알파고 보드에서 지능형 핸들링 로봇까지: 구현된 지능은 현실과 가상의 경계를 어떻게 허물고 있을까요?

알파고의 체스판부터 지능형 핸들링 로봇까지, 구현 지능은 현실과 가상의 경계를 재구성합니다. AiTEN을 비롯한 여러 기업은 다중 모드 인식, 동적 의사 결정 및 그룹 지능 기술을 통해 산업용 로봇을 '실행 도구'에서 '인지적 주체'로 업그레이드했습니다. 앞으로 5G, AI 빅 모델, 디지털 트윈의 심층적인 통합을 통해 구현된 지능은 제조업의 '자율성, 유연성, 저탄소' 도약을 촉진하여 인더스트리 4.0의 새로운 장을 열 것입니다.

Ⅰ. 구현된 지능의 진화

 --상징주의에서 물리적 실체로의 인지적 도약

01 로봇공학의 기초와 상징주의의 딜레마

1950년, 인공 지능의 아버지로 널리 알려진 앨런 튜링은 그의 저서 <컴퓨팅 기계와 지능>에서 구현 지능에 대한 아이디어를 제안했습니다. AI 개념을 구현한 최초의 모바일 로봇인 'Shakey'는 1956년부터 1972년 사이에 스탠포드 연구소(현 SRI International)에서 찰스 로젠의 주도하에 개발되었습니다. 무선 시스템을 통해 두 대의 컴퓨터로 원격 제어되는 Shakey는 처리 능력이 느려 주변 환경을 감지하고 움직임을 계획하는 데 몇 시간이 걸리는 경우가 많았습니다.

초기의 로봇 시스템은 미리 정의된 규칙에 따라 간단한 작업을 실행하는 상징적인 프레임워크 내에서 작동했습니다. 이러한 '감지-계획-행동'의 순차적 아키텍처는 역동적인 실제 환경에서는 유연성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 외부 변화에 대한 진정한 적응력이 부족하다는 상징적 AI의 한계가 분명해졌습니다.

그 결과 학자들은 기존의 상징주의적 AI의 한계를 반성하기 시작했습니다. 그들은 점차 지능이 신체 및 환경과 밀접하게 연결되어 있으며 추상적인 상징적 연산에만 의존할 수 없다는 사실을 깨달았습니다.

2. 행동주의적 혁신과 구체화된 각성

1986년 행동주의 로봇공학의 선구자인 로드니 브룩스는 사이버네틱스 관점에서 기존의 상징주의 인공지능이 복잡한 추론 시스템에 지나치게 의존하고 지능적 행동에서 신체와 환경의 상호작용이 중요한 역할을 무시한다고 지적했습니다. 그는 표상을 제거하고 행동을 핵심으로 하는 구체화된 지능의 개발을 촉진하는 행동 로봇의 개념을 제안했으며, 지능은 구체화되고(구현) 맥락화(맥락화)된다고 주장했습니다. 이 이론은 구현 지능의 토대를 마련했으며 당시 로봇 공학 분야에 영향을 미치기 시작했습니다.

1991년 브룩스는 지능형 시스템이 내부 모델에 의존하지 않고 환경과 직접 상호 작용하여 고도로 적응해야 한다고 주장한 행동 기반 AI를 제안했습니다. 이 획기적인 연구는 구현 지능의 이정표가 되어 연구자들이 계산 능력에서 신체와 환경의 상호작용으로 전환하고 적응력과 환경 상호작용 측면에서 로봇공학의 혁신을 주도하게 되었습니다.

1990년대에 미국 매사추세츠 공과대학(MIT)은 센서 피드백에 의존하여 스스로 적응하는 보행이 가능한 6족 보행 바이오닉 로봇인 징기스를 성공적으로 개발했으며, 이는 기계 지각, 추론, 증강 학습 및 자율 행동 능력을 갖춘 세계 최초의 인공 지능 로봇이었습니다. 이 성과는 AI 로봇 공학에서 중요한 이정표가 되었습니다.

