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디즈니, AI 기반 로봇 올라프 캐릭터 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.25 16:05
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월트 디즈니 이미지니어링이 월요일 차세대 로봇 올라프 캐릭터를 공개하며, 인공지능과 첨단 로봇 공학을 통한 생동감 넘치는 애니메이션 캐릭터 구현이라는 엔터테인먼트 거대 기업의 새로운 장을 열었다. "겨울왕국"의 실물 크기 눈사람은 NVIDIA 및 Google DeepMind와의 파트너십으로 개발된 심층 강화 학습으로 구동되는 완전한 관절 구조, 대화 능력, 그리고 움직임을 특징으로 한다.​

이 로봇 캐릭터는 2026년 봄 디즈니랜드 파리에서 3월 29일 개장하는 월드 오브 프로즌 랜드에서 데뷔할 예정이며, 홍콩 디즈니랜드에서도 기간 한정 등장이 계획되어 있다. 월트 디즈니 이미지니어링의 사장 겸 최고 크리에이티브 책임자인 브루스 본(Bruce Vaughn)과 디즈니랜드 파리의 사장인 나타샤 라팔스키(Natacha Rafalski)가 프랑스 리조트에서 열린 기자회견에서 이 캐릭터를 공개했다.​


기술 혁신

올라프 로봇은 2023년부터 스타워즈: 갤럭시스 엣지에 등장한 디즈니의 BDX 드로이드보다 한 단계 도약한 것을 보여줍니다. 로봇처럼 보이도록 설계된 BDX 드로이드와 달리, 올라프는 디즈니가 물리적으로 불가능한 방식으로 움직이는 애니메이션 캐릭터를 진정성 있게 재현해야 했습니다.​

월트 디즈니 이매지니어링 연구개발 수석 부사장인 카일 로플린은 "올라프는 실제 세계에서 생명을 불어넣기 훨씬 더 어려운 애니메이션 캐릭터입니다"라고 말했습니다. 이 캐릭터는 변형 가능한 "눈" 의상, 완전히 관절로 연결된 입과 눈, 탈부착 가능한 당근 코, 그리고 말하고 대화에 참여할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.​

디즈니는 2025년 3월 NVIDIA GTC 컨퍼런스에서 발표된, NVIDIA와 구글 딥마인드와 함께 개발한 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크인 뉴턴을 사용하여 이 캐릭터를 개발했습니다. 이 프레임워크는 로봇이 시뮬레이션을 통해 아티스트가 제공한 동작을 학습할 수 있게 하여, 디즈니가 기계 설계와 애니메이션 사이를 빠르게 반복할 수 있도록 합니다.​


확장 계획

디즈니랜드 파리에서 올라프는 아렌델 베이 쇼에 등장할 예정이며, 이는 World of Frozen 랜드의 일부로, Frozen Ever After 어트랙션, 안나와 엘사와의 캐릭터 만남, 그리고 식사 장소를 특징으로 합니다. 이 확장은 거의 두 배의 규모로 확장될 디즈니 어드벤처 월드(리브랜딩된 월트 디즈니 스튜디오 파크)의 일부입니다.​

"우리가 새로운 캐릭터를 만들고 손님들 앞에 선보일 수 있는 속도는 전례가 없는 수준입니다"라고 Laughlin은 말했습니다. 디즈니는 이 기술을 통해 전 세계 파크와 크루즈선에 더 감정적이고 표현력 있는 캐릭터들을 선보일 수 있을 것이라고 밝혔습니다.

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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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2025.11.24 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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