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이탈리아 로봇 스타트업, 해변 모래 청소 로봇 공개
- 이탈리아에서는 최근 해변 청소 로봇이 새로 등장하여 휴가철 해수욕장의 쓰레기 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있다. 미국의 기술 전문 매체 '인터레스팅엔지니어링(InterestingEngineering)'에 따르면, 이탈리아 스타트업 '카보니엄(Carbonium)'이 '메이커 페어 로마 2023(Maker Faire Rome 2023)'에서 새로운 해변 청소 로봇 '샌디(Sandy)'를 선보였다. 샌디는 깊이 파묻힌 쓰레기도 제거할 수 있도록 설계된 자율 주행형 환경 친화적인 로봇이다. 이 로봇의 주요 목표는 로봇 공학을 활용하여 환경 보호에 이바지하고, 해안의 쓰레기를 효율적이고 경제적인 방법으로 청소하면서도 지역 생태계를 보호하는 것이다. 샌디는 해변에서 자동으로 이동하며 쓰레기를 수집하고 분리하는 기능도 갖추고 있다. 로봇은 인공 지능을 활용하여 모래와 쓰레기를 분리하고, 조개 등 자연적인 요소들은 해치지 않도록 주의를 기울인다. 카보니엄의 공동 창립자 마이클 스카라머피(Michele Scaramuffi)는 "이 로봇은 환경을 보호하면서 효과적으로 해변을 청소하기 위해 만들어졌다. 예를 들면 로봇은 살아 있는 조개는 건드리지 않고 지나가는 등 자연적인 요소들에는 영향을 주지 않으면서 쓰레기를 청소할 수 있다"고 밝혔다. 카보니엄은 바리 대학의 물리학과 1학년 학생 주세페 라피에트라(Giuseppe Lapietra)와 '에도아르도 아말디(Edoardo Amaldi)' 과학 고등학교 3학년 학생 쥴리오 기스몬디(Giulio Gismondi)가 설립한 회사이다. 이 두 젊은 창업자는 고등학교 로봇 과학 연구실에서 만나, 로봇 과학 올림피아드에서 같은 팀으로 참가해 결선까지 올랐다. 그들은 "우리는 컴퓨터 과학에 대한 열정을 가지고 있고, 더 크고 어려운 도전을 받아들이려는 강한 의지를 가지고 있다"라고 자신들의 웹사이트에서 이탈리아어로 발표했다. 또한, 카보니엄은 청각 장애인들도 예술 작품을 충분히 감상할 수 있도록 도와주는 비디오 가이드 'LISA'도 개발했다. 이 가이드는 음향 장벽을 극복하고 모든 방문객이 문화유산에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었다. 'LISA'는 오픈 소스 디자인 원칙을 따르며, 다양한 뮤지엄에 쉽게 적용하고 조절할 수 있다. 앞서 포오션과 로봇 제조사 포랄루 마린은 해양과 해안선의 유해한 쓰레기를 제거하기 위해 로봇, 비봇을 개발했다. 이 로봇은 배터리로 구동되며, 해변의 모래 위를 이동할 수 있도록 무한 궤도가 설치되어 있다. 로봇은 약 10cm 깊이의 모래와 쓰레기를 수집하며, 모래는 걸러내고 쓰레기만 남겨 청소 작업을 수행한다. 또한, 네덜란드의 스타트업 테크틱스는 마이크로소프트의 인공지능(AI) 기술을 활용하여 '비치봇'이라는 자율주행 해변 청소 로봇도 제작했다. 이 로봇은 주로 해변에서 담배꽁초와 같은 소량 쓰레기를 청소하는 역할을 맡고 있다.