‍3. 인더스트리 4.0과 가상 현실 융합의 티핑 포인트

21세기 초, 구체화된 지능에 대한 연구는 점차 심화되어 인간 지능 분야로 확장되었습니다. 연구자들은 인간의 인지 과정을 더 잘 이해하기 위해 지각, 행동, 환경의 상호작용을 기반으로 한 구체화된 인지 모델을 제안했습니다. 한편 휴머노이드 및 생체 공학 로봇 분야의 기술 발전은 구현 지능의 적용을 더욱 발전시켜 로봇이 복잡한 물리적 환경의 문제를 보다 현실적으로 해결할 수 있게 했습니다.

2010년대 들어 딥러닝과 머신러닝 기술이 급속도로 발전하면서 구현형 지능은 새로운 단계에 접어들었습니다. 연구자들은 딥러닝 기술과 구현형 지능을 결합하여 로봇이 미지의 환경에서 스스로 학습할 수 있도록 심층 강화 학습을 통해 스스로 탐색하고 적응할 수 있는 능력을 부여했습니다.2011년 독일의 인더스트리 4.0 전략에서는 물리적 실체와 디지털 모델을 심층적으로 통합해야 하는 '정보-물리 시스템'(CPS)을 제시했습니다.2011년 독일의 4차 산업 4.0 전략은 물리적 실체와 디지털 모델을 심층적으로 통합하고 로봇 팔과 같은 산업용 로봇이 복잡하고 변화하는 산업 생산 요구에 적응할 수 있도록 지능을 구현하는 '정보 물리 시스템'(CPS)으로 전환해야 한다는 '정보-물리 시스템'을 제시했습니다.

4. 구체화된 지능의 폭발: 알파고에서 물리적 실체까지

2020년대에 들어서면서 구현형 지능은 인공지능과 로봇공학의 중요한 연구 방향이 되었으며, 2016년 알파고가 이세돌 9단을 상대로 거둔 승리는 추상적 의사 결정에 대한 딥러닝의 획기적인 발전을 의미했습니다. 그러나 바둑은 '닫힌 환경'에 속하는 반면, 구현형 지능은 개방된 환경에서 물리적 상호 작용을 처리해야 합니다.

2024년 3월, OpenAI는 Figure사와 파트너십을 맺고 Figure 01 휴머노이드 로봇을 출시하여 구현 지능의 이해, 판단, 자기 평가에서 최첨단 발전을 보여주었습니다. 같은 해 10월에는 구체화된 소뇌 모델이 AI 분야의 10대 첨단 기술 트렌드 중 하나로 선정되었으며, 이는 구체화된 지능이 멀티모달 인식 시스템, 생체 공학 설계 및 대형 모델 기술을 더욱 결합하여 로봇에 인간에 가까운 적응 및 의사 결정 능력을 부여하고 인간과 로봇의 협업을 새로운 미래로 이끌고 있다는 것을 의미합니다.

II. 무인 지게차의 기술 혁신

구현된 실습에서 동적 장애물 회피 및 다중 머신 협업 - -- 구현된 실습에서 동적 장애물 회피 및 다중 머신 협업

1. 서론

구현형 지능 분야는 엄청난 시장 잠재력과 발전 기회를 가지고 있습니다. 기술의 지속적인 성숙과 애플리케이션의 확장으로 구현형 지능 제품은 스마트 제조, 스마트 홈, 스마트 의료, 스마트 서비스 등 여러 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다.

공장과 작업장은 로봇의 가장 초기적이고 성숙한 적용 시나리오 중 하나입니다. 기존의 산업용 로봇(로봇 팔)은 자동차 제조, 전자제품 조립 및 기타 분야에서 널리 사용되어 왔지만 대부분 고정된 위치의 특수 장비였습니다. 여기에 신체 지능이 더해지면 '일반 작업자를 위한 공장'으로서 보다 유연하고 가변적인 생산 작업을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다. 창고와 물류센터는 체화지능의 상용화를 위한 가장 첨단의 전장 중 하나입니다. 전자상거래의 붐으로 창고 및 분류 자동화에 대한 수요가 급격히 증가하면서 기존의 고정 컨베이어 벨트와 AGV는 더 이상 유연성에 대한 요구 사항을 충족할 수 없게 되었고, 창고 내에서 자유롭게 이동하며 취급 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇이 등장하게 되었습니다.

