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로봇 산업의 "GPT-3" 순간이 이미 발생했습니까?

작성자 |
편집하다징규 |

구현된 지능, 즉 휴머노이드 로봇은 이제 AI 다음으로 가장 인기 있는 투자 프로젝트가 되었습니다. OpenAI, Nvidia, Microsoft 등 모두 휴머노이드 로봇 팀에 막대한 투자를 하고 있습니다.

이제 시드를 받은 플레이어가 거인의 호감을 얻고 있습니다.

최근 Skild AI라는 회사는 3억 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다.투자자로는 Jeff Bezos, 일본의 SoftBank Group, Sequoia Capital 및 Carnegie Mellon University가 있으며 회사 가치는 15억 달러입니다.。

이 회사는 로봇공학 분야의 대학 교수 2명이 설립한 지 채 1년도 되지 않은 회사로, 다양한 유형의 로봇과 다양한 실제 응용을 위한 보편적인 '두뇌'로서 '확장 가능한 기본 로봇 모델'을 구축하고 있습니다. 동시에 로봇 하드웨어에 장착할 수 있는 시스템도 구축합니다.

회사 측은 "우리의 장기 목표는 AGI(AGI)가 디지털 지식에서만 나올 수 있다는 통념에 도전하면서 물리적 세계를 기반으로 한 일반 인공지능(AGI)을 개발하는 것"이라고 밝혔다.

투자자들은 로봇 산업에 "GPT-3 순간이 다가오고 있다"고 믿고 이에 빠르게 돈을 쏟아 부었습니다.。

Skild AI는 무엇을 올바르게 했나요? AI+실체지능의 야망을 실현할 수 있을까?

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"로봇 대형 모델"

Skild AI는 카네기멜론대학교 Deepak Pathak 교수와 Abhinav Gupta 교수가 2023년 5월 설립한 회사로, 물리적 세계를 기반으로 지능형 시스템을 개발하고 '로봇 두뇌'로 이해될 수 있는 로봇의 기본 모델을 구축하고 있습니다.

그들이 만드는 제품의 특별한 점은 무엇인가요? 기존 로봇 공학 기술은 로봇이 특정 작업을 완료하도록 훈련하기 위해 특정 데이터를 수집하는 데 중점을 두는 반면 Deepak과 Abhinav는 대규모 데이터를 사용하여 Transformer 기반의 적응형 아키텍처를 통해 기본 모델을 구축합니다. 그들이 만들고자 하는 것은 보편적이고 강력하며 유능한 로봇입니다. 창발적 행동의 모델.

회사에서는 이렇게 말했습니다.훈련 모델의 데이터 양은 “경쟁사 모델의 1000배 이상”에 달해 로봇 데이터 장벽을 돌파하고 있다. . 특정 응용 분야를 위해 수직으로 설계된 로봇과 달리 Skild의 모델은 작동, 이동 및 탐색과 같은 기능을 다루는 다양한 로봇 형태, 시나리오 및 작업을 위한 "보편적" 두뇌 역할을 합니다.

이 회사의 모델은 가혹한 물리학에서 회복력이 뛰어난 '4족 로봇'부터 복잡한 가정 및 산업 작업을 수행할 수 있는 '휴머노이드 로봇'에 이르기까지 실제 응용 분야에 유용하다고 합니다.

이론적으로 이 '로봇 두뇌'는 Boston Dynamics의 4족 로봇 'Spot'과 Agility Robotics의 휴머노이드 로봇 'Digit'에 '파워'를 제공할 수 있지만 회사는 아직 구체적인 파트너를 발표하지 않았습니다.

'만능' 로봇 기본 모델 구축하기│이미지 출처: Skild AI

Skild AI는 "생산성을 높이고 인간의 잠재력을 발휘하도록 설계된 최초의 진정한 지능형 물리적 시스템을 개발하여 물리적 작업의 미래를 혁신하는 것"을 사명으로 밝혔습니다. 비전은 "물리적 작업에 뿌리를 둔 인공 일반 지능(AGI)을 구축하는 것입니다." 세계. ".

전 세계적으로 많은 사람들이 AI나 로봇이 일자리를 빼앗는 것을 걱정하고 있지만, 로봇을 만드는 기업들은 일반적으로 이른바 '인력난 문제'를 해결하고 싶다거나 더 야심차게 '인류를 해방시키고 싶다'는 말을 좋아한다.

Skild AI도 예외는 아닌 것 같습니다.

