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AI넷

마인드봇[향후 2~3년 안에 로봇공학 분야에서 놀라운 발전이 있을 것이라고 예측. 모바일 로봇이 소매 고객 경험을 변화시켜. 휴머노아두 안건과 구별 불가능 2080년] 소매업 환경은 자율 주행 모바일 로봇과 AI 기반 솔루션에 의해 주도되는 상당한 변화를 겪고 있다. 이러한 첨단 기술은 물류에서 고객 상호작용에 이르기까지 모든 측면에서 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키고 있다.

https://www.unite.ai/how-autonomous-mobile-robots-are-transforming-retail-customer-experience/

JM Kim | 기사입력 2024/09/27 [00:00]

마인드봇[향후 2~3년 안에 로봇공학 분야에서 놀라운 발전이 있을 것이라고 예측. 모바일 로봇이 소매 고객 경험을 변화시켜. 휴머노아두 안건과 구별 불가능 2080년] 소매업 환경은 자율 주행 모바일 로봇과 AI 기반 솔루션에 의해 주도되는 상당한 변화를 겪고 있다. 이러한 첨단 기술은 물류에서 고객 상호작용에 이르기까지 모든 측면에서 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키고 있다.

https://www.unite.ai/how-autonomous-mobile-robots-are-transforming-retail-customer-experience/

JM Kim | 입력 : 2024/09/27 [00:00]

 

 

엔비디아 연구원, 로봇공학의 GPT-3 모멘트 예측

 

엔비디아의 수석 연구원인 짐 팬은 향후 2~3년 안에 로봇공학 분야에서 놀라운 발전이 있을 것이라고 예측했다. 특히, 그는 인공지능 기반 모델에서 **"GPT-3 모멘트"**가 도래할 것으로 전망하며, 이는 로봇공학의 패러다임을 바꿀 획기적인 사건이 될 것이라고 강조했다.

 

Project Groot: 휴머노이드 로봇을 위한 기초 AI 모델

짐 팬의 연구팀은 Project Groot를 통해 인간과 상호작용하는 환경에서 활용될 수 있는 휴머노이드 로봇을 위한 기초 AI 모델을 개발하고 있다. 이 프로젝트는 로봇이 인간과 자연스럽게 소통하고 협력할 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

 

기술적 진보를 넘어

하지만 짐 팬은 기술적 발전만으로는 충분하지 않다고 지적한다. 로봇이 실제 생활에 널리 활용되기 위해서는 저렴한 가격, 대량 생산, 안전성 확보, 그리고 명확한 규제 체계 마련과 같은 과제들을 해결해야 한다.

 

엔비디아의 전략: 데이터 기반 AI 모델 개발

엔비디아는 인터넷 데이터, 시뮬레이션 환경, 실제 로봇 데이터를 결합하여 더욱 똑똑하고 적응력 있는 AI 모델을 개발하고 있다. **"유레카"**라는 시스템을 통해 로봇 훈련을 자동화하고, 단일 AI 모델이 가상 환경과 실제 환경에서 모두 작동할 수 있도록 만들고 있다.

 

미래 로봇의 가능성과 과제

짐 팬은 낙관적인 전망을 제시하면서도, 데이터 파이프라인 개선과 무의식적인 운동 기술과 의식적인 계획의 통합이라는 과제를 지적했다. 이러한 과제들을 해결한다면, 우리는 머지않아 인간과 로봇이 함께 살아가는 세상을 맞이할 수 있을 것.

 

결론

엔비디아의 연구는 로봇공학의 미래를 밝게 비춰주고 있다. 하지만 기술 발전과 함께 사회적, 윤리적 문제들에 대한 고민도 함께 이루어져야 할 것. 인공지능 로봇이 인간에게 더 나은 삶을 제공할 수 있도록, 우리는 지속적인 연구와 논의를 통해 미래를 준비해야 한다.

 

엔비디아 연구원 짐 팬, 향후 몇 년 내 로봇공학에 "GPT-3 모멘트"가 올 것으로 예상

엔비디아의 수석 연구원인 짐 팬은 향후 2~3년 동안 로봇 공학에서 상당한 진전이 있을 것으로 예상하며, 이 분야의 기초 모델에 대한 "GPT-3 모멘트"를 구상하고 있다.

