짙은보라 님의 블로그

현재 인공지능 기술은 다양한 분야에서 상용화가 진행되고 있으며, 여러 회사들이 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 각 회사들의 인공지능 상용화 정도와 인기 있는 인공지능 기술을 살펴볼게요.

​▒ OpenAI

▣  머신러닝(Machine Learning) & 딥러닝(Deep Learning)

머신러닝(Machine Learning)은 딥러닝(Deep Learning)보다 먼저 발전했습니다. 머신러닝은 1950년대 후반부터 연구가 시작되었고, 딥러닝이 머신러닝을 앞섰던 중요한 대회는 바로 ImageNet 대회(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)입니다. 특히 2012년의  "알렉스넷(AlexNet)"이 머신러닝 기반 모델들을 압도적으로 능가하면서 딥러닝이 주목을 받게 되었습니다.

▣ 알렉스넷(AlexNet)

• 알렉스넷은 2012년 ImageNet 대회에서 우승한 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)의 제자였던 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)가 개발한 모델입니다.
• 알렉스넷은 기존의 머신러닝 모델들(예: 지원 벡터 머신(SVM)이나 전통적인 이미지 분류 알고리즘)과 비교해 월등히 좋은 성능을 보였습니다.
• 이 모델은 이미지넷 데이터셋을 이용해 1000개의 클래스를 분류하는 문제에서 16% 이상 성능 향상을 기록하며, 당시 머신러닝 기반 모델들을 크게 능가했습니다.
• 알렉스넷의 성공은 딥러닝이 이미지 분류와 같은 복잡한 문제에서 더 나은 성능을 낼 수 있음을 입증하면서, 딥러닝의 부흥을 이끌었습니다

▣  이제는 AI 에이전트 (Agents)

[CES 2025] 엔비디아 젠슨 황 "모든 조직에 활용 가능한 AI 에이전트 시대 도래.

미래에는 AI 에이전트가 본질적으로 직원과 함께 일하는 디지털 인력이 되어, 대신 고객을 대상으로 한 일을 처리하게 될 것”이라며 “이러한 전문 AI 인력을 회사에 영입하는 것은 직원을 영입하는 것과 비슷하게 회사의 언어 유형에 맞춰 AI 에이전트를 훈련해야 할 것' 이라고 말했다.

AI(인공지능)와 AI 에이전트는 밀접하게 관련되어 있지만,  의미와 역할은 조금 다릅니다. 두 개념의 차이를 좀 더 명확하게 알아봅시다.

1. AI (인공지능)

• 정의: AI는 인간의 지능적인 작업을 모방하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 즉, 기계나 컴퓨터가 사람처럼 사고하고, 학습하고, 문제를 해결하는 능력을 갖추도록 하는 기술입니다.
• 기능: AI는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 기술을 포함합니다. AI는 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 새로운 정보나 상황에 맞춰 예측을 하거나 결정을 내릴 수 있습니다.
• 예시:
  • 자율주행차의 알고리즘: 차량이 도로를 인식하고, 주행 결정을 내리는 데 필요한 AI 기술.
  • 추천 시스템: 넷플릭스, 아마존 등에서 사용되는 개인화된 콘텐츠 추천.
  • 음성 인식 시스템: 구글 어시스턴트, 애플 시리와 같은 음성 인식 기반 서비스.
• 특징: AI는 인간처럼 사고하는 능력을 가질 수 있지만, 일반적으로 특정 작업을 위한 도구로서 존재합니다. AI 자체는 다양한 시스템에 탑재되어 특정 작업을 자동화하거나 최적화하는 역할을 합니다.

2. AI 에이전트

• 정의: AI 에이전트는 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 자율적으로 결정을 내리고 행동을 취하는 AI 시스템입니다. AI 에이전트는 단순히 데이터를 분석하는 것뿐만 아니라, 주어진 목표를 향해 행동하거나 상호작용하는 능력을 가지고 있습니다.
• 기능: AI 에이전트는 환경을 인식하고, 그에 따라 목표를 추구하는 방식으로 작동합니다. 이는 목표 지향적인 시스템이며, 종종 자율적으로 결정을 내리거나 여러 번의 상호작용을 통해 학습합니다.
• 예시:
  • 자율주행차: 자율주행차는 AI를 기반으로 하지만, AI 에이전트는 주행 환경을 실시간으로 인식하고, 도로 상황에 따라 주행 결정을 내리는 능력이 있습니다.
  • 게임 내 NPC (Non-Playable Character): 게임에서는 AI 에이전트가 주어진 규칙에 따라 자율적으로 행동하여 플레이어와 상호작용하거나 게임의 세계를 살아있는 것처럼 만듭니다.
  • 챗봇: 고객 서비스 챗봇은 AI 에이전트로, 사용자의 질문에 답하고 문제를 해결하려는 목표를 가지고 대화하는 능력을 가집니다.
• 특징: AI 에이전트는 목표 지향적으로 환경과 상호작용하면서 주어진 작업을 수행합니다. 또한, 일정 수준의 자율성도 가지고 있어 스스로 결정을 내리고 행동할 수 있습니다.

 

  AI 에이전트는 매우 다양한 형태로 우리 생활에 영향을 미치고 있으며, 다양한 산업에서 상용화되고 있습니다. 지금부터 주요한 AI 에이전트들이 어떤 방식으로 운영되고 있는지, 그리고 그들이 어떤 분야에서 활약하는지에 대해 좀 더 구체적으로 설명하겠습니다.

 

 

▣  AI 에이전트 (Agents) 상용화 진행중

1. 고객서비스 : 가상 비서 (Virtual Assistants)

• 대표적인 예: 애플 시리, 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사
• 어떻게 작동하는가?
  가상 비서는 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 기반으로 동작합니다. 사용자가 음성으로 명령을 내리면, AI는 이를 텍스트로 변환하고, 사용자의 요청을 이해한 후 해당 작업을 수행합니다. 예를 들어, "내일 날씨 어때?"라고 물으면, AI가 인터넷에서 날씨 정보를 찾아서 제공하거나, "알람 7시에 맞춰줘"라는 명령에 따라 알람을 설정하는 방식입니다.
• 상용화 현황:
  이들 가상 비서는 대부분 스마트폰이나 스마트 스피커와 같은 장치에 내장되어 있으며, 이미 많은 사용자들이 일상적으로 사용하고 있습니다. 가상 비서들은 개인화된 서비스 제공, 스마트 홈 장치 제어, 음성으로 검색 등 다양한 기능을 제공합니다.

2. 자율주행차 (Autonomous Vehicles)

• 대표적인 예: 테슬라 오토파일럿, 웨이모, GM 크루즈
• 어떻게 작동하는가?
  자율주행차는 다양한 센서(레이더, 라이다, 카메라 등)와 AI 알고리즘을 사용하여 도로의 환경을 실시간으로 인식하고, 차선 변경, 속도 조절, 장애물 피하기, 신호등 인식 등을 자동으로 수행합니다. AI는 차량의 주변 환경을 실시간으로 분석하고, 최적의 주행 경로를 계산하여 자율적으로 운전을 수행합니다.
• 상용화 현황:
  자율주행 기술은 아직 완전한 자율주행(레벨 5)은 이루어지지 않았지만, 레벨 2 및 레벨 3 자율주행 기능은 일부 차량에서 이미 상용화되었습니다. 예를 들어, 테슬라의 오토파일럿은 운전자가 핸들을 잡고 있을 때 자율적으로 차선을 변경하거나 주행을 보조하는 기능을 제공합니다. 웨이모는 일부 지역에서 완전 자율주행 차량을 상용화하고 있으며, 실제로 사람들을 운송하는 서비스도 운영하고 있습니다.