그들이 외부 세계에 강조하는 것은 예를 들어 미국은 현재 실업자 수보다 빈 일자리가 170만 개 더 많아 심각한 노동력 부족에 직면해 있다는 점이다. 의료, 건설, 창고 및 제조와 같은 산업은 가장 큰 영향을 받는 산업 중 하나이며, 2030년까지 210만 개의 제조 일자리가 채워지지 않을 것으로 예상됩니다.

또한 석유 굴착 장치, 기계실 등 이러한 작업 중 다수는 인간에게 위험할 수 있습니다. Skild의 모델을 사용하면 로봇은 인간이 이러한 작업을 수행하도록 하는 대신 위험한 환경에서 새로운 작업을 수행하도록 적응할 수 있습니다.

Skild AI의 공동 창립자인 Abhinav Gupta는 "유니버설 로봇은 어떤 환경과 어떤 유형의 구현에서도 모든 자동화 작업을 안전하게 수행할 수 있습니다. 우리는 로봇의 기능을 확장하고 비용을 절감하며 심각한 인력 부족을 지원할 수 있습니다." 시장."

Skild AI는 두뇌가 다양한 하드웨어와 작업에 적응할 수 있다고 말합니다 |

로봇산업계에 종사하는 사람들은 흔히 “로봇공학은 어렵다”고 말하는데, 이는 이 분야를 지배하는 이름 없는 자연의 법칙 중 하나가 되어버렸습니다.

게다가 로봇이 하드웨어 문제라고 생각하는 사람이 많은데, Skild AI의 창업자는 소프트웨어 문제라고 생각합니다.。

Skild AI는 “규모가 핵심”이라고 강조하며, “규모의 힘을 활용해 어떤 환경에서도 비교할 수 없는 견고성을 제공하는 데 중점을 두고 있다”며 최첨단 머신러닝 알고리즘을 개발하고 있다고 밝혔다. 건설현장부터 공장, 주택까지 Skild Brain은 인간처럼 구조화되지 않은 환경에 적응합니다.”

이른바 두뇌라고 불리는 이 '스킬드 브레인(Skild Brain)'은 다양한 하드웨어와 작업에 적응할 수 있고 '모형 설계에 있어서 견고한' '최초의 확장 가능한' 기본 로봇 모델이라고 한다.

이 회사는 또한 "로봇을 위한 고급 AI 알고리즘과 애플리케이션을 개발할 수 있는" Skild Brain을 기반으로 하는 Skild AI 모바일 제어 플랫폼을 공개했습니다. 그들은 "로봇 작동을 API 호출만큼 간단하게 만들고 싶습니다." 현재 플랫폼은 공개되지 않았으며 관심 있는 개발자만 조기 액세스 대기자 명단에 등록하고 참여할 수 있습니다.

또한 육안 검사, 데이터 수집 또는 순찰 작업을 자동화하기 위한 솔루션을 제공하는 보안/검사 로봇 플랫폼을 출시했습니다.

Skild AI 창립팀 │ 이미지 출처 : Skild AI

올해 7월 Skild AI는 Lightspeed Venture, Coatue, SoftBank Group 및 Jeff Bezos(Bezos Expeditions를 통해), Felicis Ventures, Sequoia Capital, Menlo Ventures, General Catalyst, CRV가 주도하는 3억 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달이 완료되었다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 Amazon, SV Angel, Carnegie Mellon University가 참여했습니다. 자금 조달로 인해 회사의 가치는 15억 달러로 평가됩니다.

Skild AI는 새로운 자금을 AI 모델을 개선하고 상업적 배포를 추구하는 데 사용할 것이라고 말했습니다. 장기적인 목표는 "인간과 동일한 능력을 갖고" "물리적 세계에 뿌리를 둔" AGI를 만드는 것입니다.

CEO이자 공동 창업자인 Deepak Pathak은 "우리는 Skild AI가 로봇 공학 확장 방식의 전환점을 나타내고 전체 실물 경제를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다."라고 말했습니다.

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인도 로봇위대한 기업가 정신

회사 웹사이트에 따르면 Skild AI는 여러 엔지니어링 직책을 채용하고 있습니다. 현재 팀에는 Meta, Tesla, Nvidia, Amazon 및 Google 출신의 구성원과 Carnegie Mellon University의 학생들이 포함되어 있습니다.

두 공동 창업자인 Deepak과 Abhinav는 둘 다 카네기 멜론 대학의 교수였으며 로봇 공학 및 AI 분야에서 다년간의 연구 경험을 갖고 있습니다. 적응형 로봇 학습 분야의 연구로 유명합니다.