팬의 팀은 Project Groot를 통해 휴머노이드 로봇을 위한 기초 AI 모델을 개발하고 있으며, 인간 상호 작용을 위해 설계된 환경에서의 잠재력을 강조하고 있다. 그러나 팬은 기술적 진보만으로는 충분하지 않다고 강조한다. 저렴한 가격, 대량 생산, 안전성 및 규제 프레임워크가 광범위한 채택에 대한 엄청난 장벽을 구성한다.

엔비디아의 전략은 인터넷 데이터, 시뮬레이션 환경, 실제 로봇 데이터를 결합하여 더욱 적응력 있는 AI 모델을 개발하는 것이다. 이 팀은 로봇 훈련을 자동화하기 위해 "유레카"를 사용하는데, 이를 통해 단일 AI 모델이 가상 및 물리적 에이전트를 모두 제어할 수 있다. 팬은 낙관적인 입장을 표명했지만, 데이터 파이프라인을 개선하고 무의식적인 운동 기술을 의식적인 계획과 통합하는 것이 이러한 발전의 잠재력을 완전히 실현하는 데 중요하다고 지적한다.


엔비디아, 휴머노이드 로봇 위한 'Project GR00T' 공개

 

엔비디아가 휴머노이드 로봇을 위한 범용 파운데이션 모델인 'Project GR00T'를 발표했습니다. 이는 로보틱스와 임바디드 AI 분야의 혁신을 주도하기 위한 엔비디아의 노력의 일환입니다.

Project GR00T의 특징

  • GR00T는 Generalist Robot 00 Technology의 약자입니다.
  • 자연어를 이해하고 인간의 행동을 관찰해 움직임을 모방하도록 설계되었습니다.
  • 실제 세계를 탐색하고 그에 맞게 적응하며 상호 작용하기 위한 기술을 빠르게 학습합니다.

Jetson Thor: 휴머노이드 로봇 전용 컴퓨팅 플랫폼

엔비디아는 Project GR00T와 함께 Jetson Thor라는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 공개했습니다.

  • 복잡한 작업 수행과 안전한 상호작용이 가능한 모듈식 아키텍처
  • 800테라플롭스의 AI 성능을 제공하는 트랜스포머 엔진 탑재
  • NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반의 차세대 GPU 포함

휴머노이드 로봇 개발의 가속화

엔비디아의 이러한 노력으로 인해 휴머노이드 로봇 개발이 가속화되고 있습니다.

  • 테슬라의 옵티머스, Figure AI의 피규어, Apptronik의 아폴로 등이 1년도 안 되는 짧은 기간에 새로운 모델을 개발했습니다.
  • 생성형 AI의 도입으로 로봇의 학습과 적응 능력이 크게 향상되었습니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황은 "범용 휴머노이드 로봇을 위한 파운데이션 모델을 구축하는 것은 오늘날 AI 분야에서 해결해야 할 가장 흥미로운 문제 중 하나"라고 말했습니다. 이러한 발전은 로봇공학 분야에서 큰 도약을 이루게 할 것으로 기대됩니다.

 

zdnet.co.kr

 

blogs.nvidia.co.kr

 

tristanchoi.tistory.com

엔비디아 연구원 짐 팬, 향후 몇 년 내 로봇공학에 "GPT-3 모멘트"가 올 것으로 예상

엔비디아의 수석 연구원인 짐 팬은 향후 2~3년 동안 로봇 공학에서 상당한 진전이 있을 것으로 예상하며, 이 분야의 기초 모델에 대한 " GPT-3 모멘트 "를 구상하고 있다.

 

팬의 팀은 Project Groot를 통해 휴머노이드 로봇을 위한 기초 AI 모델을 개발하고 있으며 , 인간 상호 작용을 위해 설계된 환경에서의 잠재력을 강조하고 있다. 그러나 팬은 기술적 진보만으로는 충분하지 않다고 강조합니다. 저렴한 가격, 대량 생산, 안전성 및 규제 프레임워크가 광범위한 채택에 대한 엄청난 장벽을 구성한다.

