AI로봇 로보틱스 트랜스포머2, 별도의 프로그래밍 없이 명령 수행
구글이 공개한 인공지능(AI) 로봇 로보틱스 트랜스포머2(RT-2)는 인상적인 성능 향상을 이뤄 냈습니다. 이 로봇은 기존의 프로그래밍이나 훈련과정 없이도 명령을 자율적으로 이행할 수 있습니다. 이는 AI 두뇌를 탑재한 로봇이 보다 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있도록 발전한 것입니다.
지난 28일에 공개된 RT-2는 지난해에 공개된 RT-1의 업그레이드 버전입니다. 구글은 RT-2가 새로운 작업 수행에 있어서 이전 모델보다 두 배의 성능을 보였다고 밝혔습니다. 기존의 RT-1은 물건을 집어서 옮기거나 서랍을 여는 작업을 수행할 수 있었지만, 엔지니어의 프로그래밍 작업이 필요했습니다. 예를 들어, 햄버거 패티를 뒤집는 작업을 시키기 위해서는 로봇에게 일일이 행동지침을 프로그래밍해야 했습니다. 이런 훈련 과정을 거친 로봇에게 팬케이크 뒤집기와 같은 다른 작업을 시키기 위해서는 새로운 프로그래밍이 필요했습니다.
하지만 RT-2는 별도의 훈련 단계 없이도 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 구글은 이를 시각-언어-행동 모델로 소개했습니다. 구글 연구진은 일일이 특정 작업을 프로그래밍하는 대신에 방대한 양의 인터넷 텍스트로 훈련한 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 로봇이 스스로 새로운 기술을 배우고 실행할 수 있도록 했습니다. RT-2는 향상된 일반화 능력과 의미론적, 시각적 이해를 바탕으로 새로운 작업에 필요한 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. RT-2가 LLM을 일종의 인공적인 두뇌로 활용함으로써 이러한 능력을 갖출 수 있게 되었습니다.
구글의 RT-2는 AI 기술의 발전에 큰 기대감을 안겨줍니다. 이러한 인공지능 로봇은 다양한 영역에서 혁신적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다. AI 기술의 발전은 우리의 생활을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어 줄 것입니다.
지난 28일에 공개된 RT-2는 지난해에 공개된 RT-1의 업그레이드 버전입니다. 구글은 RT-2가 새로운 작업 수행에 있어서 이전 모델보다 두 배의 성능을 보였다고 밝혔습니다. 기존의 RT-1은 물건을 집어서 옮기거나 서랍을 여는 작업을 수행할 수 있었지만, 엔지니어의 프로그래밍 작업이 필요했습니다. 예를 들어, 햄버거 패티를 뒤집는 작업을 시키기 위해서는 로봇에게 일일이 행동지침을 프로그래밍해야 했습니다. 이런 훈련 과정을 거친 로봇에게 팬케이크 뒤집기와 같은 다른 작업을 시키기 위해서는 새로운 프로그래밍이 필요했습니다.
하지만 RT-2는 별도의 훈련 단계 없이도 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 구글은 이를 시각-언어-행동 모델로 소개했습니다. 구글 연구진은 일일이 특정 작업을 프로그래밍하는 대신에 방대한 양의 인터넷 텍스트로 훈련한 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 로봇이 스스로 새로운 기술을 배우고 실행할 수 있도록 했습니다. RT-2는 향상된 일반화 능력과 의미론적, 시각적 이해를 바탕으로 새로운 작업에 필요한 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. RT-2가 LLM을 일종의 인공적인 두뇌로 활용함으로써 이러한 능력을 갖출 수 있게 되었습니다.
구글의 RT-2는 AI 기술의 발전에 큰 기대감을 안겨줍니다. 이러한 인공지능 로봇은 다양한 영역에서 혁신적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다. AI 기술의 발전은 우리의 생활을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어 줄 것입니다.
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김한*
좋은 뉴스 담아갑니다.
홍한*
이런 소식 정말 좋아요.
김샛*
정말이지 이런뉴스는 올리지 말아주세요.
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