에이텐은 구현 지능 분야의 선구자로서 독자적으로 개발한 인지 의사 결정 기술을 핵심으로 삼아 지능형 로봇의 자율 인식 및 동적 의사 결정 문제를 돌파하고 있습니다. 그 MP10s, APe15 및 기타 무인 지게차는 지능형 제조, 지능형 물류 및 기타 장면에서 널리 사용되었습니다. 이 회사는 항상 AI 모델과 로봇 깊이 융합을 통해 '기술 + 현장' 이중 휠 드라이브에 집중하여 알고리즘 개발에서 산업 착륙에 이르는 전체 생태계를 구축해 왔습니다.

2. 동적 장애물 회피: 수동적 반응에서 능동적 인지까지

무인 지게차는 운행 중 환경을 인식해야 합니다. 아이텐의 핸들링 로봇은 멀티모달 이기종 센서 융합 기술을 채택하여 환경 정보를 인식하고 모델 계산을 통해 환경을 인지 추론할 수 있어 동적이고 비정형적인 현장에 대한 적응력을 크게 향상시킵니다.

포크 팁 센서는 화물 적재 센서와 연동되어 ±10mm 이내의 정확도를 제어할 수 있습니다.

또한 AiTEN의 로봇은 평면 360° 안전 정지 및 전방 3차원 장애물 회피를 지원하며, 포크 팁 충돌 감지, 비상 정지 스위치 및 랩 충돌 방지 스트립을 통해 낮은/돌출 장애물 인식도 지원할 수 있어 CE 인증에 부합합니다.

3. 멀티 머신 협업: 단일 머신 자동화에서 그룹 인텔리전스까지

대규모 모델 기반이 지원하는 중앙 제어 시스템을 통해 데이터 분석 및 핸들링 로봇의 원격 제어가 가능합니다. 인공지능 계산으로 지원되는 AiTEN의 소프트웨어 플랫폼은 작업의 자동 할당 및 스케줄링을 가능하게 하고, 내부 물류 관리를 종합적으로 개선하며, 다양한 장비 및 시스템과의 호환성을 지원하고, 기존 인프라와 쉽고 원활하게 통합할 뿐만 아니라 실시간 경로 계획 및 여러 로봇의 협업 운영을 지원하여 혼잡과 충돌을 방지하고 운영 효율성을 개선하며 워크플로를 최적화할 수 있도록 합니다. 동시에 실시간 경로 계획과 여러 로봇의 협업 운영을 지원하여 혼잡과 충돌을 피하고 운영 효율성을 개선하며 워크플로를 최적화합니다.

3c 전자 산업 고객은 AiTEN 로봇 AR15와 지능형 스케줄링 시스템을 도입하여 내부 물류 시스템을 최적화하고 물류 비용을 절감하며 생산 시너지 효과를 개선하고 제품의 전체 처리 시간을 단축하여 제품의 고품질, 대규모 생산 요구 사항을 보호했습니다.

결론

알파고의 체스판부터 지능형 핸들링 로봇에 이르기까지 구현 지능은 현실과 가상의 경계를 재구성하고 있습니다. AiTEN을 비롯한 여러 기업은 다중 모드 인식, 동적 의사 결정 및 그룹 지능 기술을 통해 산업용 로봇을 '실행 도구'에서 '인지 주체'로 업그레이드했습니다. 앞으로 5G, AI 빅 모델, 디지털 트윈의 심층적인 통합을 통해 구현된 지능은 제조업의 '자율성, 유연성, 저탄소' 도약을 촉진하여 인더스트리 4.0의 새로운 장을 열 것입니다.  

지능형 물류 솔루션 분야 기업으로서 AiTEN Robotics는 항상 '스마트 팩토리' 시나리오에 집중하고, 기술 혁신과 산업 수요를 심층적으로 통합하며, 전 세계 200개 이상의 제조 고객에게 종합적인 서비스를 제공해 왔습니다. 다양한 처리 시나리오를 포괄하는 광범위한 처리 로봇 제품군, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현하고, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현합니다. 전 세계 200개 이상의 제조 고객에게 포괄적인 서비스를 제공해 왔습니다. 다양한 처리 시나리오를 포괄하는 광범위한 처리 로봇 제품군, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현하고, 사전 판매 계획, 구축 및 구현부터 운영 및 유지보수 최적화까지 아우르는 전체 수명 주기 서비스 시스템을 통해, AiTEN Robotics는 기업이 물류의 지능형 변혁을 실현하도록 지원하고, 제조 산업의 디지털 업그레이드 및 품질 향상에 지속적으로 기여해 왔습니다.