"영상에는 텔레몽타주가 포함되어 있지 않습니다. - 말한다 노르웨이의 휴머노이드 로봇 제조업체 1X. “컴퓨터 그래픽도 없고, 컷도 없고, 비디오 가속도 없고, 대본에 따른 궤적 재생도 없습니다. 모든 것이 신경망에 의해 제어되고, 모든 것이 자율적이며, 모든 것이 1X 속도로 진행됩니다.”
작년에 OpenAI가 25만 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달 라운드에서 칩을 탑재한 휴머노이드 제조업체입니다. 후속 100억 달러 규모의 시리즈 B는 OpenAI의 관심과 범용 휴머노이드 로봇에 대한 일반적인 과대 광고가 얼마나 많은지를 보여주었습니다. 항상 먼 미래처럼 보였지만 지난 년 동안 그것은 절대적인 열핵폭발이 되었습니다.
1X의 휴머노이드 로봇은 Tesla, Figure, Sanctuary 또는 Agility가 작업하는 작업에 비해 이상하게 절제된 것처럼 보입니다. 휴머노이드 이브는 아직 다리나 민첩한 손조차 갖고 있지 않습니다. 그것은 한 쌍의 전동 바퀴로 움직이며 뒤쪽에 있는 세 번째 작은 바퀴로 균형을 유지하며, 손은 기본적인 발톱입니다. 썰매를 탈 옷을 입은 것처럼 보이며 어둡고 깜박이는 LED 웃는 얼굴을 가지고 있습니다.
1X에는 네오(Neo)라는 이족 보행 버전이 있는데, 이 버전에도 팔이 잘 연결되어 있습니다. 그러나 이러한 세부 사항은 범용 로봇 개발 초기에는 그리 중요하지 않을 수도 있습니다. 대부분의 초기 사용 사례는 다음과 같습니다. "이것을 가져가서 거기에 놓으십시오" - 피아노를 연주할 수 있는 손가락이 필요하지 않을 것입니다. 그리고 그들이 사용될 주요 장소는 콘크리트 바닥이 있는 창고와 계단을 오르거나 어떤 것도 밟을 필요가 없는 공장입니다.
뿐만 아니라 많은 그룹에서 이족 보행 문제와 아름다운 수동 장비 문제를 해결했습니다. 그러나 이것이 주요 장애물은 아닙니다. 가장 큰 장애물은 Toyota가 데스크탑 로봇 매니퓰레이터를 사용하여 수행하는 것처럼 이러한 기계가 작업을 빠르게 학습한 다음 자율적으로 수행하도록 하는 것입니다. Figure 01이 커피 머신을 자체적으로 사용하여 작업하는 방법을 "발견"했을 때 이는 큰 사건이었습니다. 영상에서 테슬라의 옵티머스가 셔츠를 접어 인간 조작원의 조종을 받고 있는 것으로 드러났을 때는 훨씬 덜 인상적이었습니다.
위의 작업은 지나치게 어렵지 않으며 셔츠를 접거나 커피 머신을 작동하는 작업이 아닙니다. 그러나 물건을 들어올리고 제자리에 놓는 등 다양한 작업을 수행하는 본격적인 로봇이 많이 있습니다. 발목부터 허리까지의 높이를 잡습니다. 그들은 상자, 쓰레기통, 쟁반에 그것들을 뿌렸습니다. 그들은 바닥에서 장난감을 집어 치워 둡니다.
그들은 또한 문을 열고 충전소로 달려가서 플러그를 발목에 연결하기 위해 불필요하게 복잡하게 웅크리는 동작처럼 보이는 방법을 사용하여 플러그를 연결합니다.
간단히 말해서, 1X에 따르면 "순수한 데이터를 기반으로" 훈련된 초기 범용 휴머노이드 사용 사례에서 수행해야 하는 작업과 거의 동일한 작업을 수행합니다. 기본적으로 회사는 비디오 및 원격 조작을 통한 시뮬레이션 교육을 사용하여 각각 일련의 개별 작업을 수행하도록 30개의 Eve 봇을 교육했습니다. 그런 다음 이 학습된 행동을 사용하여 광범위한 행동과 행동이 가능한 "기본 모델"을 훈련했습니다. 그런 다음 이 기본 모델은 환경의 특정 기능(창고 작업, 일반 문 조작 등)을 설명하기 위해 개선되었으며 마지막으로 봇은 수행해야 하는 특정 작업에 대해 교육을 받았습니다.
이 마지막 단계는 봇에게 일상적인 작업이 주어지면 고객 사이트 현장에서 이루어질 가능성이 높으며, 1X는 "데스크톱 GPU에서 데이터 수집 및 교육에 단 몇 분밖에 걸리지 않을 것"이라고 말합니다. 아마도 이상적인 세계에서는 누군가가 가상 현실 헬멧을 쓰고 서서 작업을 수행하면 딥 러닝 소프트웨어가 해당 작업을 봇의 핵심 능력과 결합하고 시뮬레이션에서 이를 수천 번 실행하여 다양한 무작위 요인을 테스트하는 것을 의미할 것입니다. 그 후에는 봇이 작동할 준비가 됩니다.
1X의 AI 담당 부사장인 Eric Zhang은 자신의 블로그에서 “지난 10년 동안 우리는 완전히 엔드투엔드 방식으로 일반적인 모바일 조작 작업을 해결하기 위한 데이터 엔진을 개발했습니다. 우리는 그것이 효과가 있다는 것을 확인했으며 이제 샌프란시스코 베이 지역에서 AI 연구원을 고용하여 로봇과 TV 운영자 수를 배로 확장하고 있습니다."
이런 것들이 언제 황금 시간대에 준비될지 궁금합니다.
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