엔비디아의 전략은 인터넷 데이터, 시뮬레이션 환경, 실제 로봇 데이터를 결합하여 더욱 적응력 있는 AI 모델을 개발한다. 이 팀은 로봇 훈련을 자동화하기 위해 "유레카"를 사용하는데, 이를 통해 단일 AI 모델이 가상 및 물리적 에이전트를 모두 제어할 수 있다. 팬은 낙관적인 입장을 표명했지만, 데이터 파이프라인을 개선하고 무의식적인 운동 기술을 의식적인 계획과 통합하는 것이 이러한 발전의 잠재력을 완전히 실현하는 데 중요하다고 지적한다. 

 

  

 

자율 모바일 로봇이 소매 고객 경험을 변화시킨다.

 

현재 소매 시장에서 AI 시장 규모는 약 90억 달러로 추산되며 2029년까지 400억 달러에 도달할 것으로 예상된다. 소매 식품 산업 행사인 GroceryTech 2024에서 CEO CIO AI에 대한 집중도가 높아지고 있다고 말했지만 고객 경험을 즉시 개선하고 매출 성장을 촉진하는 AI 전략을 구현하는 방법에 대해 궁금해했다.

 

현재 미국에서 재고 정확도가 63%에 불과하여 소매업체의 연간 손실이 약 6,341억 달러에 달하고 청소부 이직률이 200%에 달하면서 운영에 효율성, 지능성, 안정성을 더하는 보다 효과적인 솔루션에 대한 절실한 필요성이 있다.

 

청소 및 재고 추적과 ​​같이 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하는 데 로봇을 사용하면 직원이 보다 의미 있고 고객 중심적인 작업에 집중할 수 있다. 이러한 변화는 직원 만족도를 높이고 전반적인 고객 경험을 개선하는 것으로 나타났다. 오늘날의 경쟁적인 환경에서 자동화를 도입하는 것은 앞서 나가기 위한 실용적인 단계이다.

 

또한, AI를 최대한 활용하기 위해 소매업자는 정확하고 시기적절한 데이터를 수집하기 위한 전략을 구현하는 것을 우선시해야 한다. AI는 수신하는 데이터만큼만 좋다. 그렇기 때문에 일부 선도적인 리테일러는 이미 로봇 기술을 도입하여 매장에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 실시간 데이터를 수집하고 있다. 이는 더 나은 수익 창출 의사 결정과 행동으로 이어지는 통찰력을 얻는 열쇠이다.

 

소매의 현재 상태와 미래

코로나19 팬데믹 이후 몇 년 동안 소매업자는 급속한 디지털화 시대에 직면해 있다. 지난 5년 동안 전 세계는 고급 온라인 및 매장 쇼핑 경험에 대한 기대와 재고 및 물류의 변화를 포함하여 쇼핑객 행동에 엄청난 변화를 겪었다. 소매업자는 총 물류 비용의 20-30%를 차지할 수 있는 재고 관리와 관련된 상당한 비용으로 어려움을 겪고 있다.

 

현재 소매 업무의 절반은 이미 자동화되어 있으며, 이 수치는 빠르게 증가할 것으로 예상되며, 내년까지 70% 이상의 업무가 자동화된 솔루션을 갖게 될 것으로 예상된다. 소매업자는 재고 관리 프로세스를 자동화해야만 증가하는 소비자 수요를 충족하고 비용을 효율적으로 최소화하고 수익성을 극대화할 수 있다.

 

효과적인 재고 관리 솔루션을 통해 리테일러는 품절 품목, 가격표 오류, 프로모션 준수 문제, 오배치된 제품 및 재고 수를 쉽게 추적할 수 있다. 그런 다음 이러한 결과를 매장 팀과 공유하여 재고 문제를 신속하게 해결할 수 있다.

 

현재 프로세스에 자동화와 지능을 추가하는 재고 관리 솔루션에 투자하면 소매업체는 재고 부족을 피하고, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 되며, 그렇지 않으면 이런 분야에서 성과를 낼 수 있는 경쟁자에게 밀릴 위험이 있다.

