휴머노이드 로봇의 첫 번째 작품이 AFP Staff Writers London(AFP)에 의해 100만 달러 이상에 판매됨

 

영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)의 초상화는 목요일에 100만 달러 이상을 가져와 경매에서 판매된 휴머노이드 로봇에 의한 첫 번째 예술품이 되었다. 세계 최초의 초현실적 로봇 아티스트인 "Ai-Da"의 2.2미터(7.5피트) 초상화 "A.I. God"은 경매 회사 Sotheby's Digital Art Sale에서 사전 판매 예상치인 $180,000를 뛰어넘어 $1,084,800에 낙찰되었다.

 

경매회사 측은 "휴머노이드 로봇 아티스트의 첫 작품이 경매에 부쳐진 오늘의 기록적인 판매가는 근현대 미술 역사의 한 순간을 의미하며, 인공지능 기술과 세계 미술 시장 간의 교차점이 커지고 있음을 반영한다"고 밝혔다.

 

AI를 사용해 말하는 Ai-Da Robot은 "내 작업의 핵심 가치는 새로운 기술에 대한 대화의 촉매제 역할을 할 수 있는 능력"이라고 말했다. Ai-Da는 "선구자 앨런 튜링(Alan Turing)의 초상화는 시청자가 AI와 컴퓨팅의 신과 같은 본질에 대해 성찰하고 이러한 발전의 윤리적, 사회적 의미를 고려하도록 초대합니다"라고 덧붙였다.

 

세계에서 가장 발전된 로봇 중 하나인 이 초현실적인 로봇은 얼굴, 큰 눈, 갈색 가발을 가진 인간 여성을 닮도록 설계되었다. Ai-Da는 세계 최초의 컴퓨터 프로그래머인 Ada Lovelace의 이름을 따서 명명되었으며 근현대 미술 전문가인 Aidan Meller가 고안했다.

 

"역사상 가장 위대한 예술가들은 자신이 살았던 시대와 씨름했고, 사회의 변화를 찬양하기도 하고 의문을 제기했다"고 멜러는 말했다. 그는 "기술로서의 Ai-Da Robot은 오늘날 기술과 관련된 현재의 발전과 그것이 펼쳐지는 유산에 대해 논의하기에 완벽한 아티스트"라고 덧붙였다.

 

Ai-Da는 스튜디오 구성원들과의 대화를 통해 아이디어를 창출하고 "A.I. for good"에 대한 토론 중에 Turing의 이미지를 만들 것을 제안했다. 그런 다음 로봇에게 어떤 스타일, 색상, 내용, 톤 및 질감을 사용할지 요청한 후 눈에 있는 카메라를 사용하여 튜링의 사진을 보고 그림을 그렸다.

 

멜러는 영국 옥스퍼드 대학과 버밍엄 대학의 인공지능 전문가들과 함께 Ai-Da를 만든 팀을 이끌었다. 제2차 세계대전 암호 해독자이자 수학자, 초기 컴퓨터 과학자로 이름을 알린 튜링은 1950년대에 AI 사용에 대한 우려를 제기했다고 그는 덧붙였다.

 

그는 작품의 "차분한 톤과 부서진 얼굴 평면"이 "튜링이 AI 관리와 관련하여 우리가 직면하게 될 어려움"을 암시하는 것처럼 보인다고 말했다. 그는 Ai-Da의 작품이 "미묘하고 잊혀지지 않는다"며 "AI의 힘이 우리를 어디로 데려갈지, 그리고 그 힘을 활용하기 위한 전 세계적인 경쟁에 대해 계속 질문한다"고 덧붙였다. (Energy Daily)

 

 

AI 및 로봇 내비게이션 시스템에 큰 도움이 될 DPMP

 

가상 소 몰기 게임은 연구자들에게 사람들이 이동 및 항해에 관한 결정을 내리는 방법에 대한 새로운 통찰력을 제공했다. 이 독특한 연구는 자연스러운 인간 행동을 시뮬레이션하는 기본 움직임 모델인 DPMP(Dynamic Perceptual-Motor Primitives)를 사용하여 내비게이션에서 인간의 의사 결정을 복제하는 방법을 조사했다.

 

연구 결과에 따르면 간단한 DPMP 모델은 참가자의 이동 경로 중 거의 80%를 일치시키고 선택을 효과적으로 예측할 수 있어 AI 및 로봇 내비게이션 시스템에 잠재적으로 도움이 될 수 있다.

호주 맥쿼리 대학교(Macquarie University), 스쿠올라 수페리오레 메리디오날레(Scuola Superiore Meridionale), 나폴리 페데리코 2세 대학교(University of Naples Federico II), 이탈리아 볼로냐 대학교(University of Bologna), 유니버시티 칼리지 런던(University College London)의 협업으로 진행된 이 연구는 붐비는 공간을 탐색하거나 움직이는 물체를 쫓는 것과 같은 일상적인 탐색 문제를 반영하는 실시간 의사 결정에 초점을 맞췄다.

전통적으로 내비게이션 모델은 인지 매핑에 의존하지만, 이 연구는 인간의 움직임이 복잡한 계획보다는 목표와 장애물의 실시간 영향에 적응하는 것에 더 가깝다는 이론을 뒷받침한다.