학문적 수준을 정량화하자면, 두 사람의 현재 H지수는 150이 넘고 인용 횟수는 9만 건이 넘습니다.

Skild AI 공동 창립자 Deepak(왼쪽) 및 Abhinav(오른쪽) 이미지 출처: Skild AI

Deepak은 인도의 작은 마을 출신입니다. 동료들이 국가 시험을 준비하기 위해 대도시로 이사했을 때 그는 작은 마을에 머물면서도 인도 최고의 고등 교육 기관인 ITT(Indian Institute of Technology)에 입학했습니다. 이 성과는 여전히 지역 헤드라인에 오르고 있습니다.

인도에 있을 때도 여건이 좋지 않아 집에서 종이에 손으로 코드를 작성하고 확인한 후, 제한된 인터넷 시간 동안 현지 카페에서 직접 작성한 프로그램을 실행했다고 한다. 나중에 이 인도의 "작은 마을 전설"은 박사 과정을 위해 미국으로 건너갔고, 그 동안 그는 Facebook AI 연구소(FAIR)에 입사하여 연구를 수행했으며, 인수된 스타트업 회사도 설립했습니다. , 그리고 나중에 교수가 되기로 선택했습니다.

Abhinav는 Carnegie Mellon University의 종신 교수입니다. 그와 Deepak은 FAIR Robotics Research Group의 창립 멤버이자 연구 리더였습니다. . 그와 Deepak은 10년 동안 사업을 시작할 가능성에 대해 논의했습니다. 2023년 초, 그들은 자신의 분야에서 기술 발전이 가속화되는 것을 보고 이제 나서서 큰 변화를 일으킬 때라는 것을 깨달았습니다.

그렇다면 그들이 보는 기회는 정확히 무엇입니까? 로봇을 위한 일반 지능 구축을 추구하는 데 있어 주요 과제는 대규모 데이터 없이 대규모 모델을 구축하는 방법이었습니다.

대규모 언어 모델과 달리 로봇공학 분야에서는 쉽게 사용할 수 있는 인터넷 데이터가 없습니다. 따라서 그들은 온라인 비디오, 원격 운영, 실제 데이터, 시뮬레이션 등 기존 리소스로부터 학습하기 위한 다양한 전략을 모색했습니다.

2015년에는 처음으로 로봇 데이터의 1,000배 확장을 달성했으며, 다음 해에는 인간 원격조종 및 저가형 로봇 원격조종 플랫폼을 실험했습니다. 2017년에 그들은 자율적으로 탐색하고 학습할 수 있는 에이전트 구축을 위한 유명한 호기심 중심 학습 알고리즘을 제안했습니다. 2021년과 2022년에는 대규모 적응형 SIM2REAL(Virtual to Real World Training) 전략을 채택하며 다시 한 번 돌파했고, 로봇학습 컨퍼런스에서 최우수 로봇 시스템 상을 수상했습니다.

이러한 성과는 특정 교육 없이도 모든 환경에서 모든 작업을 완료할 수 있는 일반 모델이라는 Skild AI의 목표를 확립했습니다. 일부 투자자들은 Deepak과 Abhinav가 이 목표를 달성할 수 있다면 GPT-3와 유사한 돌파구를 달성할 수 있으며 그 결과는 거의 모든 분야에 적용될 수 있다고 믿고 있습니다.

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로봇식

"GPT-3 순간"?

현 카네기멜론대학교 로봇공학연구소 소장인 매튜 로버슨(Matthew Roberson)은 "Skild AI는 로봇공학 혁신의 최전선에 있는 전문가들에 의해 설립됐다. 그들의 최첨단 기술이 어떻게 혁명을 일으킬지 보고 싶다"며 플랫폼을 지지했다. 업계와... Carnegie Mellon의 오랜 중개 연구 역사를 이어가고 있습니다.”

다른 투자자들 역시 선전을 서슴지 않고, Skild AI의 역량과 전망에 자신감을 갖고 있는 것 같습니다. 대부분은 세계의 첨단 로봇 공학 및 AI 실험실에 대한 두 창립자의 기여에 중점을 둡니다.

지난 몇 년 동안 극단적인 파쿠르를 수행하고, 손으로 물체를 조작하고(문과 서랍 열기 포함), 계단을 오르고(앞이나 뒤로, 실내 또는 실외), 자연스럽고 부드럽게 움직이는 로봇이 인터넷을 뒤흔들었습니다. . 진보는 두 사람의 학문적 성취 중 일부로 거슬러 올라갈 수 있다고 합니다.