3. 챗봇 (Chatbots)

• 대표적인 예: GPT-4 기반 챗봇, IBM 왓슨, 카카오톡 챗봇
• 어떻게 작동하는가?
  챗봇은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 사용자의 질문을 이해하고 적절한 답변을 제공하는 AI 시스템입니다. 이들은 대개 텍스트 기반으로 작동하며, 고객 서비스, 기술 지원, 정보 제공 등의 업무를 수행합니다. 사용자가 질문을 입력하면, 챗봇은 이를 분석하고, 사전에 학습된 데이터나 규칙을 바탕으로 응답을 생성합니다.
• 상용화 현황:
  기업들은 고객 서비스나 상담을 위해 챗봇을 널리 활용하고 있으며, 은행, 항공사, 전자상거래 웹사이트 등에서 고객의 질문에 실시간으로 응답하는 기능을 제공하고 있습니다. 최근에는 GPT-4와 같은 고급 언어 모델을 활용한 챗봇이 자연스러운 대화가 가능하게 되어, 보다 효율적이고 인간적인 서비스 제공이 가능합니다.

4. 추천 시스템 (Recommendation Systems)

• 대표적인 예: 넷플릭스, 유튜브, 아마존, 스포티파이
• 어떻게 작동하는가?
  추천 시스템은 사용자의 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 추천을 제공합니다. 예를 들어, 넷플릭스는 사용자가 어떤 영화를 시청했는지, 어떤 장르를 선호하는지 등을 분석하여 관련된 콘텐츠를 추천합니다. 아마존은 구매 이력이나 검색 패턴을 기반으로 다른 사용자가 구매한 상품을 추천합니다.
• 상용화 현황:
  이들 시스템은 이미 매우 상용화되어 있으며, 개인화된 콘텐츠 제공을 통해 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다. 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스는 추천 시스템을 통해 사용자의 관심을 끌 수 있는 콘텐츠를 자동으로 제시하여, 사용자가 쉽게 흥미로운 영상을 찾을 수 있도록 돕습니다.

5. 의료 AI 에이전트

• 대표적인 예: IBM 왓슨, 구글 헬스케어
• 어떻게 작동하는가?
  의료 AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 질병을 진단하거나 치료 방법을 제시합니다. 예를 들어, IBM 왓슨은 방대한 의료 문헌과 환자 데이터를 분석하여 의사가 더 나은 치료 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. AI는 또한 방사선 영상, CT, MRI 이미지 등을 분석하여 초기 진단을 도와주고, 예측 분석을 통해 환자의 상태 변화에 대한 통찰을 제공합니다.
• 상용화 현황:
  AI 기반의 진단 보조 시스템은 이미 일부 병원에서 사용되고 있으며, 특히 암 진단, 방사선 분석 등에서 큰 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, AI가 흉부 엑스레이 이미지를 분석하여 폐렴을 진단하는 데 활용되고 있습니다.

6. 로봇 비서 및 청소 로봇

• 대표적인 예: 로보락, 아이로봇 루보
• 어떻게 작동하는가?
  청소 로봇은 실내 환경을 스캔하여 장애물을 피하고 최적의 청소 경로를 계산하여 청소를 수행합니다. AI는 공간 인식과 경로 탐색을 통해 효율적인 청소를 도와주며, 사용자는 스마트폰 앱을 통해 로봇을 제어할 수 있습니다.
• 상용화 현황:
  이러한 로봇들은 가정용으로 많이 사용되고 있으며, 대부분 상용화되어 일상적으로 판매되고 있습니다. 특히, 아이로봇의 루보는 자율적으로 집안을 청소하며, 집안의 구조를 기억하여 반복적인 청소 작업을 수행합니다.

7. 금융 AI 에이전트

• 대표적인 예: 로보 어드바이저, AI 트레이딩 시스템
• 어떻게 작동하는가?
  로보 어드바이저는 사용자의 재정 정보를 바탕으로 맞춤형 투자 전략을 제시하거나 자산 배분을 자동화합니다. AI 트레이딩 시스템은 금융 시장 데이터를 분석하고, 실시간으로 투자 결정을 내리며 주식, 암호화폐, 외환 등 다양한 시장에서 활용됩니다.
• 상용화 현황:
  로보 어드바이저는 개인 투자자들에게 더 쉽게 접근할 수 있는 투자 서비스를 제공하며, 이미 많은 금융 기관에서 상용화되어 사용되고 있습니다. AI 트레이딩은 주식 시장에서 고빈도 거래를 하는 데 사용되며, 금융 기관들이 이를 활용하여 빠르게 변동하는 시장에서 거래를 최적화하고 있습니다.

---

8. 전자상거래 (E-commerce)

개인화된 추천 시스템

• 상용화 사례: AI 에이전트를 이용한 추천 시스템은 이미 전자상거래 플랫폼에서 중요한 역할을 합니다. 아마존, 넷플릭스, 유튜브 등에서는 사용자의 행동을 분석하여 맞춤형 상품이나 콘텐츠를 추천하는 AI 에이전트를 사용합니다.
• 미래 가능성: AI 에이전트는 단순히 이전 구매 이력이나 검색 패턴을 분석하는 것 외에도, 실시간으로 사용자의 취향을 분석하고, 더 정교한 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 현재 기분이나 날씨에 맞춰 적합한 상품을 추천하거나, 미리 예측하여 시즌별 할인 상품을 제안할 수 있습니다.

9. 헬스케어 (Healthcare)

AI 기반 진단 및 치료 지원

• 상용화 사례: AI 에이전트는 의료 진단, 치료 계획 수립, 개인화된 건강 관리 등에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, IBM Watson은 암 진단 및 치료 계획을 지원하는 AI 시스템을 개발했으며, Zebra Medical Vision은 X-ray 이미지 분석을 통해 질병을 예측하는 AI 시스템을 제공합니다.
• 미래 가능성: 향후, AI 에이전트는 의료 분야에서 더 많은 자율성을 가질 것입니다. 예를 들어, 환자 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 급성 질병이나 건강 이상을 조기에 감지하여 즉각적인 조치를 취할 수 있는 AI 에이전트가 등장할 가능성이 있습니다.

10. 금융 서비스 (Financial Services)

AI 기반 투자 및 자산 관리

• 상용화 사례: 로보 어드바이저는 AI 에이전트를 활용하여 개인화된 투자 전략을 제시하고, 자동으로 포트폴리오를 관리합니다. 예를 들어, Betterment와 Wealthfront와 같은 서비스는 사용자의 투자 성향에 맞는 자산 배분을 자동으로 추천하고 실행합니다.
• 미래 가능성: AI 에이전트는 더 정교한 알고리즘을 사용하여, 시장 변동성을 분석하고, 투자자들에게 실시간으로 최적화된 투자 결정을 제시할 수 있을 것입니다. 또한, 개인의 금융 패턴을 분석하여, 개인화된 금융 서비스를 제공하는 방향으로 발전할 수 있습니다.

11. 스마트 홈 및 IoT (Internet of Things)

스마트 기기 제어 및 자동화

• 상용화 사례: 스마트 홈 시스템에서 AI 에이전트는 조명, 온도, 보안 시스템 등을 자동으로 제어하는 데 사용됩니다. Google Home, Amazon Echo와 같은 스마트 스피커는 음성 인식 AI 에이전트를 통해 스마트 기기와 상호작용할 수 있게 해줍니다.
• 미래 가능성: AI 에이전트는 사용자들의 생활 패턴을 분석하여, 더 정교하게 자동화된 환경을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 집에 사람이 없을 때 자동으로 에너지 절약 모드로 전환되거나, 건강 상태에 맞춘 실내 환경을 설정하는 등의 기능을 제공할 수 있습니다.