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이탈리아 로봇 스타트업, 해변 모래 청소 로봇 공개
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엔비디아, 로봇 훈련용 AI 에이전트 '유레카' 개발
- 인공지능(AI) 칩 개발 전문기업인 엔비디아가 로봇에게 복잡한 기술을 가르칠 수 있는 새로운 AI 에이전트인 '유레카(Eureka)'를 개발했다고 발표했다. 엔비디아 공식 블로그 게시물에 따르면 AI 에이전트 유레카를 개발한 엔비디아 리서치는 로봇 손이 인간처럼 빠르게 펜을 돌리는 기술을 수행할 수 있도록 처음으로 훈련시켰다. 또한 서랍과 캐비닛을 여는 법, 공을 던지고 받는 법, 가위를 다루는 법 등을 비롯해 약 30개의 작업을 로봇에게 가르쳤다. 이 AI 에이전트는 대형 언어모델(LLM, large language models)을 사용하여 보상 알고리즘을 자동으로 생성해 로봇이 복잡한 작업을 수행하도록 훈련시킨다. 엔비디아 리서치는 전 세계적으로 수백 명의 과학자와 엔지니어로 구성되어 있으며, AI, 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전, 자율주행차, 로봇공학 등의 주제에 초점을 맞춘 다양한 팀이 있다. 이번 연구는 논문과 프로젝트의 AI 알고리즘을 포함하고 있으며, 개발자는 엔비디아의 '아이작 짐(Isaac Gym)'을 사용하여 실험할 수 있다. 아이작 짐은 강화 학습 연구를 위한 물리 시뮬레이션 레퍼런스 애플리케이션으로, 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크 기반의 3D 도구와 애플리케이션을 만드는 개발 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축됐다. 유레카 자체는 GPT-4 대규모 언어 모델로 구동된다. 엔비디아의 AI 머신러닝 수석 디렉터 겸 유레카 논문의 저자인 아니마 아난드쿠르마(Anima Anandkumar)는 "강화 학습은 지난 10년 동안 인상적인 성과를 거뒀지만 시행착오를 거쳐야 하는 보상 설계와 같은 여전히 어려운 과제가 많다"며 "유레카는 어려운 과제를 해결하기 위해 생성과 강화 학습 방법을 통합하는 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 첫 걸음"이라고 말했다. 유레카, 로봇 훈련시키는 AI 이 논문에 따르면 로봇의 시행착오 학습을 가능하게 하는 유레카 생성 보상 프로그램은 80% 이상의 작업에서 사람이 작성한 전문 보상 프로그램보다 성능이 뛰어나다. 이로 인해 로봇의 평균 성능이 50% 이상 향상된다. 이 AI 에이전트는 GPT-4 LLM과 생성형 AI를 활용, 강화 학습을 위해 로봇에 보상을 제공하는 소프트웨어 코드를 작성한다. 작업별 프롬프트나 사전 정의된 보상 템플릿이 필요하지 않으며, 사람의 피드백을 쉽게 통합하여 개발자의 비전에 더 정확하게 부합하는 결과를 위해 보상을 수정할 수 있다. 유레카는 아이작 짐의 GPU 가속 시뮬레이션을 사용해 보다 효율적인 훈련을 위해 대량의 보상 후보 품질을 빠르게 평가할 수 있다. 그런 다음 유레카는 훈련 결과에서 주요 통계의 요약을 구성하고 LLM에 보상 함수 생성을 개선하도록 지시한다. 이런 식으로 AI는 스스로 개선된다. 네 발 달린 로봇, 이족 보행, 손재주가 좋은 로봇 손, 협동 로봇 팔 등 다양한 종류의 로봇이 여러 가지 작업을 수행하도록 가르친다. 로봇 적용 범위 확장 기대 이 연구 논문은 로봇 손이 복잡한 조작 기술의 다양한 범위를 보여주는 오픈 소스 민첩성 벤치마크를 기반으로 한 20가지 유레카 훈련 작업의 심층적인 평가를 제공한다. 이처럼 유레카는 로봇 학습에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대된다. 로봇이 스스로 학습할 수 있게 되면 개발자가 로봇에게 특정 작업을 수행하는 방법을 알려주기 위해 많은 시간을 할애할 필요가 없어진다. 또한 유레카는 다양한 종류의 로봇을 훈련함으로써 로봇의 적용 범위를 확장할 수 있다. 엔비디아의 선임 연구 과학자 린지 '짐' 판(Linxi 'Jim' Fan)은 "유레카는 대규모 언어 모델과 엔비디아 GPU 가속 시뮬레이션 기술의 독특한 조합"이라고 말했다. 그는 "우리는 유레카가 손재주 있는 로봇 제어를 가능하게 하고 아티스트를 위해 사실적인 애니메이션을 제작할 수 있는 새로운 방법을 제공할 것이라고 본다"고 덧붙였다. 유레카는 로봇 기술의 미래에 대한 가능성을 제시하는 획기적인 연구이다. 유레카의 발전이 가속화되면 로봇이 우리 생활에서 더 널리 사용될 것으로 기대된다.