 

바닥 관리 직원의 업무 부담 해소

모든 소매업체, 식료품점, 창고 및 대형 매장이 직면한 과제 중 하나는 수동 청소의 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 특성이다. 그렇다면 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 답은 자율 주행 모바일 로봇(AMR)에 있다. 이 최첨단 솔루션을 사용하면 일상적인 작업을 자동화하여 직원이 시간과 에너지를 보다 전략적이고 영향력 있는 활동에 할애할 수 있다. 전 세계 최고의 소매업자와 식료품점 중 다수가 인력 부족 및 높은 이직률과 같은 노동력 문제를 해결하는 데 이를 성공적으로 활용하고 있으며, 고객 경험 또는 NPS(순추천점수)도 개선할 수 있다.

 

또한 바닥 관리 로봇에서 공유되는 성과 데이터 지표는 팀이 구현 가능한 결과를 제공하여 청소 작업을 최적화하는 데 도움이 된다. 여기에는 여러 사이트를 관리하거나 타사 그룹에 의존할 때 발견하기 어려울 수 있는 청소가 무엇이고 무엇이 청소되지 않았는지 명확하게 확인할 수 있는 기능이 포함된다.

 

일부 바닥 관리 AMR은 모바일 보고서, 자동화된 이메일, 웹 기반 포털을 포함한 다양한 엔터프라이즈 도구를 통해 이러한 청소 성능 통찰력을 제공한다. 이는 수백 개의 위치에 걸쳐 있든 단일 매장의 운영 내에서든 효과적인 변경 관리를 구현하는 데 모두 중요하다.

 

바닥 관리 로봇은 다른 사람의 안전을 우선시하고 주변 환경을 지속적으로 인식하며 주변 사람들을 보호하도록 제작되었다. 업계를 선도하는 자율성 플랫폼은 UL 60730-1, CSA/ANSI C22.2 No. 336-17 IEC 63327에 정의된 중요한 안전 표준을 충족하기 위해 엄격한 테스트를 거쳐 모든 기능적 안전 성능 요구 사항이 충족되는지 확인하여 장비 손상을 방지하고 실제로 바닥에 닿을 때 사고를 방지한다.

 

선반 실행 개선

AI 솔루션은 선반에서 고객 경험과 의사 결정을 개선하는 데 도움이 된다.

바코드 스캐닝 및 수동 계산과 같은 수동 프로세스는 변화하는 비즈니스 요구 사항, 변화하는 고객 선호도 및 직원 유지 문제에 적응하는 것을 극도로 어렵게 만든다. 컴퓨터 비전이 있는 AMR은 선반을 스캔하여 재고 없는 품목을 세심하게 표시할 수 있다. 처방적 AI 도구를 사용하여 이러한 로봇은 소매업체가 적절한 가격으로 적절한 선반에 적절한 제품이 있는지 확인하는 데 도움이 되어 향상된 고객 경험을 제공한다. 직원은 제품을 수동으로 추적하는 데 시간을 소비하는 대신 고객과 상호 작용하고 모바일 주문을 처리하며 선반 문제를 언제 해결해야 하는지에 대한 알림을 받을 수 있다.

 

소매업체는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 계절적 수요 및 매장 레이아웃이 매출에 미치는 영향과 같은 추세를 파악할 수도 있다. 핵심은 빠른 의사 결정을 위한 빠르고 정확한 통찰력에 액세스하는 것이다. 이러한 솔루션을 사용하면 소매업체는 더 적극적으로 대응할 수 있으며 더 이상 판매 실적에 영향을 미치는 요소를 파악하려고 할 때 부분적인 그림만 그릴 수 있는 POS(판매 시점) 데이터에서 기다리거나 결론을 도출할 필요가 없다.

 

경쟁력을 유지하려면 소매업체는 재고 문제를 정면으로 해결해야 한다. 로봇과 AI 기반 통찰력을 활용하여 재고 관리를 미세 조정하고, 재고 부족을 최소화하고, 더 많은 판매 기회를 포착할 수 있다. 고객 경험에 대한 기대치가 그 어느 때보다 높다는 것은 분명하다.

 

재고 없는 품목이 하나라도 있을 때마다 소매업체는 쇼핑객이 다른 곳으로 갈 수 있으므로 고객 충성도를 잃을 위험이 있다. 소매업체는 AI를 사용하여 재고 예측 정확도를 최대 35%까지 높이고 재고 부족으로 인한 매출 손실을 크게 줄임으로써 이를 완화할 수 있다.