12. 제조업 (Manufacturing)

생산 라인의 자동화 및 최적화

• 상용화 사례: 산업용 로봇과 AI 에이전트는 제조업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 생산 라인에서 품질 관리, 공정 최적화, 예측 유지보수 등을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Siemens와 General Electric은 AI를 이용해 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장이 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록 합니다.
• 미래 가능성: AI 에이전트는 점점 더 자율적이고 유연하게 제조 공정을 최적화할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, AI는 실시간으로 생산 공정을 분석하고, 이를 자동으로 조정하여 품질을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 여러 로봇들이 협력하여 작업을 수행하는 협동 로봇(Cobots) 시스템도 활성화될 것입니다.

13. 교육 (Education)

맞춤형 학습 지원

• 상용화 사례: AI 튜터와 **학습 관리 시스템(LMS)**에서 AI 에이전트가 사용되고 있습니다. 예를 들어, Duolingo는 AI를 사용하여 학습자의 수준에 맞는 맞춤형 언어 학습 경로를 제공합니다. 또한, Socrative와 같은 시스템은 학생들의 실시간 학습 데이터를 분석하고, 그에 맞는 피드백을 제공합니다.
• 미래 가능성: AI 에이전트는 학생 개개인의 학습 스타일과 진도에 맞춰 더욱 세밀한 맞춤형 학습을 제공할 수 있습니다. 또한, 교육 과정 전반에서 AI 에이전트가 학습 데이터를 분석하여, 교수법을 개선하고, 학생들의 성취도를 높일 수 있도록 지원할 것입니다.

14. 물류 및 공급망 관리 (Logistics and Supply Chain Management)

물류 최적화 및 경로 분석

• 상용화 사례: AI 에이전트는 물류 및 공급망 관리에서 배송 경로 최적화, 재고 관리, 수요 예측 등을 담당합니다. 예를 들어, Amazon은 AI를 이용해 상품의 수요를 예측하고, 가장 효율적인 경로를 계산하여 상품을 빠르게 배송합니다.

미래 가능성: AI 에이전트는 물류 네트워크 전반에서 실시간으로 데이터를 분석하고, 자동으로 경로를 최적화하여 비용을 절감하고 배송 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 드론과 자율 주행 차량이 AI 에이전트를 활용하여 더욱 효율적인 배송 시스템을 구축할 수 있습니다.

AI 에이전트는 다양한 산업에서 상용화 가능성이 높은 분야가 많습니다. 특히 고객 서비스, 전자상거래, 헬스케어, 금융 서비스, 스마트 홈, 제조업, 교육, 물류 등에서 AI 에이전트는 이미 실용적으로 사용되고 있으며, 앞으로도 자율성, 지능의 향상과 개인화된 서비스 제공을 통해 시장을 혁신하고 있습니다. 향후 AI 에이전트의 발전은 더욱 개인화되고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 할 것이며, 산업 전반에 걸쳐 많은 비즈니스 기회를 창출할 것입니다.

Amazon Robotics (아마존 로보틱스)

Amazon Robotics (아마존 로보틱스)**는 아마존의 로봇 자동화 기술을 담당하는 부서로, 물류 및 유통 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 다양한 로봇을 개발하고 사용하고 있습니다. 아마존은 2012년에 Kiva Systems를 인수하면서 로봇 기술을 물류에 도입하기 시작했으며, 그 이후 다양한 로봇 제품을 개발하여 물류 창고와 배송 시스템에 통합하고 있습니다.

아마존 로보틱스의 주요 제품들에는 물류 작업을 자동화하고, 인력의 효율성을 높이며, 주문 처리 속도와 정확성을 개선하는 다양한 로봇들이 있습니다.

1. Kiva 로봇 (현재 Amazon Robotics 제품)

• 상용화: 2012년 Kiva Systems 인수 이후 아마존 로보틱스는 Kiva 로봇을 창고 자동화 시스템에 도입하였습니다. 이 로봇들은 현재 아마존의 물류 창고에서 상품 이동을 담당하고 있습니다.
• 주요 기능: 자율적으로 창고 내에서 이동하며 상품을 픽킹 스테이션으로 운반, 물류 작업자의 효율성을 높입니다. 이 로봇들은 이미 대규모 창고에서 활발히 사용되고 있습니다.

2. Amazon Robotics Picking System

• 상용화: 2017년부터 아마존은 이 로봇 팔을 여러 창고에 도입하여 상품을 자동으로 고르고 포장하는 작업을 자동화하고 있습니다. 이 시스템은 AI 비전 기술을 활용하여 상품을 인식하고 정확한 상품 선택 및 포장 작업을 합니다.
• 주요 기능: 로봇 팔이 상품을 인식하고, 정확하게 고른 후 포장하는 시스템으로, 아마존의 창고 운영에 중요한 역할을 하고 있습니다.

3. Amazon Scout

• 상용화: 2019년부터 일부 지역에서 소형 자율 배송 로봇인 Amazon Scout가 실제로 사용되고 있습니다. 아마존은 로봇을 이용해 집 앞까지 상품을 배달하는 1단계 배송 시스템을 상용화하고 있습니다.
• 주요 기능: 소형 로봇이 좁은 거리를 자율적으로 주행하면서 소형 화물을 고객에게 배달합니다. 현재 미국의 일부 지역에서 시험적으로 운영 중입니다.

4. Amazon Prime Air (드론 배송)

• 상용화: 아마존은 2020년부터 일부 지역에서 드론 배송 서비스를 시험하고 있으며, Prime Air 드론은 일부 제한된 지역에서 상품을 30분 이내로 배송하는 서비스로 사용되고 있습니다. 완전한 상용화는 아직 진행 중이지만, 이미 일부 지역에서 시험적인 배송이 이루어지고 있습니다.
• 주요 기능: 자율 비행 드론을 이용해 고객에게 빠른 배송을 제공하며, 배송이 완료되면 드론이 자동으로 돌아옵니다.

5. Drive Unit

• 상용화: Kiva 시스템의 Drive Unit은 아마존 창고에서 상자 이동을 담당하는 기본 로봇 시스템으로, 이미 상용화된 상태에서 물류 작업을 자동화하고 있습니다.
• 주요 기능: 이동이 자유로운 드라이브 유닛은 선반을 이동시켜 창고 내 상품 운반을 담당합니다.

결론

아마존 로보틱스는 다양한 상용화된 로봇 시스템을 통해 물류 및 배송을 자동화하고 있습니다. 현재 상용화된 로봇들은 상품 이동, 픽업 및 포장, 배송 등의 작업을 처리하며, AI 기술과 자율 이동을 기반으로 운영되고 있습니다. Amazon Scout와 Prime Air 드론은 아직 일부 지역에서 시험 운영 중이지만, 향후 더 많은 지역으로 확장될 계획입니다.

인공지능 AI와 로봇데이터

제너레이티브 AI( Generative AI) : 새로운 콘텐츠 (텍스트, 이미지,오디오,영상등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술

 ChatGPT가 따로 입력하지 않은 정보에 대해서도 대답할 수 있는  이유는 어느정도의 스케일로 라지 모델을 만들면  데이터를 모두 넣지 않더라도  사전 훈련된 데이터와 언어 모델의 능력 으로  ChatGPT가 인터넷과 책, 논문, 기타 자료들에서 광범위한 데이터로 학습을 기반으로  추론하여 공간을 메꿔준다.   이러한 학습 과정 덕분에 다양한 주제에 대해 이미 학습된 지식을 바탕으로 대답할 수 있습니다.

1. 사전 훈련된 데이터

ChatGPT는 OpenAI의 다양한 문서와 자료들로 학습되었습니다. 이 데이터에는 일반적인 지식, 과학적인 사실, 기술적 정보, 사회적 이슈, 문화적 요소 등 광범위한 주제에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이를 통해 모델은 사용자가 입력하지 않은 주제나 질문에도 이미 훈련된 정보를 바탕으로 적절한 답변을 할 수 있습니다.

