반응형 옵티머스8 테슬라와 NVIDIA의 강화학습 전략 비교 마지막으로, Tesla와 NVIDIA의 로봇 AI 전략을 앞서 논의한 관점에서 비교해보겠습니다. 두 회사는 강화학습을 활용하여 로봇에 지능을 부여한다는 점은 같지만, 데이터 활용 방식, 시뮬레이션 접근법, 신경망 아키텍처 측면에서 상당히 대조적인 접근을 취하고 있습니다. 1) 데이터 활용 방식의 비교- Tesla: Tesla는 방대한 실세계 데이터를 자산으로 활용합니다. 자율주행 차들로부터 수집된 주행 데이터는 누적 수억 마일에 달하며, 2020년대 중반 기준으로 추산 5백만 대 차량이 연간 500억 마일 이상을 주행하면서 데이터를 쌓고 있습니다. 이러한 막대한 현실 주행 데이터는 Tesla FSD의 인지 및 판단 AI를 훈련하는데 사용되었고, 동일한 기술 스택이 Optimus 로봇에도 이식되었습니다.. 2025. 5. 2. Optimus vs. Cosmos 기반 로봇 개발 비교:데이터 수집 및 합성 데이터 활용 1) 실환경 데이터 수집Tesla의 Optimus 개발은 실제 환경에서의 방대한 데이터 축적 철학을 따릅니다. 예를 들어 Tesla는 자동차 자율주행 FSD 개발에서 수백만 마일에 달하는 실제 주행 데이터를 활용해왔고, Optimus에도 유사한 접근을 적용하고 있습니다. Optimus를 학습시키기 위해 인간 시연 데이터를 모으는 전담 팀을 운영하는데, 사람에게 모션 캡처 슈트와 VR 헤드셋을 착용시켜 다양한 작업 동작을 수행하게 함으로써 로봇 훈련용 데이터를 수집합니다[newo.ai]. 이러한 인간 시연 데이터는 인간 작업 동작의 궤적을 그대로 기록하여 로봇의 모방 학습에 활용됩니다. Tesla는 이를 통해 “Autopilot에 실제 주행 데이터를 모았듯이, Optimus에 인간이 대리 수행한 데이터.. 2025. 4. 16. AI 에이전트와 로봇의 액츄에이터 AI 에이전트에서의 액추에이터(Actuator)AI 에이전트란, 크게 본다면 환경(실세계 또는 가상세계)에서 정보를 수집하고(감지), 이를 기반으로 의사결정을 내리며, 그 결정을 행동으로 옮기는 시스템을 의미합니다. 에이전트 내에서 “액추에이터(actuator)”라고 할 때, 일반적으로는 에이전트가 자신의 의사결정을 환경에 실제 영향을 미치기 위해 사용하는 ‘출력 장치’ 또는 ‘행동을 실행하는 수단’을 의미합니다.다만, 이때의 “액추에이터” 개념은 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 기반 AI 에이전트의 경우 액추에이터는 물리적 장치가 아닌, 특정 명령을 실행하는 프로그램 인터페이스나 외부 API 호출일 수도 있습니다. 즉, 액추에이터가 물리적인 동작을 발생시키는 것이 아니라, 데이.. 2025. 4. 14. 4.14 Humanoid 관련 최신 동향 다음은 2025년 초반 주요 기업의 최신 동향을 요약한 표입니다. 각 항목은 최근 발표된 뉴스와 관련된 세부 사항을 포함합니다.기업/조직로봇 이름최신 뉴스/개발펀딩/세부 사항URL테슬라옵티머스2025년 5,000대 생산 계획, 2026년 대량 생산(5만~10만 대), 2029년 연간 50만 대 목표-CNBC애플N/A2025년 2월, 휴머노이드 로봇 개발 탐색 중이라는 보고-TechCrunch앱트로닉아폴로3억 5천만 달러 시리즈 A 펀딩, 메르세데스-벤츠와 협력3억 5천만 달러 펀딩CNBC피겨피겨 022025년 2월 오픈AI 파트너십 종료, 자체 AI 모델로 돌파구 시사-TechCrunch보스턴 다이내믹스아틀라스로보틱스 및 AI 연구소와 협력, 강화 학습 개선 계획-TechCrunch유니트리G143개 조인.. 2025. 4. 14. II.5 Optimus의 엣지 컴퓨팅 및 센서 융합 Optimus 로봇은 사람처럼 자율적으로 동작하기 위해, 온디바이스 엣지 컴퓨팅과 다양한 센서 융합 기술을 활용합니다. Optimus의 본체에는 Tesla 자동차에 탑재되는 것과 동일한 FSD 컴퓨터(SoC 기반)가 내장되어 있어, 클라우드에 의존하지 않고 실시간으로 신경망 추론과 제어 계산을 수행합니다. 2022년 공개된 Optimus 시제품에는 FSD 컴퓨터의 Tesla SoC 칩 2개 중 1개만 사용되는 형태의 **맞춤형 보드(Bot Brain)**가 사용되었는데, 이는 로봇의 크기와 전력 제약을 고려하여 차량 대비 절반 수준의 연산장치로도 충분한 성능을 내게 한 것입니다[news.accelerationrobotics.com].최신 버전 Optimus에는 향상된 연산능력을 지닌 HW4 기반 칩셋.. 2025. 4. 1. II. 2. 비전 기반 인식 Optimus는 카메라 기반의 Tesla Vision 기술을 사용하여 주변 환경을 인식합니다. 머리와 몸통에 장착된 카메라가 인간의 눈처럼 전방위의 영상을 수집하며, 라이다(LiDAR)나 초음파 센서 없이 순수 비전으로 물체와 지형을 파악합니다. 테슬라가 자율주행에서 구축한 강력한 신경망 비전 모델(예: ResNet/EfficientNet 계열 또는 Vision Transformer 기반 백본)들이 Optimus에도 이식되어, 영상으로부터 사람, 물체, 공간 특징점을 추출합니다[notateslaapp.com]. 이 영상 인식 신경망은 연속된 카메라 영상을 4차원(공간+시간)으로 처리하여, 주변을 실시간으로 3D 점유(grid) 형태로 맵핑하고 물체의 위치와 이동을 추적합니다[reddit.com].다.. 2025. 3. 25. 이전 1 2 다음 반응형