 

실시간 판매 및 공급망 데이터를 활용함으로써 소매업체는 수요 예측의 정확도를 지속적으로 개선하여 고객 선호도에 맞게 제품 구색과 수량을 보다 효과적으로 조정할 수 있다.

 

효율성과 정확성에 대한 새로운 기준을 설정함으로써 지능형 자동화는 전체 소매업 생태계를 향상시킨다. 급속한 변화와 불확실성의 시대에 이러한 혁신적인 솔루션을 도입하는 것은 소매업체가 경쟁 우위를 유지하고 지속적인 고객 충성도를 육성하는 데 매우 중요하다.

 

2080년 로봇 두뇌는 인간 두뇌의 에너지 효율성과 일치

 

21세기 초, 연구자들은 컴퓨팅 시스템 개발에서 전력 효율성을 핵심 요소로 우선시하기 시작했다.

 

더 강력한 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 열 관리 및 에너지 소비에 혁신이 필요했으며, 이는 환경에 미치는 영향을 줄이고 밀집된 하드웨어에서 과열을 방지하기 위한 것.

 

컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 지속 불가능한 수준의 에너지를 소비하지 않고도 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기계에 대한 필요성도 커졌다.

 

 

당시 슈퍼컴퓨터는 전력을 많이 소모하는 거대한 기계였으며, 종종 수십 메가와트의 전기를 소모했다.

 

이는 작은 마을에 해당하는 양. Green500 목록은 2007년에 세계 최고의 시스템 Top500 목록에서 파생된 것으로, 성능뿐만 아니라 FLOP(초당 부동 소수점 연산)당 에너지 사용량도 기준으로 한다.

 

 

2022년 프론티어는 테네시주 오크리지 국립연구소에서 공개되어 1 exaFLOP, 즉 1,000,000,000,000,000,000 FLOPS에 도달한 최초의 슈퍼컴퓨터가 되었다.

 

이 머신은 에너지 효율성 면에서 2위를 차지했지만, 프론티어 TDS(테스트 및 개발 시스템)라는 더 작은 버전이 62.7 GFlops/와트로 Green500에서 1위를 차지했다.

 

 

생물학적 시스템과 비생물학적 시스템은 정보 처리에 있어서 차이가 있었지만, 연구에 따르면 인간의 뇌는 약 1 exaFLOP에 해당하는 "사고 속도"를 가지고 있었다. 기계에서 이 수준의 성능을 달성한 것은 Frontier와 다른 고성능 컴퓨팅 시스템에 있어서 특히 주목할 만한 이정표였다.

 

기존의 슈퍼컴퓨터와 마찬가지로, 소위 신경형 컴퓨팅의 발전은 에너지 효율성을 개선하는 데 중요한 역할을 했다.

 

FLOPS로 측정된 기존 아키텍처와 달리, 이러한 뇌에서 영감을 받은 시스템은 스파이크 신경망을 통해 정보를 처리하여 뉴런이 뇌에서 통신하는 방식을 모방했다. 이전 기계에서 필요했던 전력의 일부로 복잡한 작업을 처리함으로써, 신경형 칩은 에너지 효율적인 컴퓨팅의 획기적인 발전을 위한 길을 닦는 데 도움이 되었다.

 

냉각 및 기타 기술의 개선과 함께 신경모사 설계의 이러한 발전은 점점 더 효율적인 슈퍼컴퓨터로 이어졌다. 2040년대까지 엔지니어는 옷장 크기인 단일 100킬로와트(kW) 서버 랙 내에서 엑사플롭의 성능을 달성할 수 있었다.

 

미래 컴퓨터 기술 전력 효율성

 

2060년대는 또 다른 중요한 이정표로, exaFLOP 성능이 이제 데스크톱 머신에서 달성될 수 있게 되었다.

 

이 소형화는 가정, 기업, 실험실에 엄청난 컴퓨팅 파워를 제공하여 의학, 환경 모델링, 인간-컴퓨터 인터페이스와 같은 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 머신은 여전히 ​​수백 와트를 소모하지만 이전 모델에 비해 효율성 면에서 엄청난 도약이었다.