2. 문맥을 이해하는 능력

 ChatGPT는 문맥을 이해하고 대화의 흐름을 따라가는 능력이 뛰어납니다. 이 모델은 사용자의 질문이 무엇을 요구하는지 파악하고, 그에 맞는 답변을 생성합니다. 예를 들어, 이전 대화에서 나온 정보나 질문에 대한 답을 추론할 수 있습니다. 이 능력은 대규모 언어 모델의 특성 중 하나로, 이전에 학습된 패턴을 바탕으로 비슷한 상황에서의 적절한 반응을 제공합니다.

3. 패턴 인식과 일반화

 언어 모델은 패턴을 인식하고 일반화하는 능력이 뛰어납니다. 이는 특정 분야의 정보를 정확하게 기억하기보다는, 비슷한 맥락을 학습하고 그에 맞는 답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 로봇에 관한 질문을 받으면, ChatGPT는 로봇 관련 정보를 일반적인 지식에 근거하여 자동으로 생성합니다. 이 지식은 특정 입력을 하지 않아도 모델이 학습한 일반적인 패턴과 정보를 바탕으로 답변할 수 있게 합니다.

4. 대화 이력 및 추론

만약 대화 중에 특정 정보를 언급한 후에 그에 관련된 추가 질문을 하게 되면, 모델은 대화 이력을 바탕으로 추론을 통해 적절한 답을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 로봇과 관련된 질문을 던지고, 그에 대해 답변을 했다면, 그 후에 나온 질문에서도 그 정보를 토대로 연결된 답을 할 수 있습니다.

로봇 데이터 

모든 AI는 데이터로 부터 시작합니다. 쳇GTP 로부터 얻는 모든 자료들은  사람들이 인터넷 상에 업로드 하는 자료와 지식등의 정보들을 기반으로 생성 한다면   로봇 데이터는 인간의 동작 패턴, 상호작용 방식, 작업 효율성 등에 대한 정확한 데이터가 필수적입니다. 

말 그대로 일반 데이터가 이닌 산업활동 내의 인간의 활동 섬세한 동작등를 익혀야 하기 때문에 제조업이 발달한 나라에서 데이터를 얻기가 유리합니다.

로봇데이터 산업

로봇 데이터를 효율적으로 구축하고 개선하기 위해서는 실제 산업 현장에서의 인간의 움직임 데이터가 매우 중요합니다. 특히, 휴머노이드 로봇이나 협업 로봇(Cobots)과 같은 시스템을 개발할 때는 인간의 동작 패턴, 상호작용 방식, 작업 효율성 등에 대한 정확한 데이터가 필수적입니다.

인간의 움직임 데이터가 중요한 이유

1. 자연스러운 동작 모방 : 

로봇이 자연스럽고 효율적인 움직임을 할 수 있도록 하기 위해서는 인간의 움직임에 대한 데이터가 중요합니다. 인간의 근육, 관절, 보행 등 다양한 동작 패턴을 모방하려면, 실제 인간의 동작 데이터를 수집하고 이를 로봇의 제어 시스템에 반영해야 합니다.

2. 산업 현장에서의 동작 패턴 분석 :  

• 산업 현장에서의 인간 데이터는 로봇이 인간과 협업하면서도 자연스럽게 동작을 수행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 데이터는 작업 동선, 속도, 에너지 효율성 등 다양한 측면을 반영할 수 있습니다.

3. 인간-로봇 상호작용:  

• 로봇이 인간과 안전하게 협력하고, 상호작용할 수 있는 능력을 키우기 위해서는 인간의 자세 변화, 손동작, 감정 표현 등을 분석하여 이를 로봇의 반응에 반영할 수 있어야 합니다.
• 예를 들어, 로봇 보조 작업자는 인간의 자세와 의도를 파악하여 작업을 진행해야 하므로, 인간의 미세한 동작이나 몸짓을 정확히 이해하는 데이터가 필요합니다.

4. 피로도 및 신체 부담 :

• 인간의 움직임 데이터를 통해 피로도와 신체적 부담을 평가할 수 있습니다. 이러한 데이터를 바탕으로 로봇은 인간을 대신하여 더 힘든 작업을 대신하거나, 인간의 피로를 덜어주는 방식으로 동작을 최적화할 수 있습니다.
• 예를 들어, 반복적인 작업을 하는 경우, 로봇이 인간을 대신해 물리적 부담을 덜어주는 방식으로 설계되도록 합니다.

6.  데이터 확보 방법  :

1) 센서 기반 데이터 수집:

1. • 모션 캡처 시스템(예: Vicon, Optitrack)을 이용해 인간의 움직임을 실시간으로 추적하고 이를 데이터로 변환할 수 있습니다. 이 시스템은 고해상도 센서를 통해 인간의 모든 동작을 정확히 기록할 수 있습니다.
   • 웨어러블 센서(예: IMU, 가속도계)를 이용하여 인간의 동작과 힘을 실시간으로 측정하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

2) 비디오 분석 :

• 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 산업 현장에서 동영상을 촬영하고, 이를 AI 모델로 분석하여 인간의 움직임을 추출할 수 있습니다. 딥러닝을 이용한 비디오 분석 시스템은 복잡한 동작 패턴도 인식할 수 있습니다.

3)  스마트 작업 환경 구축 :

• 스마트 공장에서 다양한 센서를 설치하고, 로봇과 작업자가 함께 작업하는 모습을 모니터링하여 인간-로봇 상호작용 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 로봇이 인간의 움직임에 맞춰 효율적으로 작업을 할 수 있도록 데이터를 확보합니다.

4)  실제 산업 현장 실험 :

• 인간 작업자가 수행하는 실제 작업에서 발생하는 동작 데이터를 직접 기록하는 방법도 있습니다. 예를 들어, 물류 작업에서 작업자의 손목이나 어깨 움직임을 기록하여, 이를 바탕으로 로봇이 정확한 움직임을 학습할 수 있습니다.

따라서, 실제 산업 현장에서의 인간 동작 데이터는 로봇 데이터 구축에 필수적인 자원이며, 이를 기반으로 로봇 제어 시스템과 AI 학습 시스템을 최적화할 수 있습니다.  인간의 움직임 데이터는 로봇 기술, 특히 휴머노이드 로봇이나 협업 로봇의 개발에서 중요한 자원입니다. 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 작업 동작을 데이터로 확보하면, 로봇이 자연스럽고 효율적인 동작을 할 수 있게 됩니다. 이는 로봇-인간 협업의 핵심 요소로, 로봇 공학과 산업 자동화의 발전에 크게 기여할 것입니다.  실제 산업 현장에서의 인간의 움직임 데이터를 확보하는 방법은 여러 가지가 있습니다:

제조업을 기반국가가 유리  : 한국, 일본,중국 이 데이터를 얻기 좋은 산업구조를 갖추고 잇습니다. 

 이러한 테이터를을 먼저 구축 한다면 미래먹거리 경젱에서 우위를 차지할 가능성이 높습니다.

※   논문숫자를 집계하면  로보틱스나 로보틱스 인텔리전스 쪽에 논문을 많이 내는 국가순위에도 한국이 3위 안에 들어갑니다.

" 5~6년 전만해도  한국의 로보틱스기술이 뛰어났으나, 최근 몇년간은 로봇이나 휴머노이드에 대한 정부의 관심이나 지원이 소홀햇던 것들이 많습니다.  중국같은 경우 정부 주도로 매일매일  다른 특성의 로봇이 나올 정도로 기술개발을 많이 하고 있다.  미국 테슬라의 경우에는 양산에 진심이라 최근에 공개된 특허들도 양산할 것들은 양산목적의 구조들이 갖추어져 있다.  자동차 양산을 하고 있기때문에 여러가지 테스트들도 이루어지고 있다고 한다."

