Google DeepMind는 복잡한 환경에서 로봇의 의사결정 능력을 향상시키기 위해 최선을 다하고 있으며 최근 세 가지 중요한 개발 사항을 발표했는데, 그 중 가장 눈길을 끄는 것은 '로봇 헌법' 데이터 수집 시스템입니다. 시각적 언어 모델과 대규모 언어 모델을 결합해 로봇이 작업을 수행할 때 인간에게 해를 끼치지 않도록 안전 팁을 제공하는 시스템이다. 이번 움직임은 로봇의 안전성과 신뢰성을 향상시키고, 로봇 기술 발전을 더욱 촉진해 다양한 분야에서 활용도를 높이겠다는 취지다.
Google DeepMind의 로봇공학 팀은 복잡한 환경에서 로봇의 의사 결정 능력을 향상시키기 위한 세 가지 새로운 개발을 발표했습니다. 그 중 하나는 로봇이 작업을 수행할 때 인간에게 해를 끼치지 않도록 설계된 '로봇 헌법'을 갖춘 데이터 수집 시스템이다. 시스템은 시각적 언어 모델과 대규모 언어 모델을 사용하여 환경 및 작업 요구 사항을 이해함으로써 로봇에 대한 안전 팁을 제공합니다. 현장 테스트에서 Google은 53개의 로봇을 배치하고 안전을 보장하기 위해 합동 전력 임계값 및 물리적 킬 스위치와 같은 조치를 채택했습니다. 이러한 발전은 로봇 공학 기술을 발전시켜 다양한 작업과 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 돕습니다.
이 세 가지 개발은 로봇의 안전성과 실용성에 대한 Google DeepMind의 노력을 보여줍니다. 앞으로는 더 스마트하고 안전한 로봇이 인간의 삶에 편리함을 가져다주는 더 많은 시나리오에서 사용될 것으로 예상됩니다. 또한 53개 로봇에 대한 현장 테스트는 후속 연구를 위한 귀중한 데이터 지원을 제공했습니다.