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1. Oracle is giving your business the chance to create its own AI agentshttps://www.techradar.com/pro/oracle-is-giving-your-business-the-chance-to-create-its-own-ai-agents오라클, 회사들이 에이전트를 구축하거나 확장하는 데 도움을 주기 위해 AI 에이전트 스튜디오를 출시사용자들은 완전히 새로운 AI 에이전트를 구축하거나, 기존에 있는 50개 이상의 오라클 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다.또한 사용 가능한 LLM들 중에서 선택할 수 있습니다.오라클은 최근...2. Humanoid robot revolution is closer than you thinkhttps://ca..

1. Humanoid robot revolution is closer than you thinkhttps://ca.finance.yahoo.com/news/nvidia-ceo-humanoid-robot-revolution-100134721.htmlStephen Nellis 작성산 호세, 캘리포니아 (로이터) - Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 인간형 로봇이 5년 이내에 제조 시설에서 널리 사용될 것이라고 믿습니다.화요일에 황은 가득 찬 하키 경기장 앞에서 기조 연설을 했습니다...2. Humanoid robot revolution is closer than you thinkhttps://finance.yahoo.com/news/nvidia-ceo-humanoid-robot-revolution-10013..

# 오늘의 humanoid 주요 뉴스### 1. Humans On Mars By 2029? Elon Musk Announces SpaceX's Mission With Deadline For Red Planet LandingsURL: https://www.news18.com/world/elon-musk-announces-spacexs-mars-mission-2026-humans-by-2029-tesla-humanoid-robot-optimus-onboard-spacecraft-9262796.html내용: 인류가 2029년까지 화성에 도착할까? 일론 머스크, 화성 착륙 기한을 설정한 스페이스X의 미션 발표뉴스18닷컴 편집최근 업데이트: 2025년 3월 15일, 19:02 IST일론 머스크는 내년 출발할 화성..

# 오늘의 Robot 주요 뉴스### 1. Humans On Mars By 2029? Elon Musk Announces SpaceX's Mission With Deadline For Red Planet LandingsURL: https://www.news18.com/world/elon-musk-announces-spacexs-mars-mission-2026-humans-by-2029-tesla-humanoid-robot-optimus-onboard-spacecraft-9262796.html내용: 2039년까지 화성에 인간이 착륙할까요? 일론 머스크, 화성 착륙을 위한 SpaceX의 미션 발표뉴스18닷컴 편집최종 업데이트: 2025년 3월 15일, 19:02 IST일론 머스크가 내년 출발할 화성 미션을 ..

로봇에게 자율성을 부여하는 핵심 기술로 강화학습(RL) 이 부상하면서, 로봇 학습 연구는 몇 가지 축으로 분류하여 이해할 수 있습니다. 로봇 학습을 바라보는 네 가지 측면은 (a) 로봇이 학습해야 하는 핵심 역량은 무엇인지, (b) 그 문제를 정의(추상화)하는 방식, (c) 문제를 푸는 해결 접근법, 그리고 (d) 얻은 해법의 실제 환경 성공 수준입니다​[arxiv.org].이 섹션에서는 이 네 가지 측면을 중심으로 현대 로봇 강화학습 패러다임을 설명하고, 실제 사례인 Tesla Optimus, Agility Robotics, Figure AI의 학습 방식을 비교하며, 최신 RL 기법들과 sim-to-real 등 현실 적용 이슈를 논의합니다.(a) 로봇이 학습해야 하는 핵심 역량 (Robot Compet..

테슬라의 인간형 로봇 Optimus와 엔비디아의 로봇 AI 플랫폼 Cosmos를 중심으로, 최신 로봇 인공지능 기술의 흐름과 발전 방향을 분석한다. 먼저 로봇 AI 분야의 최신 트렌드를 살펴보고, 두 기술의 핵심 개념과 접근 방식의 차이점을 개략적으로 소개한다. 이를 바탕으로 이 스토리의 전반적인 구성 및 주요 논점을 설명함으로써, AI 및 로보틱스 분야의 전문 독자들이 앞으로 다룰 내용을 미리 파악할 수 있도록 돕고자 한다.로봇 AI 최신 트렌드 개요최근 로봇 AI 분야에서는 크게 두 가지 흐름이 두드러진다.첫째, 인간과 유사한 범용 휴머노이드 로봇에 대한 관심과 투자가 폭발적으로 증가하여 Tesla의 Optimus, Agility Robotics의 Digit, Figure AI의 Figure 01 등..

1.    로봇 인공지능 발전 역사 (Robotics AI History)과거 로봇 제어는 주로 규칙 기반 알고리즘과 물리 모델링에 의존했지만, 딥러닝의 발전으로 로봇 인공지능 분야도 큰 변혁을 맞이했습니다. 2010년대 중반 이후 컴퓨터 비전 분야에서 이미지넷을 통한 CNN 혁신이 일어나며 로봇이 카메라 영상에서 물체를 인식하고 주변 환경을 이해하는 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 이는 로봇 팔의 객체 인식과 잡기(grasping) 등에 적용되어, 대규모 데이터를 활용한 학습으로 로봇이 새로운 물체도 스스로 잡을 수 있게 하는 등 성과를 보였습니다. 예를 들어, 구글 연구진은 6~14대의 로봇 팔을 2개월간 활용해 80만 회의 집기 시도를 수행하며 거대한 데이터를 모아 딥러닝으로 손-눈 협응 능력을 ..