104개의 기사
조아나 스테른은 로봇이 아니지만 그들과 함께 살았습니다. 내 프로그램의 오랜 친구인 조아나 스테른을 소개합니다. 여러분은 조아나를 이미 알고 있을 것입니다: 그녀는 월스트리트 저널의 전직 개인 기술 칼럼니스트, 전 디코더 게스트 호스트, 그리고 내와 함께 The Verge에서 공동 창립자 중 한 명입니다. 그리고 그냥 내 가장 가까운 친구 중 한 명입니다. 그것이 중요하다는 이유는 조아나 [...]
해저 탐험을 위한 저렴한 수중 탐사선이 지구 과학 및 광물 채굴을 촉진할 수 있습니다. 최근 2대의 수중 탐사선이 태평양의 해저로 6,000미터 아래로 내려갔습니다. 이 탐사선들은 5월 말까지 지구 과학에 대한 새로운 발견을 하기 위해 활동할 예정입니다.
로봇 기술을 위한 풀스택 AI 스타트업 제네시스 AI가 1조 5천억 원 규모의 시드 라운드 투자를 통해 로봇을 위한 기초적인 AI를 개발하기 위해 창업했다. 제네시스 AI는 최근 로봇의 손톱을 가진 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 데모를 공개했다.
마크 로레(Marc Lore)가 로봇 주방을 AI로 업그레이드한 '식당 공장'을 통해 누구나 가상 식당 브랜드를 생성할 수 있는 기술을 개발 중이라고 밝혔습니다. 이 기술은 음식 주문부터 배달까지 모든 과정을 자동화할 수 있습니다.
인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 스마트 제조를 변형시키고 있으며, 산업 가치 사슬에서 효율성, 유연성, 자율성을 제공하고 있습니다. 그러나 산업 환경에서 AI와 ML의 배포는 여전히 복잡한 산업 대용량 데이터 처리, 효과적인 데이터 관리, 다중 센서 및 제어 시스템 통합, 높은 직업적 산업 환경에서 신뢰할 수 있는, 설명할 수 있는, 신뢰할 수 있는 운영을 요구하는 장애물에 직면하고 있습니다. 이 로드맵은 스마트 제조에서 AI와 ML의 기초, 응용, 그리고 새로운 방향에 대한 포괄적인 관점을 제시합니다.
로봇 청소기 로보마의 창시자 콜린 앵글(Colin Angle)이 새로운 로봇을 개발했습니다. 이번에는 청소기 대신 친구를 만든 것입니다. 새로운 로봇은 개 크기의 로봇 동물로, 사람과 함께 지내는 동반자로 설계되었습니다.
장기 시야 로봇 조작을 위한 교차된 시각-언어 추론 경로 장기 시야 로봇 조작을 위해서는 논리적으로 일관되고 기하학적으로 기반을 둔 계획이 필요하다. 기존의 시각-언어-행동 정책은 계획을 잠재 상태에 숨기거나 하나의 모달리티만 노출한다. 텍스트만으로 구성된-chain-of-thought는 원인-결과 관계를 제시하지만 공간적 제약을 무시한다. 반면, 시각 예측은 기하학적 지시를 제공하지만 자주 지역적이고 의미적으로 제약적이다. 우리는 Interleaved Vision--Language Reas
세계 모델은 최근로 몸에 있는 지능, 로봇, 자율 주행, 모델 기반 강화 학습과 같은 분야에서 중심적인 패러다임으로 재등장했습니다. 그러나 현재의 세계 모델 연구는 2D 비디오 생성 모델, 3D 장면 중심 모델, JEPA-like 적응 모델이 대표하는 세 가지 부분적으로 분리된 경로에 의해 지배됩니다. 각 경로도 중요한 진전을 이루었지만, 여전히 신체적 결정에 필요한 물리적으로 신뢰할 수 있는, 행동을 제어할 수 있는, 장기적인 안정적인 예측을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 논문에서, 우리는 세계 모델의 병목 현상은 더 이상 그들이 재현할 수 있는 미래를 생성할 수 있는지 여부에만 달려 있지 않으며, 그 미래가 행동에 유용하고 물리적으로 의미 있는지 여부에 달려 있다고 주장합니다. 우리는 물리적으로 기반을 둔 세계 모델인 해밀토니안 세계 모델을 제안합니다. 이 논문에서, 우리는 관찰을 구조화된 잠재 상태 공간으로 인코딩하고, 제어, dissipation, residual 항을 포함한 해밀토니안 영감에 의해 진화하는 잠재 상태를 구현하고, 예측 트레잭토리를 미래 관찰으로 디코딩하고, 결과 롤아웃을 계획에 사용하는 방법을 논의합니다. 우리는 해밀토니안 구조가 해석 가능성, 데이터 효율성, 장기적인 안정성을 개선할 수 있음을 논의합니다. 그러나 실제로 로봇 장면에서 마찰, 접촉, 비보존력, 형성 가능한 물체와 같은 문제가 발생할 수 있음을 언급합니다.
