컨퍼런스를 보면 '피지컬 AI(Physical AI)'라는 단어가 부쩍 자주 등장합니다. 모니터 속 화면이나 텍스트 상자 안에서만 작동하던 인공지능이 마침내 물리적인 …