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Destro AI가 800만 달러 규모의 시드 라운드로 스텔스 모드에서 벗어났다. 회사는 물류 처리 과정에서 로봇, 작업자, 트럭을 조율하기 위해 Vision과 Mothership 시스템을 개발했다. Yusen Logistics와 진행 중인 초기 시험을 26대의 로봇으로 확대했으며, 남부 캘리포니아에서는 17대의 로봇을 활용한 또 다른 시험을 진행한다.
일본 경제산업성과 NEDO의 지원을 받는 일본 GENIAC 프로그램이 로봇 기반 모델 개발과 체화된 인공지능 데이터 생태계 구축을 위한 프로젝트의 결과와 자금 지원을 발표했다. 이 이니셔티브에는 로봇 모델 분야 13개 기관과 데이터 생태계 프로젝트 9개 기관이 참여한다.
MONOist는 로봇과 자율주행 차량의 인공지능에 대한 관심이 VLA 모델에서 대규모 행동 모델 LBM으로 이동하는 현상을 살펴본다. LBM은 물리적 세계에서 행동을 직접 생성하는 데 초점을 맞춘다. Toyota Research Institute와 XPeng을 이러한 흐름을 활용하는 사례로 소개하며, 광범위한 실용성은 아직 검증 단계에 있다고 설명한다.
Ricoh는 Latent Action Model에 기반해 이미지와 영상 데이터로 로봇에 물건을 잡고 옮기는 등의 행동을 학습시키는 기술을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 특정 로봇 구조에 전적으로 의존하지 않는다. 회사는 물리적 조건을 기반으로 구축한 시뮬레이션 환경에서 이 기술을 테스트했으며, 데이터 수집과 모델 학습 비용을 줄이기 위해 AWS 서비스를 활용했다.