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- 산업
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엔비디아, 로봇 훈련용 AI 에이전트 '유레카' 개발
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KG모빌리티, 필리핀 시장 진출
- KG모빌리티(구 '쌍용자동차')가 코버넌트 컴퍼니를 통해 필리핀 시장에 진출한다고 자동차 전문 매체 지크휠(Zigwheels)이 23일(현지시간) 보도했다. 올해 3분기 중반, KG모빌리티는 두 기관이 체결한 계약에 따라 '더 코버넌트 카 컴퍼니(The Covenant Car Company, Incorporated, 이하 TCCCI)'를 통해 필리핀에 진출해 'KG모빌리티 필리핀(KGM PH)'을 설립했다. TCCCI 이사회의 호세 쿠이시아 주니어 의장은 "KG모빌리티 필리핀의 설립은 필리핀과 한국 양국의 지속적인 파트너십을 보여주는 또 하나의 증거다. 안목 있는 필리핀 자동차 구매자들에게 KG모빌리티의 혁신적이고 안전하며 현대적인 자동차를 제공하게 되어 매우 기쁘게 생각한다"고 말했다. 그는 "우리는 필리핀 현지 자동차 고객들이 우리의 제품 포트폴리오에 긍정적으로 반응할 것으로 낙관하고 있으며, 마찬가지로 KGM PH를 전문적으로 제작되고 신뢰할 수 있는 한국산 자동차의 대명사로 성장시키고자 한다"고 말했다. 글로벌 사명을 KG모빌리티로 변경하기 전 필리핀에서 쌍용차의 필리핀 내 판매권은 버자야 모터 필리핀(Berjaya Motor Philippines)에 있었다. 당시 이 브랜드는 필리핀에서 티볼리, 코란도, 렉스턴, 무쏘, 무쏘 그랜드 등을 판매했다. 쌍용자동차는 중국 상하이자동차와 인도 마힌드라&마힌드라를 거쳐 2022년 8월 KG그룹이 인수해, 2023년 3월22일 KG모빌리티 주식회사로 사명을 변경했다. TCCCI는 필리핀에 티볼리 크로스오버, 티볼리 그랜드, 토레스, 렉스턴, 무쏘 등 5종의 KG모빌리티 제품을 공급할 것이라고 밝혔다. 또한 전국 고객들의 요구를 지원하기 위해 강력한 네트워크를 구축할 것이라고 전했다. 회사는 성명을 통해 "2023년 4분기부터 일부 KG모빌리티 필리핀 딜러에서 차량 소매 판매와 서비스를 할 수 있으며, 2024년 1분기에 공식 브랜드 출시가 시작될 예정이다. 그리고 2024년 말까지 총 12개의 기존 대리점이 KG모빌리티 필리핀의 전국적인 대리점 네트워크를 형성할 것으로 예상하고 있다"고 밝혔다. 한편, KG모빌리티는 국내 1위 자율주행 소프트웨어 업체인 오토노머스에이투지와 '자율주행 시스템 및 차량 공동개발 협력 양해각서(MOU)'를 체결했다고 24일 밝혔다. 이번 MOU에는 자율주행 기술 고도화 협력과 미국자동차기술자협회(SAE) 레벨2 운전자 주행 보조기능 고도화, 레벨3 자율주행 차량 그리고 레벨4 자율주행 플랫폼 공동개발 등이 포함된다. '자율주행 레벨2'는 운전자가 개입하지 않아도 시스템이 속도와 방향을 동시에 제어하는 단계로, 운전자 주행을 보조하는 단계를 의미한다. 레벨3 자율주행은 운전자의 개입이 최소화되고 비상시에만 운전자가 대응하는 단계를, 레벨4는 완전 자율주행이 가능한 수준을 말한다. 이번 MOU로 KG모빌리티는 자사 레벨2 운전자 주행 보조 브랜드인 '딥 컨트롤' 기술 수준을 한층 더 높이고, 레벨3 자율주행 시스템 개발의 토대를 다지게 됐다. KG모빌리티 권용일 기술연구소장은 "미래 자율주행 시장은 어느 한 기업의 기술만이 아닌 다양한 분야의 기술과의 융합을 통해 이끌어 갈 수 있다"고 말했다.