(김용재 : 위로보틱스 공동대표, 한국기술대학교 교수, 2020 IEE RA-L 최고 논문상)

클론 로보틱스의 프로토클론 V1(Protoclone V1)

클론 로보틱스(Clon Robotics)는 폴란드에서 휴머노이드 로봇 및 생체 모방 기술을 연구하고 개발하는 혁신적인 스타느업 기업으로, 프로토클론 V1(Protoclone V1)과 같은 고도화된 생체학적 로봇을 개발하고 있습니다. 이 회사는 인간의 근육과 뼈 시스템을 모방한 로봇을 설계하며, 로봇 공학과 AI를 결합하여 더 자연스러운 동작과 상호작용을 가능하게 하는 기술을 발전시키고 있습니다.

폴란드에서 창립된 클론 로보틱스는 로봇 공학의 발전과 인간-로봇 상호작용을 혁신하는 데 주력하고 있으며, 프로토클론 V1을 포함한 다양한 휴머노이드 로봇을 개발하고 있습니다. 이 기술은 특히 의료와 복지 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다.

클론 로보틱스 (Clon Robotics) 기술적 특징

클론 로보틱스는 휴머노이드 로봇과 생체학적 기술에 주력하는 기업으로, 인간의 근육과 뼈를 모방하는 로봇 공학과 AI를 결합하여 혁신적인 기술을 제공합니다.

기술적 특징

• 생체 모방 기술(Biomimetic Technology): 인간의 근육, 뼈, 관절 등을 정확히 모방하여, 로봇이 자연스러운 인간의 움직임을 할 수 있도록 설계.
• AI와 로봇 공학 융합: 로봇이 AI를 통해 환경에 적응하고 스스로 학습하여 점점 더 자연스러운 상호작용이 가능하도록 함.
• 고도의 정밀도: 인간 신체를 본뜬 디자인과 3D 프린팅 기술을 활용하여 세밀한 부품을 제작.
• 모듈화와 맞춤형 제작: 3D 프린팅 기술 덕분에 로봇의 부품을 쉽게 수정하거나 맞춤형으로 설계할 수 있어 효율적인 개발과 수정이 가능.

2. 프로토클론 V1 (Protoclone V1) 기술적 특징

프로토클론 V1은 3D 프린팅 기술을 활용하여 만든 휴머노이드 로봇으로, 인간의 뼈와 근육을 모방하는 방식으로 설계된 로봇입니다.

기술적 특징

• 3D 프린팅: 로봇의 부품을 3D 프린팅으로 제작하여, 정밀하고 효율적인 부품 생산이 가능.
• 인간의 근육 및 뼈 모방: 생체학적 설계로 인간의 근육과 뼈를 정확하게 구현하여 로봇이 자연스럽게 움직이도록 함.
• 모듈화된 설계: 로봇의 각 부분을 모듈화하여 필요한 부품을 쉽게 교체하거나 수정할 수 있음.
• 인공지능(AI) 통합: 로봇이 주변 환경을 인식하고 반응하며 학습을 통해 점차 더 자연스러운 동작을 할 수 있도록 설계됨.

3. 장점

클론 로보틱스의 프로토클론 V1의 장점

• 자연스러운 움직임: 생체학적 기술을 적용하여 인간처럼 자연스럽고 유연한 움직임을 구현할 수 있어, 인간과의 상호작용이 더욱 원활하게 이루어짐.
• 다양한 응용 가능성: 이 기술은 의료, 복지, 서비스 산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 재활 로봇이나 보조 기기로 사용될 가능성이 큼.
• 고도화된 AI와 로봇 공학의 융합: AI 기술과 결합하여, 로봇이 스스로 환경에 적응하고 인간과 자연스러운 상호작용을 할 수 있음.
• 3D 프린팅으로 인한 효율성: 3D 프린팅을 사용하여 정밀한 부품 제작이 가능하고, 비용 절감과 시간 단축을 이룰 수 있음. 실험적 설계를 빠르게 수정하고 반복할 수 있음.
• 맞춤형 설계 가능: 로봇의 부품을 모듈화하고 맞춤형으로 디자인할 수 있어, 필요에 따라 로봇을 쉽게 조정할 수 있음.
• 정밀한 인간 모방: 인간의 근육과 뼈를 정확하게 모방하여, 더 자연스럽고 사람과 유사한 움직임을 할 수 있어 로봇의 기능성이 매우 높음.

4. 단점

클론 로보틱스의  프로토클론 V1

단점

• 고비용: 생체학적 기술과 AI 기술을 결합한 로봇 개발은 초기 비용이 매우 높을 수 있음. 또한, 기술 개발과 유지 관리에도 상당한 비용이 들 수 있음.
• 기술적 한계: 로봇이 인간처럼 완벽하게 행동하는 것은 어렵고, 복잡한 감정이나 상호작용에서 한계가 있을 수 있음.
• 대량 생산 어려움: 현재 기술로는 대량 생산에 어려움이 있을 수 있으며, 각 로봇을 맞춤형으로 설계하기 때문에 대량으로 배포하기 힘든 점이 있을 수 있음.
• 제작 속도: 3D 프린팅 기술을 사용하면 빠르게 제작할 수 있지만, 전체 로봇의 조립 과정에서 시간이 소요될 수 있음. 또한, 대량 생산에는 한계가 있을 수 있음.
• 기술적 한계: 현재는 초기 프로토타입이기 때문에 기능적 완성도가 부족할 수 있으며, 내구성이나 장기적인 안정성에 대한 검증이 필요할 수 있음.
• 에너지 효율성: 복잡한 동작을 위한 에너지 소모가 크며, 배터리 문제나 에너지 효율성이 아직 해결되지 않았다면 지속적인 사용에 제한이 있을 수 있음.

https://youtu.be/Zo05RgjHplQ?si=fiibt0WsJZKFs6ov

https://youtu.be/LhaGAsHtTZQ?si=4ydcNnymfjtqcKps

따라서,

클론 로보틱스의 프로토클론 V1은 휴머노이드 로봇과 생체 모방 기술을 바탕으로 매우 혁신적인 로봇을 개발한 기업과 제품입니다. 3D 프린팅 기술을 활용한 부품 제작으로 효율적이고 정밀한 설계가 가능하며, 인간처럼 움직이는 로봇을 구현하는 데 중요한 기술적 성과를 이뤘습니다.

하지만 이러한 기술의 비용과 대량 생산의 어려움, 기술적 완성도 문제는 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 다양한 산업에 활용될 수 있는 가능성과 AI와 로봇 공학의 융합은 매우 주목받고 있는 부분입니다.

 아메카(Ameca)

아메카(Ameca)는 영국 로봇기업 엔지니어드 아츠(Engineered Arts) 에서 개발한 휴머노이드 로봇입니다.

아메카는 사람과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 로봇으로, 특히 인간과의 대화 및 감정 표현에 중점을 두고 설계 되어 사실적인 감정 표현과 손 동작을 할 수 있어 표정과 제스처는 정말 사람과 비슷해 충격적인 느낌이 든다.  아메카는 휴머노이드 로봇의 발전을 이끄는 중요한 예시로, 그 특성과 가능성에 대해 많이 주목받고 있습니다.

