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AI62

물리 기반 시뮬레이션과 AI의 결합 로봇 학습을 위해 물리 시뮬레이션과 AI 기법(특히 강화학습)을 결합하는 것은 필수적인 전략입니다. NVIDIA Cosmos는 이러한 전통적인 시뮬레이션 기반 학습을 한층 강화하는 역할을 합니다. 먼저, 강화학습(RL)에서는 가상환경에서 로봇이 수많은 시행착오를 겪으며 정책을 최적화하는데, Cosmos의 세계 모델과 NVIDIA의 시뮬레이션 툴이 함께 활용됩니다.예를 들어 NVIDIA의 Isaac Lab은 Isaac Sim 물리환경 위에서 동작하는 로봇 학습 프레임워크로서, 다관절 로봇의 조작이나 자율주행 로봇의 경로 계획 같은 작업을 가상으로 훈련시킵니다​blogs.nvidia.com.개발자는 수천, 수만 회의 에피소드를 시뮬레이터에서 돌리면서 RL 알고리즘으로 로봇 제어 정책을 학습시키고, 그 정책을.. 2025. 4. 10.
Physical AI, AI Agent, Humanoid, 자율주행 주요 뉴스 1. Artisan, the ‘stop hiring humans’ AI agent startup, raises $25M — and is still hiring humanshttps://techcrunch.com/2025/04/09/artisan-the-stop-hiring-humans-ai-agent-startup-raises-25m-and-is-still-hiring-humans/23세의 재스파 카마이클-잭, AI 판매 대리점 스타트업 Artisan의 창업자 겸 CEO에게는 힘들지만 흥미로운 한 해였습니다.Artisan은 최근에 Glade Brook Capital이 주도한 시리즈 A에서 2천500만 달러를 모금했으며, 이 사실을 카마이클-잭이 TechCrunch에 독점적으로 밝혔습니다. Y 컴...2... 2025. 4. 10.
4.9 Physical AI, AI Agent, Humanoid, 자율주행 주요 News 1. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-tech/2025-could-be-the-year-humanoid-robots-enter-your-home/AI는 이미 우리의 디지털 세계를 변화시켰습니다. 하지만 이제는 물리적 세계로 대대적으로 진출하고 있습니다. 다음 AI의 큰 파도는 단지 소프트웨어에 관한 것이 아니라, 물리적 AI - 생각하고, 이유를 제시하며, 우리와 상호작용하는 지능형 기계와 시스템에 관한 것입니다...2. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/news/a.. 2025. 4. 9.
LLM 기반 AI 에이전트 (LLM Powered AI Agents) 참조: https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/에이전트 시스템에서 "두뇌" 역할이 중요해지면서, 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 컨트롤러로 활용하는 전략이 각광받고 있습니다. 이 같은 접근은 AI 에이전트를 단순히 특정 기능만 수행하는 도구가 아닌, 다양한 문제 상황에 유연하고 창의적으로 대처할 수 있는 존재로 발전시킵니다. 최근 AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI 등의 실험적 데모들은 이러한 가능성을 구체적으로 시연하며, LLM 중심 에이전트의 현실성을 입증하고 있습니다.LLM을 핵심 컨트롤러로 삼는 이유는 다음과 같은 합리적인 근거를 바탕으로 합니다.첫째, LLM은 광범위한 데이터로 사전 학습되어 있어, 특정 분야에 한정되지 .. 2025. 4. 8.
4.8 Physical AI, AI Agent, Humanoid, 자율주행 주요 뉴스 1. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-tech/2025-could-be-the-year-humanoid-robots-enter-your-home/AI는 이미 우리의 디지털 세계를 변화시켰습니다. 하지만 이제는 물리적 세계로 대대적으로 진출하고 있습니다. 다음 AI의 큰 파도는 단지 소프트웨어에 관한 것이 아니라, 물리적 AI - 생각하고, 이유를 제시하며, 우리와 상호작용하는 지능형 기계와 시스템에 관한 것입니다...2. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/news/a.. 2025. 4. 8.
테슬라 FSD 기술 스택 깊이 파고들기: FSD 컴퓨터(HW3, HW4)와 SoC 내부 구조 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 시스템은 운전자를 대체할 수 있는 수준의 자율주행을 궁극적으로 목표로 하지만, 실제 기능과 법적·기술적 제한 사이에는 여전히 간극이 존재합니다. 본 장에서는 테슬라 FSD의 하드웨어·소프트웨어·데이터 인프라가 어떻게 구성되는지 살펴보며, 베타 프로그램의 특성과 운전자 주의 의무 등에 대해서도 짚어봅니다. 1. FSD 컴퓨터(HW3, HW4)와 SoC 내부 구조1) HW3: FSD 컴퓨터의 초기 완성 • 2019년경부터 테슬라 차량에 적용된 HW3(일명 FSD 컴퓨터)는, 자율주행 연산에 특화된 맞춤형 SoC(System on Chip)를 장착합니다.• 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU), GPU, CPU 등이 통합되어 딥러닝 기반 영상 처리와 자율주행 제어를 실.. 2025. 4. 6.
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