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- 산업
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KG모빌리티, 필리핀 시장 진출
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美 스탠포드대, AI 두뇌 탑재 로봇 개 출시
- 스스로 인지해 장애물을 기어오르거나, 넘거나, 기어다닐 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 활용한 새로운 종류의 로봇 개가 등장했다. 미국 기술전문매체 '인터레스팅엔지니어링(InterestingEngineering)'은 스탠포드 대학과 상하이 지제 연구소(Shanghai Qi Zhi Institute)가 구조물을 탐지하거나 군사용 등 다양한 용도로 사용할 수 있는 자율작동 로봇 개를 개발했다고 보도했다. 이 로봇 개는 새로운 비전 기반 알고리즘을 통해 높은 물체를 오를 수 있고, 낮은 구조물 아래로 기어가거나 틈새 사이를 비집고 들어갈 수 있다. 이는 로봇 개의 알고리즘이 뇌 역할을 하기 때문이다. 컴퓨터과학과 조교수이자 로봇 개 관련 논문 공동 저자인 첼시 핀(Chelsea Finn)은 "우리의 네 발 달린 로봇이 학습한 자율성과 복잡한 기술의 범위는 매우 인상적이다"라며 "우리는 저렴한 두 가지 다른 기성품 로봇을 사용해 이 로봇 개를 만들었다"고 설명했다. 이 로봇 개의 장점은 완전히 자율적으로 작동할 수 있다는 것이다. 이번 연구의 공동 저자인 지팡 후(Zipeng Fu)는 "우리가 하는 일은 로봇에 장착된 심층 카메라에서 얻은 이미지와 기계 학습을 통해 모든 입력을 처리해 로봇 개가 다리를 움직여 장애물을 넘고, 밑으로 통과하고 주변의 장애물을 피하도록 지각과 제어를 모두 결합하는 것"이라고 말했다. 이 새로운 개는 거친 지형을 탐색하고, 제한된 공간에 접근하고, 재난 지역에서 조난자를 찾아 구조하는 데 도움을 줄 수 있어 까다로운 환경에서 수색과 구조 임무에 이상적이다. 또한 정찰과 감시, 잠재적으로 위험한 상황에서 수행되는 군사용과 방위 분야에도 사용할 수 있다. 지팡 후는 "우리 로봇은 시각과 자율성을 모두 갖추고 있으며, 도전 과제를 파악하고 순간의 요구에 따라 파쿠르(장애물 통과 훈련) 기술을 스스로 선택하고 실행할 수 있는 운동 지능을 갖추고 있다"고 설명했다. 이 연구팀은 먼저 컴퓨터 모델을 사용해 알고리즘을 개발하고 완성한 다음 이를 실제 두 대의 로봇 개에 적용해 운동 능력이 뛰어난 지능형 로봇 개를 만드는 데 성공했다. 로봇은 자신이 선택한 방식으로 작동하고 강화 학습으로 알려진 프로세스를 통해 수행 작업에 따라 보상을 받았다. 이는 알고리즘이 새로운 난이도를 가장 효과적으로 해결하는 방법을 학습하는 매우 효율적인 방법 중 하나다. 그런 다음 연구원들은 현재 사용가능한 컴퓨터와 비전 센서, 전원 공급 장치만 활용하면서 특히 어려운 조건에서 민첩성을 입증하기 위해 실제 로봇 개를 사용하여 광범위한 테스트를 수행했다. 그 결과, 운동 지능이 뛰어난 로봇 개는 자기 키의 1.5배가 넘는 장애물을 오르고, 자기 길이의 1.5배가 넘는 틈새를 뛰어넘고, 자기 키의 3/4에 해당하는 장애물 아래로 몸을 집어넣고, 자기의 폭보다 작은 틈새를 통과할 수 있었다. 한편, 중국 로봇기업 유니트리가 개발한 로봇 개는 기능에 통합된 GPT(다양한 작업 수행이 가능토록 사전 학습한 트랜스포머 모델) 지원 시스템을 통해 사용자를 따르고 다양한 작업을 수행하고 통신도 가능하다. 이 로봇 개는 장애물을 피하면서 환경을 탐색하고 까다로운 지형을 쉽게 통과 할 수 있는 것으로 알려졌다.