아메카의 주요 특징

1. 정교한 얼굴 표정: 아메카는 다양한 얼굴 표정을 실시간으로 구현할 수 있습니다. 감정 표현을 자연스럽게 하며, 사람과의 상호작용에서 친근하고 인간적인 느낌을 전달합니다.
2. 유연한 몸동작: 아메카는 손과 팔을 자유롭게 움직일 수 있는 정밀한 제어 능력을 가지고 있습니다. 사람처럼 다양한 자세와 동작을 할 수 있어, 상호작용 중에 더 실감나고 자연스러운 몸짓을 보입니다.
3. 대화형 AI: 아메카는 음성 인식과 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 사람과 실시간으로 대화할 수 있습니다. 사람의 말을 이해하고 적절한 반응을 하며, 다양한 주제에 대해 대화할 수 있습니다.
4. 시각 및 음성 인식: 아메카는 시각적 인식 기능을 통해 주변 환경을 파악하고, 사람의 목소리를 인식하여 더욱 정확한 반응을 할 수 있습니다.
5. 감정적 반응: 아메카는 사람과의 상호작용에서 감정과 표정을 실시간으로 반영합니다. 이를 통해 사람과의 정서적 연결을 강화하고 자연스러운 대화를 유도합니다.

https://vimeo.com/1020493370

아메카(Amecha) 아지(AJI)  의  인간과 같은 일생 대화와 표정들

아메카의 쓰임새

1. 전시와 쇼케이스: 아메카는 로봇 기술을 소개하는 전시회나 기술 박람회에서 사용되어 로봇 공학과 인공지능 기술의 진보를 보여줍니다.
2. 연구 및 개발: 인간-로봇 상호작용을 연구하거나, 로봇 공학 및 AI 기술 개발을 위한 연구 플랫폼으로 사용될 수 있습니다.
3. 고객 서비스: 기업의 로비, 전시회, 상점 등에서 리셉션이나 고객 응대 역할을 할 수 있습니다. 친근한 모습과 대화 능력 덕분에 자연스럽게 고객과 소통할 수 있습니다.
4. 교육: 로봇 공학과 AI 교육에서 학습 도구로 활용될 수 있으며, 학생들에게 로봇 기술과 인간-로봇 상호작용을 체험하게 할 수 있습니다.
5. 엔터테인먼트: 영화, 텔레비전 프로그램, 공연 등에서 엔터테인먼트적 역할을 할 수 있습니다. 또한, 인터랙티브 미디어에서도 활용될 수 있습니다.
6. 감정적 지원: 아메카는 정서적인 돌봄이 필요한 분야, 예를 들어 노인 돌봄이나 정서적 지원이 필요한 곳에서 사람들과 감정적으로 소통하며 도움을 줄 수 있습니다.

결론

아메카는 사람과의 자연스러운 상호작용을 목표로 설계된 로봇으로, 감정 표현, 대화형 AI, 유연한 몸동작 등 다양한 기술을 탑재하고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 전시, 연구, 고객 서비스, 교육, 감정적 지원 등 여러 분야에서 활용될 가능성이 큽니다. 아메카는 프로토타입으로 아직 상용화는 미정이지만,   휴머노이드 로봇의 미래를 대표하는 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.

유브텍 로보틱스(UBTECH Robotics)는 중국에 본사를 두고 있는 로봇 개발 회사로, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 로봇을 전문으로 제작하는 기업입니다. 유브텍 로보틱스는 로봇 기술을 상업용 및 교육용으로 활용하는 다양한 제품들을 개발하고 있으며, 그 중 일부는 세계적으로 인기를 끌고 있습니다.

주요 로봇 제품들

Alpha 1, Alpha 1S 

• 출시 연도: 2015년
• 설명: Alpha 1은 유브텍이 개발한 휴머노이드 로봇으로, 사람처럼 걷고 춤추고 동작을 수행할 수 있습니다. 이 로봇은 주로 취미 및 교육용으로 설계되었으며, 초등학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 제공하기 위해 개발되었습니다. Alpha 1S는 Alpha 1의 업그레이드 버전으로, 더 많은 동작과 기능을 제공하며 AI 기반 제어가 가능합니다.
• 특징: 사람처럼 보행, 춤, 체조 등의 동작을 수행하고, 사용자가 설정한 동작을 프로그래밍 할 수 있습니다.

Jimu Robot

• 출시 연도: 2016년
• 설명: Jimu Robot은 모듈형 로봇 키트로, 사용자가 자유롭게 조립하고 프로그래밍할 수 있는 로봇입니다. Jimu Robot은 교육용 로봇으로, 어린이들이 로봇 공학을 학습할 수 있도록 돕습니다. 다양한 키트가 제공되며, 조립을 통해 로봇을 구성하고 앱을 이용해 프로그래밍합니다.
• 특징: 모듈형 설계로 창의적이고 실용적인 학습이 가능하며, 다양한 로봇 키트가 제공됩니다.

Cruzr

• 출시 연도: 2017년
• 설명: Cruzr는 서비스용 로봇으로, 사람과의 상호작용을 목표로 설계되었습니다. 이 로봇은 로비나 호텔, 병원 등에서 **인공지능(AI)**을 활용한 고객 응대 및 안내 서비스를 제공합니다. Cruzr는 AI 음성 인식과 비전 인식을 활용해 자율적으로 사람과 상호작용하고, 주어진 작업을 수행할 수 있습니다.
• 특징: 고객 서비스에 특화되어 있으며, 음성 및 얼굴 인식 기능을 갖추고 있고 대화형 인터페이스를 제공합니다.

Walker

• 출시 연도: 2020년
• 설명: Walker는 유브텍의 휴머노이드 로봇으로, 사람처럼 걷고 다양한 동작을 수행할 수 있는 로봇입니다. 이 로봇은 AI 및 로봇 공학 기술을 활용해 인간과 비슷한 복잡한 동작을 수행할 수 있습니다. Walker는 자율 주행, 음성 인식, 비전 시스템 등을 통해 상호작용하고, 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
• 특징: AI와 고급 센서를 사용하여 다양한 복잡한 동작을 수행하며, 서비스 산업, 돌봄 서비스, 물류 및 연구 개발 분야에서 활용될 수 있습니다.

유브텍 로보틱스의 특징

• AI 기반의 로봇 기술: 유브텍 로보틱스는 AI와 로봇 기술을 결합하여, 로봇이 자율적으로 주어진 작업을 수행할 수 있도록 만듭니다. 특히 음성 인식, 비전 시스템, 자율 주행 등을 로봇에 통합하여 상호작용을 강화합니다.
• 교육용 로봇: 유브텍은 교육용 로봇 키트와 프로그래밍 교육에 특화된 제품들을 많이 보유하고 있습니다. Jimu Robot은 어린이들이 로봇 공학 및 프로그래밍을 배우는 데 도움을 줍니다.
• 휴머노이드 로봇 개발: 유브텍은 사람과 유사한 동작을 할 수 있는 휴머노이드 로봇을 여러 모델로 출시하고 있으며, 이들 중 일부는 상업적 목적이나 서비스 산업에서 사용됩니다.
• 서비스 로봇: 유브텍은 Cruzr와 같은 서비스 로봇을 개발하여, 병원, 호텔, 상업용 건물 등에서 고객 응대와 안내 역할을 할 수 있는 로봇을 제공합니다.

향후 계획

유브텍 로보틱스는 AI 기술과 로봇 공학을 결합하여 산업용, 서비스용, 교육용 로봇을 발전시킬 예정입니다. 이들은 상호작용이 가능한 로봇으로, 사람과 더욱 자연스러운 대화를 나누고, 다양한 서비스를 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 고급 로봇 기술을 활용하여 헬스케어, 물류, 엔터프라이즈 솔루션 등 다양한 산업 분야에 적용할 가능성이 큽니다.

유브텍은 계속해서 로봇 기술의 진화와 AI 기술의 발전을 통해 다양한 산업과 시장을 대상으로 한 로봇을 출시할 것으로 예상됩니다.