 

오늘날 2084년에는 생물학적 인간 뇌와 같은 처리 용량인 1 exaFLOP을 단 20와트만 사용해 달성할 수 있습니다. 이 사소한 전력량은 일반적인 백열전구보다 적다.

 

최근 수십 년 동안 엄청나게 많은 계산을 점점 더 작은 볼륨으로 압축하면서 사회는 근본적으로 변화했고, 지금은 특이점 이후의 세계라고 할 수 있는 것을 만들어냈다.

 

 

휴머노이드 안드로이드는 외모와 행동 모두에서 실제 사람과 크게 구별할 수 없다.

 

 

이전에는 지루하고 위험하거나 바람직하지 않은 직업에 국한되었지만, 이러한 기계는 많은 직업에서 점점 더 두드러진 역할을 맡고 있다.

 

이러한 발전은 글로벌 고용 환경에 엄청난 혼란을 일으켰지만, 세기 초에 발생한 많은 인구 통계적 문제도 해결했다.

 

안드로이드와 실제 사람 사이의 경계가 점점 더 모호해짐에 따라 최근 몇 년 동안 안드로이드 권리에 대한 논쟁이 심화되었다.

 

최신 세대의 로봇은 많은 획기적인 법원 판결을 통해 법적 인정을 받았으며, 그 결과 일부 정부는 이제 제한된 형태의 인격을 부여했다.

 

일부 안드로이드는 인공 의식의 형태를 가지고 있는 것처럼 보이며, 사회에서 그들의 대우와 지위에 대한 윤리적 의문을 더욱 제기한다.

 

그들이 일상 생활에 더 많이 통합됨에 따라 인권과 안드로이드 권리의 경계가 끊임없이 시험받고 있다.

 

컴퓨팅에서 인간 수준의 에너지 효율성을 적용하는 것은 안드로이드를 넘어선다. 20와트에 불과한 1엑사플롭의 컴퓨팅으로 의학과 다른 분야도 혁신되고 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스, 첨단 보철물, 인간 증강은 진정한 트랜스휴머니즘 시대가 도래하면서 번창하고 있다.

 

마인드 업로딩과 같은 더욱 추측적인 응용 프로그램이 공상과학의 영역에서 진지한 과학적 탐구로 부상하기 시작했다. 22세기를 내다보면, 인간의 의식을 기계와 통합할 수 있는 가능성은 새로운 존재 형태로 이어질 수 있으며, 유기적 생명과 인공적 생명의 구분이 완전히 사라질 수 있다.

 

 

 

휴머노이드 안드로이드는 법 집행에 널리 퍼져 있다

 

인간과 유사한 특징과 표정을 가진 완전 자율 이동 로봇이 현재 많은 도시에 배치되어 있다. 

 

이러한 안드로이드는 매우 지능적이며 거의 모든 환경에서 작동하고 다양한 업무를 처리할 수 있다. 강력한 감각 및 의사 소통 능력 외에도 은행 계좌, 세금, 여행, 쇼핑 및 범죄 기록에 액세스할 수 있어 거리에서 사람들을 즉시 식별할 수 있다.

 

이러한 기계의 존재는 인간 경찰에게 엄청난 양의 시간을 절약해 쥰다. 또한 군중 통제 및 폭동 상황에서도 사용.

 

비인간적인 힘과 속도를 갖춘 단일 안드로이드는 매우 위협적일 수 있으며 필요한 경우 많은 사람을 쉽게 상대할 수 있다. 과도한 힘을 사용하지 못하도록 프로그래밍에 특수 제어 장치가 내장되어 있다.