일부 투자자들은 이들을 로봇공학 발전의 '촉매제'라고 부르며, "기본 모델의 핵심 원리를 현실 세계에 적용하는 그들의 혁신이 업계를 범용 로봇공학으로 가는 길로 이끌었다"고 믿습니다.

일부 투자자들은 Skild AI가 로봇 작동 및 이동을 위한 기본 모델을 구축하는 데 있어 "정말 확장 가능한 접근 방식을 채택"했다고 지적했습니다. "그들은 사전 프로그래밍된 로봇에서 동적 적응형 로봇으로 이동하여 로봇 기술에 혁명을 일으켰습니다. 실물경제.”

또 다른 투자자는 15년 이상 로봇 회사에 투자했으며 Skild를 "지금까지 본 것 중 가장 비전이 있는" 회사라고 부릅니다. "그들이 구축하는 모델은 모든 환경과 하드웨어에서 모든 작업을 수행할 것입니다."

Felicis Ventures의 투자자에 따르면 보편적인 로봇 지능을 개발하기 위한 경쟁이 시작되었습니다. 현재처럼 빠르게 자본과 인재를 동원할 수 있는 아이디어는 없습니다. 보편적인 로봇의 기본 모델이 이 체인의 핵심 링크가 될 것입니다.

어떤 환경, 어떤 형태로든 추론하고 계획하고 행동할 수 있는 '단일 모델'을 만드는 아이디어는 항상 로봇 산업이 포착하고 싶어하는 성배였습니다. 몇 년 전에는 불가능했지만 오늘날에는 현실이 될 수 있습니다.”라고 Felicis Ventures의 한 투자자가 말했습니다.

"Skild 로봇이 작동하는 것을 보기 위해 처음 피츠버그로 날아갔을 때 우리는 어떻게 스타트업이 그렇게 짧은 시간에 그렇게 많은 것을 성취할 수 있었는지 믿을 수 없었습니다."

「 답은 규모에 있습니다.사전 훈련된 대규모 시각적 언어 동작 모델(VLA)은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)과 동일한 긴급 동작을 나타냅니다. 대수학에 대한 LLM 교육을 통해 스페인어에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있기 때문입니다. . 투자자 Felicis Ventures는 "Skild가 이 개념을 극단으로 끌어들이고 있다"고 믿습니다.

Skild가 하고 있고 달성하고자 하는 것은 소위 수천 배 더 많은 훈련 데이터를 사용하여 로봇이 이전에 볼 수 없었던 작업을 수행할 수 있게 하는 것입니다.

Sequoia Capital의 투자자들도 Skild AI 팀에 대해 "깊은 믿음"을 갖고 있으며 "OpenAI가 디지털 세계에서 달성한 것을 현실 세계에서도 달성할 수 있는 잠재력을 가지고 있다"고 밝혔습니다.

믿음의 한 가지 증거는 빨리 돈을 드리는 것입니다. Sequoia Capital은 창립자를 만난 지 일주일도 채 안 되어 Skild AI에 대한 투자를 결정했으며, 이 팀이 자신들이 추구하는 팀이라고 믿고 "GPT-3 순간이 다가오고 있으며 세계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 디지털 지능 세계에서 볼 수 있는 것과 동일한 발전이 이루어지고 있습니다.”

이들 투자자들은 AI가 인간 생활에 미치는 영향에 대한 논의가 매우 활발하지만 아직까지는 주로 소프트웨어에 초점이 맞춰져 있으며 AI를 로봇에 통합하는 데에는 엄청난 기회가 숨겨져 있다고 믿습니다. 구축하기 위한 디지털 지식을 통해 달성됩니다. 아직 초기 단계이지만 로봇 제조업체는 LLM, VLM 및 코드 생성의 발전을 사용하여 더 스마트한 기계를 개발할 수 있는 기회를 얻었습니다.

"기본 AI 로봇 모델이 모든 환경과 로봇 하드웨어에서 모든 작업을 완료할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이는 우리가 만들 수 있는 로봇의 유형을 크게 확장하고 비용은 현재보다 훨씬 낮아질 것입니다."

소프트웨어 세계의 AI가 거인을 위한 게임이 되면서 AI를 로봇에 통합하는 것에 대한 전망과 매력이 커지고 있습니다.

AI 핫머니 열풍이 로봇 분야로 향했다.

*머리 이미지 출처: Skild AI

이 기사는 Geek Park의 원본 기사입니다. 재인쇄를 원하시면 WeChat geekparkGO에서 Geek Jun에게 문의하세요.

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