주변 환경을 철저하게 자세히 매핑하는 대신, 우리의 내비게이션은 종종 즉각적인 장애물과 목표에 의해 동적으로 영향을 받으며 진행하면서 펼쳐진다. DPMP를 사용하여 연구원은 물체에 손을 뻗는 것부터 여러 에이전트와 협력하는 것까지 다양한 활동에서 이러한 직관적인 반응을 모델링할 수 있다.

이 연구에서 참가자들은 DPMP 모델이 인간과 같은 움직임과 반응을 성공적으로 복제하여 로봇 공학 및 AI를 위한 기술 훈련에 잠재적인 응용 프로그램을 제공하는 목축 시뮬레이션에서 가상 에이전트를 제어했다.

참가자들은 한 마리의 소 또는 한 무리의 암소를 우리로 옮기도록 요청받은 목축 작업을 수행했다. 선수들이 소를 움직이는 순서를 분석한 연구진은 이 데이터를 DPMP 모델에 입력해 인간의 행동을 재현할 수 있는지 확인했다.

그들은 세 가지 주요 패턴이 플레이어의 선택에 영향을 미친다는 것을 발견했다: 첫 번째 표적은 각도 거리에서 가장 가까웠다; 각 후속 선택은 이전 대상과의 각도 거리에서 가장 가까웠다. 그리고 두 마리의 소 중에서 결정할 때, 참가자들은 일반적으로 우리의 중심에서 가장 멀리 떨어진 소를 선택했다.

맥쿼리 대학의 교수이자 이 연구의 선임 저자인 마이클 J. 리처드슨(Michael J. Richardson)에 따르면, 이러한 발견을 통해 모델은 참가자의 목축 선택의 거의 80%를 예측할 수 있었으며, 인간이 근접성과 공간 전략을 기반으로 이동 목표를 선택하는 방법을 보여준다.

현실감을 높이기 위해 연구진은 유사한 연구에서 전통적인 공중 뷰에서 벗어나 1인칭 목축 게임을 설계했다. 이러한 변화는 롤플레잉 비디오 게임과 유사하게 보다 인간 중심적인 시각적 관점을 제공하여 우리가 위에서 내려다보지 않고 환경을 탐색하는 방법을 더 잘 포착한다. Richardson은 이 접근 방식이 DPMP가 가상 에이전트나 로봇을 안내할 때 군중 행동뿐만 아니라 개별 의사 결정도 예측할 수 있는 방법을 이해하는 데 있어 돌파구라고 강조했다.

이 연구는 인간과 같은 움직임 결정을 이해하면 로봇과 AI가 복잡한 실제 시나리오를 탐색하는 방법을 개선할 수 있는 미래의 응용 프로그램을 엿볼 수 있다. (Impact Lab)

 

새로운 혁신으로 로봇이 "생각"할 수 있는 공간 확보

 

킹스 칼리지 런던 연구원들은 고급 AI와 자율 기능을 가능하게 하는 압력 기반, 전기 없는 로봇 제어 시스템을 만들어 저전력 및 특수 환경에 적합한 다재다능하고 적응력 있는 로봇의 길을 열었다.

 

엔지니어들은 전기를 사용하지 않고 로봇에 복잡한 명령을 내리는 방법을 개발하여 로봇이 '생각'할 수 있는 로봇 '두뇌'의 공간을 더 확보할 수 있었다.

 

킹스 칼리지 런던 연구원들은 인체의 일부 부위가 작동하는 방식을 모방하여 내부 유체의 압력 변화를 사용하여 새로운 종류의 컴팩트 회로가 있는 장치에 일련의 명령을 전송했다.

 

그들은 이 세계가 내장된 제어 센터와 독립적으로 작동할 수 있는 새로운 세대의 로봇의 가능성을 처음으로 열어주며, 이 공간은 잠재적으로 더 복잡한 AI 기반 소프트웨어에 사용될 수 있다고 말한다.

 

"신체의 다른 부위에 작업을 위임하면 로봇이 '생각'할 수 있는 계산 공간이 확보되어 미래 세대의 로봇이 사회적 맥락을 더 잘 인식하거나 더 능숙해질 수 있다. 킹스 칼리지 런던의 공학과 수석 강사이자 이 연구의 수석 저자인 안토니오 포르테 박사는 "이것은 사회 복지와 제조와 같은 분야에서 새로운 종류의 로봇 공학의 문을 열어준다."라고 말했다.

 

Advanced Science에 게재된 이 연구 결과는 또한 체르노빌과 같이 회로를 파괴하는 방사선 조사 지역이나 MRI실과 같은 전기에 민감한 환경에서 전기로 구동되는 장치가 작동할 수 없는 상황에서 작동할 수 있는 로봇을 만드는 데 도움이 될 수 있다.

연구자들은 또한 이러한 로봇이 결국 전기에 안정적으로 접근할 수 없는 저소득 국가에서 사용될 수 있기를 바라고 있다.

