노르웨이 스타트업 1X Technologies는 로봇을 위한 인공지능 세계 모델 개발에 획기적인 진전을 이루었습니다. 그들이 만든 모델은 로봇을 위한 가상 훈련장 역할을 하여 로봇 공학의 오랜 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 시간과 비용이 많이 드는 실제 테스트 없이 안전하고 효율적으로 테스트하고 개선할 수 있습니다. . 이 기술은 복잡한 동적 환경에서 로봇의 적응성을 크게 향상시키고 범용 로봇 개발을 강력하게 지원할 수 있습니다.
노르웨이 스타트업 1X Technologies는 최근 로봇을 위한 인공지능 기반 세계 모델 개발에 상당한 진전을 이루었다고 발표했습니다. 간단히 말해서, 이러한 모델은 로봇의 가상 시험장과 같아서 실제 현장 테스트 없이도 다양한 시나리오에서 기계를 테스트하고 개선할 수 있습니다.
1X는 이것이 "로봇 수수께끼", 즉 변화하는 환경에서 다양한 작업을 위해 훈련된 로봇을 안정적으로 평가하는 방법을 해결하는 열쇠라고 믿습니다. 예를 들어 티셔츠를 접을 수 있는 로봇의 성능은 50일 동안 다양했으며 성취감은 종종 일시적이었습니다.
1X는 동일한 로봇 모델이라도 환경이 바뀌면 성능에 큰 변동이 발생할 수 있어 엄격한 실제 평가가 극도로 어렵다고 말합니다.
세계 모델을 훈련하기 위해 1X는 집과 사무실에서 다양한 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇 EVE의 수천 시간 분량의 비디오 영상을 수집했습니다. 기계 학습을 통해 모델은 이제 물체와 환경이 로봇 동작에 어떻게 반응할지 합리적으로 예측할 수 있습니다. 이 모델은 사람이나 사물과의 접촉을 피하는 학습과 같이 명시적으로 프로그래밍되지 않은 행동에 대해서도 믿을 수 있는 시각적 출력을 생성할 수 있습니다.
현재 1X 모델은 물체 잡기 및 들어올리기, 문과 서랍 열기, 옷이나 티셔츠 접기 등 변형 가능한 재료 처리와 같은 복잡한 물리적 상호 작용을 처리할 수 있습니다.
월드 모델의 핵심 가치는 객체의 상호 작용을 시뮬레이션하는 것입니다. 예를 들어, 다음 몇 세대에서 모델은 동일한 초기 화면과 상자 잡기에 대한 세 가지 다른 동작 세트를 갖게 됩니다. 각각의 경우, 집은 상자는 로봇의 움직임에 따라 들어 올려 이동하며, 다른 상자는 그대로 유지됩니다.
그럼에도 불구하고 1X는 몇 가지 제한 사항을 인정합니다. 예를 들어 모델은 개체의 색상과 모양을 일관되게 유지하거나 물리적 현상을 정확하게 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪는 경우가 있습니다. 거울 속의 자신을 인식하는 능력도 여전히 신뢰할 수 없습니다.
이러한 어려움에도 불구하고 1X는 이러한 세계 모델을 범용 로봇 개발 및 교육의 이정표로 보고 있습니다. 진행 속도를 높이기 위해 회사는 1X World Model Challenge를 통해 데이터 세트, 사전 훈련된 모델 및 상금도 제공하고 있습니다.
1X의 장기적인 목표는 월드 모델을 로봇 훈련에 직접 사용하는 것입니다. 이를 통해 실제 테스트에 비해 효율성이 크게 향상됩니다. 이 목표를 달성하기 위해 인공지능 분야 전문가를 적극적으로 채용하고 있다. 올해 초 1X는 가정용 휴머노이드 로봇 Neo의 시장 출시를 촉진하기 위해 1억 달러의 자금을 성공적으로 조달했습니다. 이 자금은 OpenAI와 같은 업계 리더들의 지원을 받아 1X 기술에 대한 높은 수준의 의지를 충분히 보여주었습니다.
엔비디아는 1X 외에도 휴머노이드 로봇에도 막대한 투자를 하고 있습니다. 이 회사는 최근 Apple의 Vision Pro를 사용하여 훈련 방법을 출시했으며 Nvidia 연구원 Jim Fan은 로봇 공학이 향후 몇 년 내에 "GPT-3 순간"을 맞이할 것이라고 믿습니다.
1X Technologies의 월드 모델 기술은 로봇 공학의 미래 발전을 위한 길을 제시합니다. 비록 여전히 과제가 남아 있지만, 그 잠재력은 엄청나며 미래에 로봇이 훈련되고 적용되는 방식에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 이 기술은 효율성을 크게 향상시킬 뿐만 아니라 로봇 기술의 비약적인 발전을 촉진하고 인류 사회에 더 많은 가능성을 가져다 줄 것입니다.