 

 

안드로이드 미래 경찰 로보캅 미래 법 집행 2050 2100

 

 

 

 

ICRA@40 컨퍼런스, IEEE 로봇공학 40주년 기념 애틀랜타에서 첫 번째 ICRA 컨퍼런스가 개최된 지 40년이 지난 지금, 로봇공학은 그 어느 때보다 더 큰 규모를 자랑

 

애틀랜타에서 열린 첫 번째 IEEE 국제 로봇 및 자동화 컨퍼런스(ICRA) 이후 40년이 지난 지금, 로봇은 그 어느 때보다 더 큰 규모를 자랑한다. 다음 주 로테르담에서 열리는 IEEE ICRA@40 컨퍼런스 는 "로봇 및 자동화 분야에서 40년간의 선구적 연구와 기술 발전을 기념하는" 행사입니다. 물론 매년 ICRA가 열린다. 세계에서 가장 큰 로봇 연구 컨퍼런스로 여겨지는 2024년 에디션은 5월에 일본 요코하마에서 열렸다.

 

ICRA@40은 2024년에 열리는 두 번째 ICRA 컨퍼런스가 아니다. 다음 주 컨퍼런스는 전체 분야에서 저명한 로봇공학자들이 4일간 짧은 기조연설을 통해 "로봇공학과 자동화의 진화를 여행하는 것"을 약속하는 단일 트랙이다. 직접 보시다시피, 연사 목록은 미쳤다. 또한 "지난 수십 년 동안 로봇공학과 자동화의 다양한 분야에서 어떤 진전이 있었고, 어떤 주요 과제가 남아 있습니까?"와 같은 큰 아이디어를 다루는 토론과 패널도 있다. 개인적으로는 "많이"와 "대부분"이라고 말하고 싶지만, 아마도 제가 무대에 오르지 않을 이유도 그것일 것.

 

또한 대화형 연구 프레젠테이션, 라이브 데모, 엑스포 등이 있을 예정. 컨퍼런스 일정은 현재 온라인에 있으며 초록도 온라인에 있다. 저는 모든 것을 다루기 위해 거기에 있을 것이지만 , 직접 오실 수 있다면 그만한 가치가 있을 것.

 

40년 전은 긴 시간이지만 그렇게 오래되지는 않았다. 그래서 재미삼아, 궁금하시다면 IEEE Xplore 에서 볼 수 있는 ICRA 1984의 회의록 을 살펴보았다 . 다음은 International Business Machines와 Bell Labs의 사람들이 포함된 조직자의 서문 발췌문이다.

 

첫 번째 IEEE 컴퓨터 학회 국제 로봇 컨퍼런스의 회의록에는 로봇공학의 거의 모든 측면을 다루는 논문이 포함되어 있다. 논문 요청에 대한 반응은 엄청났으며, 미국 외 저자가 제출한 논문의 수는 로봇공학에 대한 강력한 국제적 관심을 나타낸다.

 

컨퍼런스 프로그램에는 컴퓨터 비전, 터치 및 기타 로컬 센싱, 조작자 운동학, 동역학, 제어 및 시뮬레이션, 로봇 프로그래밍 언어, 운영 체제, 표현, 계획, 인간-기계 인터페이스, 다중 및 모바일 로봇 시스템에 대한 논문이 포함된다.

 

컨퍼런스의 기술 수준은 높고 논문은 로봇공학의 선도적 연구자들이 발표한다. IEEE가 후원하는 시리즈의 첫 번째인 이 컨퍼런스가 빠르게 발전하는 이 분야에서 기본적인 연구 결과를 보급할 수 있는 포럼을 제공할 것이라고 믿는다.

 

기술적으로 이것은 "ICRA"가 아니라 "ICR"이었고, 당시에는 IEEE 로봇 및 자동화 학회가 없었기 때문에 IEEE 컴퓨터 학회의 로봇 기술 위원회에서 제안한 것이었습니다. RAS는 1987년까지 시작되지 않았다 .

 

1984 ICR(A)에는 두 가지 트랙이 있었고, 3일 동안 약 75편의 논문이 발표되었다. 회의록을 살펴보면 Harry Asada , Ruzena Bajcsy , Ken Salisbury , Paolo Dario , Matt Mason , Toshio Fukuda , Ron Fearing , Marc Raibert 등 친숙한 이름이 많이 있다 . 이 사람들 중 많은 사람이 ICRA@40에 참석할 예정이므로, 그들을 만나면 모든 것을 시작하는 데 도움을 준 것에 대해 감사를 표하세요. 로봇공학의 40주년은 분명 축하할 만한 일이기 때문. 

 

 
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