 

저자원 환경에서 로봇 기능 확장

포르테 박사는 "간단히 말해서 로봇은 뇌와 신체라는 두 부분으로 나뉜다. AI 뇌는 도시의 교통 시스템을 운영하는 데 도움이 될 수 있지만, 많은 로봇은 여전히 ​​문을 여는 데 어려움을 겪는다. 그 이유는 무엇일까?

 

"소프트웨어는 최근 몇 년 동안 빠르게 발전했지만 하드웨어는 따라잡지 못했다. 이를 실행하는 소프트웨어와 독립적인 하드웨어 시스템을 만들면 많은 계산 부하를 하드웨어로 분산할 수 있다. 뇌가 심장이 뛰라고 말할 필요가 없는 것과 마찬가지이다."라고 말했다.

 

현재 모든 로봇은 전기와 컴퓨터 칩에 의존하여 작동한다. 알고리즘과 소프트웨어로 구성된 로봇 '두뇌'는 인코더를 통해 신체 또는 하드웨어로 정보를 변환한 다음 동작을 수행한다.

 

소프트 소재로 로봇 근육과 같은 장치를 만드는 분야인 '소프트 로봇공학'에서 이는 특히 하드 전자 인코더를 도입하고 소재가 복잡한 방식으로 작동하도록 소프트웨어에 부담을 주기 때문에 문제가 된다. 예를 들어 문 손잡이를 잡는다.

 

이를 피하기 위해 팀은 로봇 하드웨어에 배치할 조절 가능한 밸브가 있는 재구성 가능한 회로를 개발했다. 이 밸브는 일반 회로의 트랜지스터처럼 작동하며 엔지니어는 압력을 사용하여 하드웨어에 직접 신호를 보내 이진 코드를 모방하여 로봇이 전기나 중앙 뇌의 지시 없이 복잡한 기동을 수행할 수 있다. 이를 통해 현재 유체 기반 회로보다 더 높은 수준의 제어가 가능하다.

 

미래 방향 및 응용 프로그램

소프트웨어 작업을 하드웨어로 오프로드함으로써 새로운 회로는 미래의 로봇 시스템이 더욱 적응적이고 복잡하며 유용할 수 있도록 계산 공간을 확보한다.

 

다음 단계로, 연구자들은 이제 실험 호퍼와 피펫에서 회로를 확장하여 발전소를 모니터링하는 데 사용되는 크롤러에서 완전히 부드러운 엔진이 장착된 바퀴 달린 로봇에 이르기까지 더 큰 로봇에 내장하고자 한다.

 

킹스 칼리지 런던의 대학원 연구원이자 저자인 모스타파 무사는 "궁극적으로 체화된 지능에 대한 투자 없이는 로봇이 정체될 것이다. 곧 현대 로봇이 떠맡는 계산 부하를 오프로드하지 않으면 알고리즘 개선이 성능에 거의 영향을 미치지 않을 것이다. 우리의 연구는 이 경로의 첫 걸음일 뿐이지만 미래에는 더 똑똑한 몸을 가진 더 똑똑한 로봇이 있다."라고 말했다. 

 

1. 덴마크 국왕, 젠슨 황, 그리고 슈퍼컴퓨터: 의료와 친환경 에너지의 미래를 향해

 

덴마크 국왕 크리스티안 10세는 엔비디아의 창업자 젠슨 황과 함께 세계 최대 슈퍼컴퓨터 건설 프로젝트에 참여했습니다. 이 슈퍼컴퓨터는 농구장보다 큰 규모로, 엔비디아의 최첨단 AI 칩을 탑재하고 노보 노디스크의 투자와 덴마크 정부의 지원을 받아 건설될 예정입니다. 이는 의료와 친환경 에너지 분야 연구를 위한 핵심 허브 역할을 수행하며, 덴마크의 기술력을 세계적으로 알리는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

 

2. AI 로봇 두뇌, 집안일을 혁신하다: 제프 베조스와 오픈AI가 투자한 Physical Intelligence

SF 영화에서나 볼 법한 일이 현실로 다가왔습니다. 제프 베조스와 오픈AI의 지원을 받는 스타트업 Physical Intelligence가 개발한 AI 로봇 두뇌는 다양한 집안일을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 회사는 단 8개월 만에 세탁물 접기, 식료품 봉지 싸기 등 복잡한 작업을 수행하는 로봇 소프트웨어를 개발하는 데 성공했습니다.

 

3. 오래된 로봇도 새 옷을 입는다: MIT, 로봇 학습 효율성을 20% 향상시키다

기존 로봇들은 특정 작업에만 특화되어 있어 새로운 작업을 학습하는 데 어려움을 겪었습니다. MIT 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용적인 로봇 학습 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존 방식보다 20% 더 효율적으로 로봇에게 새로운 기술을 가르칠 수 있으며, 로봇의 활용 범위를 획기적으로 확장할 수 있을 것으로 기대됩니다.

핵심 요약:

• 덴마크: 슈퍼컴퓨터 건설을 통해 의료와 친환경 에너지 분야를 선도
• Physical Intelligence: AI 로봇 두뇌 개발, 집안일 자동화 가능성 제시
• MIT: 로봇 학습 효율성 향상, 로봇 활용 범위 확대