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로봇 공학, AI 팩토리 및 물리 AI의 미래 트렌드

by public06

Nvidia 추론 마이크로서비스(NIM)는 클라우드 또는 로컬 서버에서 실행하여 효율적인 AI 추론 서비스를 제공할 수 있는 사전 학습된 AI 모델입니다.
이러한 마이크로서비스는 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 맞게 빠르게 배포하고 확장할 수 있습니다.

멀티모달 LLM으로 구동되는 NVIDIA의 로보틱스 에코시스템

멀티모달 LLM 기반 로봇 에코시스템은 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 기술을 사용하여 여러 환경에서 작동할 수 있는 로봇 시스템을 구축하는 것입니다.
이러한 로봇은 시각, 청각, 터치와 같은 여러 입력을 처리하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

엔비디아는 옴니버스 플랫폼과 젯슨 컴퓨터(엔비디아 젯슨은 주로 엣지 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 고성능 GPU와 ARM CPU를 통합한 임베디드 컴퓨팅 플랫폼)를 통해 로봇 생태계를 구축하고 있습니다. 멀티모달 AI를 지원하는 로봇 생태계를 구축하여 로봇이 가상 세계와 현실 세계 모두에서 학습하고 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기술과 시스템의 결합을 통해 미래의 AI 산업은 계산 효율성을 획기적으로 높이고 비용을 절감하며 여러 산업에 걸쳐 광범위한 적용과 광범위한 영향력을 달성할 것입니다.

AI 팩토리 와 생산되는 주요 상품

AI 팩토리는 생성형 AI 기술을 사용하여 컴퓨팅 리소스를 통해 다양한 가치 있는 토큰(토큰)을 생성하는 시설입니다.
이러한 토큰은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등이 될 수 있으며 날씨 패턴, 화학 분자 등과 같은 더 복잡한 구조도 포함될 수 있습니다. 주요 상품은 다음과 같습니다:

1. 텍스트 생성

: AI는 기사, 보고서 등과 같은 텍스트 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.

2. 이미지 생성

: 디자인, 예술 창작 및 기타 분야에서 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

3. 오디오 및 비디오

: 음악, 비디오 클립 등을 생성하며 주로 엔터테인먼트 및 미디어 산업에서 사용됩니다.

물리 AI

물리 AI(Physical AI)는 물리 법칙을 이해하고 준수할 수 있는 AI 시스템을 말하며, 이러한 시스템은 실제 세계에서 작업을 수행할 수 있습니다.
물리 AI는 주로 로봇 공학에 사용되며, 로봇이 실제 환경에서 자율적으로 인식하고 작동할 수 있도록 하여 탐색, 물체 파악 및 처리와 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

봇 산업의 미래 방향과 트렌드

전 세계 다양한 언어권의 정보와 관련 자료를 바탕으로 향후 로봇 산업의 발전 방향과 트렌드를 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 인공지능과 머신러닝의 통합

로봇 공학에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 활용이 빠르게 증가하고 있습니다.
생성형 AI의 등장으로 로봇은 프로그래밍이 아닌 자연어를 통해 작동할 수 있게 되었고, 사용자는 전문적인 프로그래밍 기술 없이도 로봇의 움직임을 제어하고 조정할 수 있게 되었습니다.
예측 AI는 로봇 성능 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고 예방함으로써 다운타임과 관련 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

2. 협동 로봇(코봇)

협동 로봇은 반복적이거나 위험하거나 상당한 힘이 필요한 작업을 인간 작업자와 안전하게 공유할 수 있습니다.
센서, 비전 기술 및 지능형 그리퍼의 급속한 발전 덕분에 이러한 로봇은 환경 변화에 실시간으로 대응할 수 있습니다.
용접과 같은 새로운 애플리케이션에서 협동 로봇이 확대되고 있는 것은 자동화가 노동력 부족을 초래하는 것이 아니라 이를 해결하기 위한 수단이 되고 있음을 보여줍니다.

3. 모바일 매니퓰레이터

모바일 매니퓰레이터는 로봇 플랫폼의 이동성과 매니퓰레이터 암의 민첩성을 결합하여 복잡한 환경에서 물체를 탐색하고 조작합니다.
이러한 로봇은 제조, 자동차, 물류, 항공우주 등의 산업에서 검사 및 유지보수 작업을 수행하는 데 널리 사용됩니다.

4. 디지털 트윈

디지털 트윈 기술은 물리적 시스템의 가상 복사본을 생성하여 성능을 최적화합니다. 이 기술은 안전 위험 없이 스트레스 테스트와 수정을 수행할 수 있어 비용을 절감합니다.
디지털 트윈 기술은 특히 로봇 통합이 점점 더 디지털화되고 있는 공장에서 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 격차를 해소합니다.

휴머노이드 로봇: 휴머노이드 로봇은 여러 응용 분야에서 상당한 진전을 보이고 있습니다.
인간과 유사한 디자인으로 인해 인간을 위해 설계된 작업 환경에서 유연하게 사용할 수 있으므로 기존 창고 프로세스 및 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다.

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