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AI 뉴스

영국 휴머노이드, 첫 영국산 산업용 로봇 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.19 14:38
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

런던에 본사를 둔 스타트업 휴머노이드(Humanoid)는 9월 18일 산업용 애플리케이션을 위해 설계된 영국 최초의 휴머노이드 로봇인 HMND 01 Alpha의 출시를 발표했습니다. 이 바퀴 달린 로봇은 키 220cm에 최대 시속 7.2km로 이동할 수 있으며, 15kg이 넘는 화물을 적재할 수 있습니다. 단 7개월 만에 설립자가 주도한 5천만 달러의 자본으로 개발되었습니다.


“로봇은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람을 도와야 합니다,”라고 휴머노이드의 설립자인 아르템 소콜로프(Artem Sokolov)는 말했습니다. “제가 가족의 제조 사업을 확장하면서, 반복적인 작업이 직원들에게 — 제 할아버지, 할머니도 포함해서 — 얼마나 큰 부담이 되는지 직접 보았습니다. HMND 01은 이러한 노동력 부족을 메우기 위해 만들어졌으며, 사람들이 더욱 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕습니다”.


심각한 인력 부족 문제 해결


이번 출시는 여러 지역에서 산업계가 심각한 인력난에 직면한 가운데 이뤄졌습니다. 영국만 해도 제조업체들이 58,000개 이상의 공석을 보고하고 있으며, 유럽 전체에서는 26%의 제조업체가 인력 부족을 성장에 대한 핵심 장벽으로 지목하고 있습니다. 미국의 상황은 더욱 심각해 현재 약 60만 개의 일자리가 비어 있으며, 이 수치는 2030년까지 210만 개로 증가할 것으로 예상됩니다.


휴머노이드는 HMND 01 Alpha를 처음에는 창고, 물류 허브, 그리고 소매 시설에 배치할 계획이며, 이곳에서 상품의 집기 및 분류, 기계 공급, 키팅, 재고의 상하차 등 반복적이고 육체적으로 힘든 작업을 처리할 수 있습니다.


기술과 시장 경쟁


HMND 01 Alpha는 29개의 활성 자유도를 갖추고 있으며, AI 기반의 엔드 투 엔드 추론 기능을 통해 작동합니다. 엔드 이펙터는 12 자유도의 오지 손 또는 1 자유도의 평행 그리퍼 중 하나를 장착할 수 있어, 정교한 작업이나 무거운 물체를 다루는 작업에 따라 적응할 수 있습니다. 로봇의 머리에는 360도 RGB 카메라와 두 개의 깊이 센서가 장착되어 있어 포괄적인 인식이 가능합니다.


이 스타트업은 테슬라와 엔비디아 등 주요 대기업들이 경쟁을 주도하며, 제조 효율성을 높이기 위해 자율 로봇 기술에 막대한 투자를 하고 있는 점점 더 치열해지는 분야에 합류했습니다. 최근 주요 발전으로는 2025년 8월에 엔비디아가 출시한 Jetson Thor 플랫폼이 있는데, 이 플랫폼은 이전 모델보다 최대 7.5배의 AI 컴퓨팅 능력을 제공하며, Amazon Robotics와 Boston Dynamics를 포함한 초기 사용자들에게 채택되고 있습니다.


전략적 개발 경로


Humanoid는 창립 첫 해에 이미 두 건의 상업적 개념증명(Proofs of Concept)을 완료하여, HMND 01을 12개월 이내 상업적 배치가 예정된 유일한 산업용 휴머노이드 로봇으로 자리매김했습니다. 회사는 Alpha 버전을 산업 시설 전반에 걸쳐 테스트하여 시장에 적합한 기능과 개선이 필요한 영역에 대한 인사이트를 수집한 뒤, 2026년 3분기에 Beta 버전을 출시할 계획입니다.


회사는 로봇-서비스형 비즈니스 모델을 기반으로 운영되고 있으며, Apple, Tesla, Google, Boston Dynamics, Nvidia 등에서 근무한 경력을 가진 175명의 팀원으로 이루어져 있습니다. Humanoid는 380억 달러 규모의 산업 총 잠재시장(총 주소 시장, TAM)에 주목하고 있으며, 이 시장은 2050년까지 1조 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
1014 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
1091 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
1048 조회
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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