SoftBank Robotics (소프트뱅크 로보틱스)는 일본의 대기업인 소프트뱅크의 자회사로, 주로 휴머노이드 로봇과 서비스 로봇을 개발하는 회사입니다. 이 회사는 로봇 기술을 활용하여 사람들의 삶을 더 편리하고 효율적으로 만들기 위한 다양한 로봇을 개발했습니다. 소프트뱅크 로보틱스는 로보틱스 기술, 인공지능 (AI), 그리고 기계학습을 결합하여 상업적, 산업적, 심지어 개인적인 목적을 위한 로봇들을 제작해왔습니다.

주요 로봇 제품들:

1. Pepper (페퍼)  :  2014년에 출시

• 특징: 페퍼는 소프트뱅크 로보틱스의 대표적인 휴머노이드 로봇으로, 사람과의 상호작용에 중점을 두고 설계되었습니다. 이 로봇은 감정 인식 기능을 갖추고 있어, 사용자의 표정이나 목소리로 감정을 인식하고 이에 반응합니다.
• 용도: 주로 서비스 산업에서 사용되며, 호텔, 상점, 공항, 박람회 등에서 고객 응대 역할을 합니다. 페퍼는 언어 인식, 음성 인식, 행동 예측 등을 통해 사람들과 자연스럽게 소통하고, 정보 제공이나 문제 해결 등을 도와줍니다.
• 기술: 페퍼는 음성 인식 시스템과 감정 인식 기술을 탑재하여, 사람의 말투와 표정을 파악하고 반응하는 능력을 가집니다. 이를 통해 단순한 대화형 로봇을 넘어, 사회적 상호작용이 중요한 역할을 합니다.

2. NAO (나오) : 2008년 출시

• 특징: 나오 로봇은 소형 휴머노이드 로봇으로, 주로 교육용과 연구용으로 사용됩니다. 이 로봇은 모션 제어와 음성 인식 기능을 갖추고 있어, 어린이들에게 로봇 공학과 프로그래밍을 가르치는 데 유용합니다.
• 용도: 나오 로봇은 학교, 대학, 그리고 연구소에서 교육용 로봇으로 많이 사용됩니다. 학생들에게 로봇 프로그래밍, AI 및 기계학습을 배우게 하며, 특히 STEM 교육(과학, 기술, 공학, 수학)과 관련된 프로그램에서 인기를 끌고 있습니다.
• 기술: 나오의 하드웨어와 소프트웨어는 매우 유연하게 설계되어 있어 다양한 프로그래밍 언어로 제어할 수 있습니다. 이를 통해 학습자가 직접 로봇을 프로그래밍하며 로봇 공학의 기초를 배울 수 있습니다.

3. Whiz (위즈)  : 2018년 출시

• 특징: 위즈는 서비스 로봇으로, 주로 청소 작업을 자동화하는 로봇입니다. 이는 상업용 건물, 사무실, 호텔 등에서 청소를 담당하며, 로봇 청소기보다 훨씬 더 지능적이고 자율적인 특성을 가지고 있습니다.
• 용도: 위즈는 주로 상업용 공간에서 사용되며, 주기적인 바닥 청소, 공공장소 청소 등에서 매우 효과적입니다. AI 기반 네비게이션 시스템을 사용해, 로봇 스스로 주어진 공간을 효율적으로 청소할 수 있습니다.
• 기술: 위즈는 AI와 로봇 비전 기술을 통해 장애물을 피하고, 경로를 자동으로 계획하여, 사람의 도움 없이 청소 작업을 진행할 수 있습니다.

소프트뱅크 로보틱스의 기술적 특징:

• 인공지능(AI) 통합: 소프트뱅크 로보틱스의 로봇들은 모두 AI 기술을 탑재하고 있어, 자율적으로 행동하거나 사람과 소통할 수 있습니다. 음성 인식, 얼굴 인식, 감정 분석 등 고급 AI 기술이 로봇의 행동에 통합되어 있습니다.
• 감정 인식: 소프트뱅크의 로봇들은 사람의 감정을 인식하고 이에 맞는 반응을 할 수 있는 기능을 탑재하고 있습니다. 예를 들어, 페퍼는 사람의 표정과 목소리를 분석해 감정을 파악하고, 그에 맞는 감정적인 반응을 보입니다.
• 소프트웨어 개발 및 프로그래밍: 로봇의 행동을 제어할 수 있는 프로그래밍 환경을 제공하여, 사용자들이 로봇의 동작이나 대화 내용 등을 커스터마이즈할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 산업용 및 교육용 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
• 로봇 클라우드: 소프트뱅크 로보틱스는 클라우드 기반의 로봇 플랫폼을 통해 로봇의 기능을 원격으로 업데이트하고 관리할 수 있습니다. 이는 로봇들이 실시간으로 업데이트를 받을 수 있도록 해주며, 효율적인 운영 관리가 가능합니다.

양산 및 시장 전망:

• 산업용 로봇: 이미 상용화된 Whiz와 같은 청소 로봇의 업데이트된 버전이나 산업 자동화를 위한 로봇의 출시가 기대될 수 있습니다.
• AI와 감정 인식 로봇: 페퍼와 같은 로봇의 AI 기반 상호작용을 개선한 로봇들이 출시될 가능성도 있습니다.
• 돌봄 및 의료용 로봇: 노령화 사회와 관련하여 돌봄 로봇이나 의료 보조 로봇에 대한 연구는 계속되고 있지만, 상용화 시점은 명확하지 않습니다.
• 소프트뱅크 로보틱스는 다양한 AI 기반 로봇을 개발하고 있으며, 그 중 일부는 산업 자동화, 고객 서비스, 청소, 의료, 교육 등 여러 산업 분야에 도입될 수 있습니다. 그러나 새로운 로봇 출시 일정에 대한 구체적인 발표는 아직 이루어지지 않았습니다.

소프트뱅크 로보틱스는 고급 기술을 활용한 다양한 로봇 제품을 선보이며, 산업 자동화, 서비스 제공, 교육 등 여러 분야에서 시장을 확장하고 있습니다. 그들의 로봇은 AI와 감정 인식을 통해 사람과의 상호작용을 자연스럽고 친근하게 만들어, 사회적 역할을 강조하는 방향으로 발전하고 있습니다.

테슬라 옵티머스(Tesla Optimus) 로봇은 테슬라가 개발 중인 휴머노이드 로봇으로 키는 약 1.73미터, 무게는 57kg 정도로 설계되었습니다. 사람과 유사한 움직임으로 인간과 비슷한 형태와 기능을 갖춘 인공지능 로봇입니다. 이 로봇은 주로 사람의 일을 돕거나 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있도록 설계되고 있습니다. 테슬라 CEO인 일론 머스크는 옵티머스가 인간의 일자리를 대체하기보다는 사람들의 삶을 향상시키고, 노동력 부족 문제를 해결하는 데 도움을 줄 것이라고 밝혔습니다.

테슬라 옵티머스(Tesla Optimus)

1. 1세대 옵티머스 (2022년 프로토타입)

• 주요 특징:
  • 기본적인 동작 능력: 이때 공개된 1세대 옵티머스는 주로 보행과 자세 제어의 초기 기능을 시연했습니다. 로봇은 스스로 걷거나 기본적인 동작을 할 수 있었지만, 매우 제한적인 능력을 보였습니다.
  • 보행: 처음에는 불안정하고 다소 어설픈 보행을 보여줬으며, 로봇이 넘어지지 않도록 보조가 필요했습니다.
  • 하드웨어: 1세대는 간단한 전동 모터와 기계적인 구조를 갖추고 있었으며, 로봇의 각 관절과 이동 부위는 초기 버전이었기 때문에 움직임이 부자연스러웠습니다.
  • 기능: 기본적인 동작(걷기, 손 움직임 등)만 가능했으며, AI와 컴퓨터 비전을 통해 일부 환경을 인식할 수 있었으나, 주로 프로토타입 수준의 실험적 로봇이었습니다.

