AI 로봇의 다음 물결 가속화

사전 프로그래밍된 로봇은 예상치 못한 변화에 대처하는 데 어려움을 겪지만, AI 기반 로봇은 시뮬레이션 기반 학습을 사용하여 동적 환경에 적응합니다. 이를 통해 AI 기반 로봇은 탐색 및 조작과 같은 기능을 개선하여 다양한 시나리오에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

물리 AI 기반 로봇은 동적 환경에서 복잡한 작업을 자율적으로 수행해야 합니다. “Sim-first” 접근은 필수적입니다. 물리 기반 디지털 트윈 환경에서 로봇을 먼저 학습하고 검증한 뒤 실제 현장에 배치할 수 있���록 해주기 때문입니다.

합성 데이터는 멀티모달 피지컬 AI 모델을 훈련하는 데 실제 데이터와 함께 사용할 수 있는 텍스트, 비디오 및 이미지를 제공하여 시간을 절약하고 비용을 절감함으로써 데이터 희소성 문제를 해결합니다.

공장, 창고, 유통 센터, 반도체 팹, 데이터 센터를 포함한 가상 시설은 중공업의 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 가상 환경을 통해 디지털 공간에서 자산과 프로세스의 설계, 시뮬레이션, 운영, 최적화를 모두 수행할 수 있습니다.