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美 스탠포드대, AI 두뇌 탑재 로봇 개 출시
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
- 매일 1500만 개 이상의 패키지를 처리하는 물류 대기업 페덱스(FedEx)가 최근 AI 기반의 양팔 로봇 '덱스(DexR)'를 선보였다. 이 로봇의 목적은 다양한 크기와 무게의 상자를 트럭에 테트리스처럼 효율적으로 적재하는 것이다. '덱스'는 페덱스 직원들에게 가장 어려운 작업인 화물의 트럭 적재를 자동화하기 위해 개발되었다. 기술 전문 매체 와이어드에 따르면, 이 로봇은 AI를 활용해 다양한 크기의 상자를 최대한 효율적으로 배치, 트럭 내부의 공간을 최대한 활용한다. 이는 결코 쉽지 않은 작업이다. 페덱스의 레베카 양(Rebecca Yang) 운영 및 첨단 기술 담당 부사장에 따르면, 패키지는 다양한 포장재, 크기, 모양, 무게로 제공돼 그 조합은 예측하기 어렵다. 로봇은 패키지를 감지하기 위해 카메라와 라이다(LiDAR, 일종의 레이저 광) 센서를 사용한다. 그리고 상자들을 효과적으로 배열해 안정적인 '벽'을 구성하고, 상자를 끊임없이 조정하여 미끄러짐이나 기타 문제에 대응한다. 양 부사장은 "몇 년 전 AI는 이처럼 복잡한 결정 과정을 처리하기엔 한계가 있었다"고 설명했다. 양팔 로봇 덱스는 현재 페덱스에서 광범위한 적용을 위한 예비 테스트를 거치고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 덕분에 많은 산업이 AI가 거의 모든 작업을 수행할 수 있다고 인식하기 시작했다. 그렇지만, 예측하기 어려운 현실 세계에서 물체를 다루는 것은 알고리즘에게 여전히 큰 도전이다. 대다수의 산업용 로봇은 주로 반복적이고 극도로 정밀한 작업을 수행하기 위해 설계되었다. 반복 작업 위해 정밀 설계 로봇 공학은 지속적으로 발전하고 있으며, 현재 많은 기계들이 AI를 통해 물체를 인식하고 이를 처리하는 방법을 결정하고 있다. 이런 과정에서 알고리즘이 실제 로봇에 적용되기 전에, 시뮬레이션에서 오류를 최소화하며 훈련을 받을 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 세계에서 현실로의 전환은 간단하지 않다. 개선된 알고리즘, 로봇 기계 학습에 대한 신선한 접근법, 그리고 발전된 하드웨어 및 센서 덕분에 고급 로봇의 실용적인 응용이 점점 확장되고 있다. 카네기 멜론 대학의 로보틱스 연구소장 매튜 존슨-로버슨은 "최근 1~2년 동안 AI와 머신러닝의 발전으로, 많은 사람들이 이를 '비용 절감 및 효율성 향상을 통한 수익성 있는 비즈니스 케이스로 활용할 수 있다'고 주장하고 있다"고 밝혔다. 자율주행 차량과 AI의 지속적인 발전에 대한 오랜 기간의 투자 덕분에 로봇이 더 다양한 작업장에서 활용될 수 있게 될 것이라고 존슨-로버슨은 지적했다. 그는 "현재 상업용 로봇 공학의 초창기에 불과하다고 볼 수 있다"라고 덧붙였다. 생성 AI 활용해 패턴 계산 페덱스 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 둔 스타트업인 덱스터리티(Dexterity)가 페덱스를 위해 개발했다.덱스터리티는 창고 운영을 위한 다양한 AI 기반 로봇 시스템 개발을 전문으로 하는 기업이다. 페덱스의 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 위치한 스타트업 덱스터리티(Dexterity)가 개발했다. 덱스터리티는 창고 자동화를 위한 AI 기반 로봇 시스템의 전문 개발업체이다. 사미르 메논(Samir Menon) 덱스터리티의 최고경영자(CEO)는 페덱스를 위해 제작된 로봇이 생성 AI를 활용하여 다양한 유형의 상자를 적절히 쌓을 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 이 AI는 상자를 인식하고, 그것을 잡는 과정에도 활용된다. 그렇지만 메논은 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 엔지니어링 작업이 필요하다고 강조했다. 로봇이 상자를 적재할 때마다, 포스 피드백을 통해 패키지의 정확한 배치를 확인한다. 더불어 카메라와 깊이 센서로 로딩 된 물품을 스캔하여 기존의 모델과의 일치성을 점검한다. 