2. 2세대 옵티머스 (2023년 프로토타입)

• 주요 특징:
  • 향상된 동작 능력: 2세대 옵티머스는 보행과 자세 제어 능력에서 큰 향상을 보였습니다. 2023년 버전은 더 자연스럽고 안정적인 보행을 보여주었고, 로봇이 스스로 넘어져도 빠르게 일어설 수 있는 능력이 추가되었습니다.
  • 손 작업 능력: 2세대에서는 손 동작에 대한 개선이 두드러졌습니다. 옵티머스는 물건을 집거나 놓는 등의 세밀한 작업을 수행할 수 있었고, 손 제어 기술이 더욱 정교해졌습니다.
  • AI 개선: 2세대는 AI 비전과 학습 능력이 개선되어 환경 인식과 사물의 처리 능력이 향상되었습니다. 예를 들어, 물건을 인식하고, 그 물건을 잡는 등의 동작을 자연스럽게 수행할 수 있었습니다.
  • 하드웨어 개선: 2세대 옵티머스는 1세대에 비해 더욱 정교한 하드웨어를 탑재했으며, 배터리 효율성과 구동 시간도 개선되었습니다. 구동 시간은 약 8시간으로, 1세대에 비해 훨씬 긴 시간이 가능해졌습니다.

	1세대 옵티머스 (2022 프로토타입)	2세대 옵티머스(2023 프로토타입)
	https://youtu.be/XiQkeWOFwmk	https://youtu.be/cpraXaw7dyc
공개 시기	2022년 9월, 테슬라 AI Day에서 첫 공개	2023년 9월, 테슬라 AI Day에서 공개
보행 능력	불안정하고 어설픈 보행	자연스럽고 안정적인 보행, 빠르게 일어설 수 있는 능력
손 제어 능력	기본적인 손 동작	물건을 집거나 놓는 등의 세밀한 손 작업 가능
AI 비전	초기 환경 인식	물건을 인식하고, 그 물건을 잡는 등의 동작을 자연스럽게 수행
하드웨어	초기 전동 모터와 기계적 구조	정교한 하드웨어를 탑재, 배터리 효율성과 구동 시간도 개선
작동 시간	제한된 작동 시간	약 8시간 작동 가능

 테슬라의  AI와 옵티머스 : 옵티머스는 테슬라의 자율 주행 기술을 기반으로 한 AI를 활용하여, 환경을 인식하고 사람과 상호작용할 수 있습니다. 테슬라는 이미 자율주행차에서 사용 중인 인공지능을 로봇에 적용하려고 합니다.  일상적인 작업을 수행하거나 산업 현장에서 반복적인 작업을 처리하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 물건을 운반하거나 공장에서 부품을 조작하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다.

테슬라 옵티머스와 보스턴 다이내믹스의 아틀라스

1. 보스턴 다이내믹스 아틀라스 (Atlas)

주된 쓰임새:

• 연구 및 개발: 아틀라스는 고도로 정밀한 운동 능력을 갖춘 휴머노이드 로봇으로, 주로 연구 및 실험을 위한 플랫폼으로 활용됩니다. 예를 들어, 재난 구조 작업, 환경 인식, 고난도의 물리적 작업을 실험하는 데 사용됩니다.
• 산업 및 구조 작업: 아틀라스는 산업 현장에서의 물류 작업, 구조 작업, 그리고 위험한 환경에서의 작업에서 뛰어난 활용 가능성을 보입니다. 특히, 사람 대신 고위험 작업을 수행하거나 장애물을 피하는 능력은 매우 유용합니다.
• 특수 작업: 아틀라스는 유연성과 기동성이 뛰어나기 때문에 긴급 구조 활동, 산업 로봇으로서 물건을 운반하거나 설치 작업을 수행하는 데에도 적합합니다. 또한, 사람과 유사한 움직임을 구현하기 때문에 복잡한 환경에서 작업을 수행할 수 있습니다.

양산 전망:

• 아틀라스는 현재 연구용 및 실험용 로봇으로 사용되고 있지만, 최근 전기 구동 시스템을 채택하고 양산화 가능성이 커졌습니다. 앞으로는 산업용 로봇, 특히 물류 및 구조 작업 분야에서 더 많은 수요를 일으킬 수 있을 것으로 예상됩니다.
• 양산화가 이루어지면, 아틀라스는 산업 현장이나 구조 작업에서의 실용적인 역할을 할 가능성이 큽니다. 그러나 아직까지 가격이나 생산 단가가 높은 편이어서 대량 생산까지 가려면 추가적인 기술 개선이 필요할 수 있습니다.

2. 테슬라 옵티머스 (Optimus)

주된 쓰임새:

• 산업 자동화: 옵티머스는 주로 산업용 자동화에 적합한 로봇으로 설계되었습니다. 예를 들어, 물류, 조립 라인, 반복적인 작업을 자동화하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 사람과의 협업을 고려하여 설계되었기 때문에 사람의 일을 보조하거나 위험한 작업을 대신하는 역할을 할 수 있습니다.
• 일상 생활 보조: 옵티머스는 사람과 유사한 손을 가지고 있어, 일상적인 작업을 보조하는 데 적합합니다. 예를 들어, 가사 작업이나 사무 보조 등에서의 활용이 가능하며, 특히 AI와 비전 기술을 통해 집안의 물건을 인식하고 작업을 할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
• 서비스 로봇: 옵티머스는 가정이나 상업 공간에서 서비스 로봇으로도 활용될 가능성이 큽니다. 예를 들어, 고객 서비스, 물건 운반, 청소 등의 역할을 할 수 있습니다.

양산 전망:

• 대량 생산 가능성: 옵티머스는 테슬라의 대규모 생산 능력을 활용하여 양산이 가능할 것으로 보입니다. 테슬라는 이미 자동차 생산에서 큰 성공을 거두었기 때문에, 옵티머스를 대량 생산하는 데 유리한 위치에 있습니다. 특히 저렴한 가격과 비용 효율성을 강조하는 테슬라는 옵티머스를 산업 현장과 일상 생활에서 널리 보급하려는 계획을 가지고 있습니다.
• 양산화 전망: 옵티머스는 산업용 및 가정용 로봇으로 대량 생산될 가능성이 높습니다. 테슬라는 저렴한 가격과 효율적인 생산 시스템을 통해 옵티머스를 시장에 널리 보급할 수 있을 것으로 보입니다.

종합 정리

★보스턴 다이내믹스 아틀라스는 주로 연구 및 고위험 산업 작업, 구조 활동에 주력하며, 고성능과 정밀한 동작을 요구하는 분야에 적합합니다. 양산화가 이루어지면 산업용 로봇이나 구조 작업 로봇으로서 활용될 가능성이 크며, 그럼에도 불구하고 가격과 기술의 한계로 대량 생산까지는 시간이 걸릴 수 있습니다.

  한편   AI 기능에 관해선 현재 보스턴 다이나믹스 자사 전체 로봇 제품군, 사이트 맵 및 디지털 전환 데이터를 관리하는 중앙 집중 플랫폼 Orbit 소프트웨어를 활용할 계획으로  이르면  2025년중에 현대자동차그룹의 공장에서 기술 테스트를 실시하는 것을 목표로 하고 있다

★ 테슬라 옵티머스는 산업 자동화, 일상적인 가사 작업, 서비스 분야에서 주로 활용될 수 있는 로봇입니다. 테슬라의 대규모 생산 능력과 저렴한 가격을 바탕으로 양산화가 가능하며, 산업 현장 및 가정용 로봇으로 널리 보급될 가능성이 큽니다.

결론적으로, 두 로봇은 기술적 특성과 용도가 다르며, 각각의 시장에서 특화된 역할을 맡을 것으로 예상됩니다.