AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델, 피지컬 AI(Physical AI) 기술 적용 본격화 비정형 상품 분류, 반품 처리 등 물류 난제 극복 나선다 물류센터공정 자동화율 80%, 작업 성공률 90% 등 달성 목표 설정해 로보티즈의 상체형 휴머노이드 로봇 플랫폼 ‘AI 워커(AI Worker)’가 물류·유통 현장에서 개념증명(PoC)를 수행하게 됐다. 이번 프로젝트는 산업통상자원부 주관 ‘AI 파운데이션 모델 기반 유통 공정 특화 휴머노이드 로봇 개발’ 과제를 통해 전개된다. 이는 ‘산업기술혁신사업’의 일환으로, 60억 원가량의 정부 출연금을 통해 물류·유통 현장에 특화된 휴머노이드 로봇 개발·상용화를 목표로 한다. 로보티즈는 본 프로젝트를 기반으로, 유통 및 물류센터 자동화의 난제로 꼽힌 비정형 작업 문제를 해결하기 위해 나섰다. 이 과정에서 주관기관을 맡고, 로보티즈AI·BGF로지스·고려대학교·한국통합물류협회 등 산학연과 협력할 예정이다. 나아가 급성장하는 이커머스 시장과 생활 물류 수요에 적극 대응할 계획이다. 로보티즈가 개발할 휴머노이드 로봇의 로드맵은 AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Languag
로봇 핵심 기술과 산업 네트워크 융합해 물류 자동화 혁신 ‘정조준’ 오는 7월 출시 앞둔 인간 상체형 휴머노이드 ‘AI Worker’ 실증·수요처 물색도 로보티즈가 한국통합물류협회와 협력해 ‘작업형 휴머노이드 로봇 시스템’ 개발·상용화에 집중한다. 이를 위해 양 기관은 ‘비정형 물체 분류 모바일 양팔 로봇 시스템 개발 사업’ 업무협약(MOU)을 체결했다. 해당 MOU는 로보티즈가 보유한 로봇 핵심 기술과 한국통합물류협회의 산업 네트워크가 결합해 진행된다. 주로 로보티즈의 작업형 휴머노이드 ‘AI Worker’를 협력의 중심으로 한다. 해당 모델은 오는 7월 출시를 앞둔 인간 상체형 휴머노이드 로봇으로, 매사추세츠공과대학교(Massachusetts Institute of Technology)·스탠퍼드대학교(Stanford University) 등에서 기술력을 인정받았다. 특히 작업자의 업무 데이터를 인공지능(AI)이 학습해 로봇이 이를 구현하는 차세대 로봇 기술 ‘모방학습(Imitation Learning)’과 주어진 환경에서 최적의 행동 결과를 도출하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’ 등 피지컬 AI를 활용한 기술이 이식된 점이 특징이
모방학습·강화학습 등 피지컬 AI 기반 기술 접목 “국내 로봇 업계의 기술 자립과 산업 확장 가능성 제시해” 로보티즈가 최근 글로벌 화두로 급부상한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술 기반 세미 휴머노이드 ‘AI Worker’를 공개했다. AI Worker는 다양한 산업 현장에 투입 가능한 인간형 로봇이다. 작업자의 업무 데이터를 인공지능(AI)이 학습해 로봇이 이를 구현하는 차세대 로봇 기술 모방학습(Imitation Learning)과 주어진 환경에서 최적의 행동 결과를 도출하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’ 등 피지컬 AI를 활용한 기술이 이식됐다. 로보티즈는 이를 위해 해외 AI 기업의 요구사항을 적극 반영했다. 아울러 이 기체에는 로보티즈의 액츄에이터 ‘다이나믹셀(DYNAMIXEL)’과 사이클로이드 감속기 ‘다이나믹셀 드라이브(DYNAMIXEL DRIVE, DYD)’ 등 기술이 접목됐다. 이를 통해 휠베이스(Wheelbase) 기반 빠른 이동성과 휴머노이드의 정교한 양팔 구조를 구현했다. 당사에 따르면, AI Worker는 작업 속도, 정밀성, 배터리 효율성 등을 극대화했다. 특히 ‘AI 매니퓰레이터(AI Manip
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