일치하지 않을 경우, 로봇은 현재 작업 상태에 맞춰 적재 전략을 수정한다. 온라인 쇼핑의 대표 기업인 아마존의 성장과 함께, 패키지 처리는 로봇 개발에서 혁신적인 핵심 분야로 부상했다. 아마존은 현재 제품을 보다 효율적으로 관리하고 처리하기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 운영하고 있다. 트럭 내부는 다양한 상자를 적재해야 하는 제한된 공간이다. 이것은 로봇이 창고에서 수행하는 일반적인 선택 작업보다 "더 큰 도전"이라고 매사추세츠 공과대학(MIT)의 AI와 로봇 공학 전문가 풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 교수는 지적했다. AI로봇 활용으로 실업 우려 확산 로봇이 다양한 업무를 수행하는 시대가 급속히 다가오면서, AI 기반 로봇 활용의 증가로 인한 실업에 대한 우려가 커지고 있다. 미국의 자동차 공장 노동자들의 연속적인 파업은 전기차와 자율 주행과 같은 급변하는 기술 트렌드와 연관되어 있다. 페덱스의 양 부사장은 이 로봇이 완벽하진 않지만, 결국 숙련 노동자와 동등한 속도로 트럭에 화물을 적재할 수 있을 것이라고 전망했다. 페덱스는 이미 버크셔 그레이의 기술을 활용해 일부 시설에서 소포 분류 작업을 수행 중이다. 이 기술에 대해 회사는 2022년에만 약 2억 달러를 투자했다. 양 부사장은 페덱스가 몇 대의 로봇을 언제 도입할지에 대해 구체적으로 밝히지 않았다. 로봇의 신뢰성 관련 데이터는 아직 수집 단계에 있다. 그럼에도 덱스터리티의 로봇 기술은 다른 영역에도 적용될 전망이며, 페덱스는 로봇을 통해 더욱 다양한 업무를 처리하고자 한다. 그는 "이것은 우리에게 큰 전환점이며, 다가오는 세대가 우리의 업무 방식을 향상시키는 것을 목격하게 되어 기쁘다"고 말했다.
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
- 오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
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- IT/바이오
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
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AI 드론 '스위프트', 인간 드론 전문가 3명 상대 압승
- 인공지능(AI) 드론과 숙련된 인간 드론 조종사가 시합을 벌이면 과연 누가 이길까. 2016년부터 시작된 자율 비행 시스템의 연구는 AI 기술의 발전으로 현재에 이르러, 최근 '스위프트(Swift)'라는 AI 드론이 숙련된 조종사 3명을 제치고 드론 경주에서 화려한 승리를 거두었다. 기술 전문 매체 '트렌딩 토픽스(TRENDING TOPICS)'에 따르면, 취리히 대학의 엘리야 카우프만(Elia Kaufmann) 박사를 중심한 연구 팀은 '네이처(Nature)' 저널에 '스위프트'라는 AI 기반 드론 시스템을 발표하며 학계의 주목을 받았다. 이 드론은 시뮬레이션과 현실 세계의 데이터를 결합하여, 세계 최고 수준의 쿼드로콥터 조종 능력을 보여주었다. 연구팀은 AI 드론 '스위프트'와 숙련된 드론 조종사인 드론 레이싱 세계 챔피언 알렉스 바노버(Alex Vanover), 스위스 챔피언을 세 번 차지한 마빈 샤퍼(Marvin Schäpper), 2019년 멀비 GP 우승자 토마스 비트마타(Thomas Bitmatta) 등 3명과 총 25회 경주를 펼쳤다. 그 결과, AI 드론 스위프트는 열다섯 번의 경주에서 인간 조종사들을 앞서 1위를 차지하는 쾌거를 이뤘다. 시합에 참여한 드론 조종사 토마스 비트마타는 "스위프트 드론의 뛰어난 잠재력을 목격하게 되어 감명 받았다"고 전했다. 이러한 연구 성과는 항공 산업을 넘어 자율주행 차량, 항공기, 개인용 로봇 등의 분야에서도 큰 혁신을 가져올 것으로 예상된다. AI 기술의 발전은 앞으로 우리 일상에서 더욱 큰 변화와 기여를 할 것으로 보인다.
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AI 드론 '스위프트', 인간 드론 전문가 3명 상대 압승
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로