메타는 인공인간 로봇 스타트업인 수스드 로봇 인텔리전스를 인수하여 로봇을 위한 인공지능 모델을 강화한다고 밝혔다. 이 인수는 메타의 인공인간 로봇 AI 목표를 지원하기 위한 중요한 단계이며, 로봇이 인간과 더 유사한 방식으로 행동할 수 있도록 하는 기술 개발을 가속화할 것으로 기대된다.
소프트뱅크는 미국에서 로봇 및 AI 스타트업을 설립하여 데이터 센터를 건설할 계획입니다. 이 회사는 100조원 자산가치 달성을 목표로 하며, 이 년에 상장하기를 희망합니다.
소프트뱅크는 로봇을 이용한 데이터 센터 회사 설립을 결정하고, 100조원 규모의 IPO를 목표로 하고 있습니다. 로봇이 데이터 센터의 건설에 사용되는 새로운 인프라를 제공하고 있습니다.
로봇 헬스 어테넌트 제어를 위한 대규모 언어 모델의 안전성은 아직 충분히 평가되지 않았다. 연구진은 270개의 해로운 명령어를 포함하는 데이터를 만들고, 72개의 대규모 언어 모델을 로봇 헬스 어테넌트 프레임워크를 기반으로 하는 시뮬레이션 환경에서 평가했다. 결과는 대규모 언어 모델의 안전성에 대한 우려를 제기했다.
오픈 에이아이와 관련된 뉴스 사이트는 12월 말부터 94개의 기사를 발행했습니다. 이들 기사는 완전히 자동화된 파이프라인을 사용하여 기사를 작성하고 검토한 후, 실제 사람들의 인용문을 구하는 로봇을 배치하는 과정을 거쳤습니다.
AI 기술의 최근 동향을 알아보세요. 현재 AI 기술의 중요성에 대한 혼란을 해소하기 위해, AI 연구원들은 현재 가장 중요한 10 가지 요소를 소개합니다. 기술의 발전과 함께, AI의 중요성에 대한 이해를 높여보세요.
소니의 AI 지분에서 개발된 ping-pong 로봇 'Ace'은 세계랭킹 1위 선수들과 경쟁할 수 있는 최초의 로봇으로, 때때로 그들을 이기기도 한다. Ace은 경쟁력_existing ping-pong 로봇과 구별되는 핵심 특징을 가지고 있다.
로봇 연구자들은 과거에 인간의身体의 놀라운 복잡성을匹敵하거나 초과하길 꿈꾸었지만, 현실은 자동차 공장용 로봇 팔을 개선하는 것으로 끝났습니다. 로봇의 과학 소설적 꿈을 실현하기 위해 많은 연구자들은 C-3P0과 같은 로봇을 목표로 삼았지만, 그들은 Roomba와 같은 로봇을 만들었습니다. 로봇이 학습하는 방식은 과거와 현재의 역사에 대한 간략한 설명입니다.
로봇 회사 Physical Intelligence가 개발한 새로운 로봇 뇌 π0.7은 로봇이 처음 배우지 않은 작업을 자동으로 수행할 수 있는 능력을 가졌습니다. 이 모델은 로봇 뇌의 일반적인 목표를 향한 중요한 전진입니다.
시뮬레이션 도구를 개발하여 새로운 세대의 로봇 건축가들을 위해 8.5만 달러의 시드 라운드 펀딩을 받았다.
사회 로봇이 인간과 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 하기 위해, 우리는 인간의 기억을 연구하여 사회 로봇의 메모리 설계를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 인간의 기억을 연구하여 사회 로봇의 메모리 설계를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 인간의 기억을 연구하여 사회 로봇의 메모리 설계를 개선하고자 한다.
AI 기술의 향후 10대 중요성에 대한 예측을 발표합니다. 이 목록은 에너지, AI, 생명공학, 그리고 몇 가지 더 포함되어 있으며, 2026년의 가장 큰 영향을 미칠 기술을 예측합니다.
AI 기술의 현재 상태를 이해하고 싶다면, 이 차트를 확인하세요. AI 뉴스를 따르면, 과도한 정보에 속상해할지도 모릅니다. AI는 황금 광산입니다. AI는 공중파입니다. AI는 당신의 직장을 빼앗을 것입니다. AI는 단지...
자동화된 계획은 인공지능 기술의 발전으로 인해 서서히 자동화되고 있습니다. 이 시스템의 핵심은 자동화된 계획입니다. 그러나 인공지능 기반 시스템의 설명 가능성을 요구하는 것이 현재 계획 커뮤니티가 직면한 주요 과제 중 하나입니다. 이 연구는 하이브리드 시스템을 위한 설명 가능 인공지능 계획(XAIP)의 광범위한 연구를 제시합니다.
Tufts 대학 연구팀이 신경망과 기호적 추론을 결합한 뉴로-심볼릭 AI 접근법으로, 기존 대비 에너지 사용량을 100배 줄이면서도 정확도를 34%에서 95%로 높이는 데 성공했다. 이 연구는 5월 비엔나에서 열리는 ICRA에서 발표될 예정이다.
스탠퍼드대학교 HAI의 2026 AI 인덱스 보고서에 따르면, 중국이 미국과의 AI 성능 격차를 2.7%까지 좁혔다. 미국의 민간 AI 투자는 2,859억 달러로 중국의 23배에 달하지만, AI 인재 유입은 2017년 대비 89% 감소했다.
