허스트는 “이것은 더 많은 자율 로봇이 세상에 진입할 수 있도록 하는 “자기 실현적 예언”을 만들 수 있다고 말했습니다. “정말 의욕이 넘치고 열정적이며 유능한 엔지니어들이 전문적으로 이 분야에 평생의 노력을 쏟을 것이기 때문입니다.”
그러한 사람 중 하나가 Dipam Patel입니다. 그는 인디애나 주 퍼듀 대학에서 컴퓨터 공학 박사 과정을 밟고 있으며 미 육군 DevCom 육군 연구소에서 로봇을 테스트하고 있습니다.
그의 육군 연구소 작업은 지진 재해의 여파와 같은 수색 및 구조 시나리오 중에 장애물로 가득 찬 낯선 풍경을 횡단할 수 있도록 로봇을 훈련시키는 데 중점을 두었습니다. 그는 상단에 로봇 팔이 달린 4개의 다리가 있는 로봇이 장애물을 잡아 방해가 되지 않는 곳으로 이동시키는 방식으로 “대화형 탐색”을 수행할 수 있는 방법을 테스트하기도 했습니다.
지진 잔해를 헤치고 물건을 옮기는 것은 인간 구조대원의 제2의 천성입니다. 그러나 로봇은 강화 학습을 통해 훈련된 로봇의 AI 모델이 새로운 작업을 학습하기 시작할 때 이전에 학습한 기능을 덮어쓸 수 있는 경우를 포함하여 더 긴 시간 범위에서 다단계 작업을 안정적으로 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
또한 로봇은 반드시 외부 카메라와 센서에 의존하거나 컴퓨팅 작업을 클라우드 서버로 오프로드하지 않고도 새로운 환경에서 필요에 따라 수행할 수 있도록 충분한 온보드 컴퓨팅 하드웨어와 센서를 포장해야 합니다. Patel은 Ars에게 “로봇은 외부 의존성 없이 스스로 모든 것을 할 수 있어야 합니다.”라고 말했습니다. 그래야만 범용 로봇을 향해 나아갈 수 있다”고 말했다.
IEEE의 대학원생 회원이기도 한 Patel은 네발 달린 “로봇 개”와 투자자와 일반 대중 사이에서 많은 관심을 불러일으킨 인간형 로봇 모두를 위한 전신 제어 체계를 개발하는 광범위한 작업을 수행했습니다. 그러나 Physical Intelligence의 Levine과 마찬가지로 그는 어떤 로봇 형태가 가장 적합한지에 대한 관점에서 실용적인 접근 방식을 취합니다.
“사람들은 ‘인간과 유사한 로봇이 필요하다’고 말하지만 실제로는 그것이 필요하지 않습니다.”라고 Patel은 말했습니다. “우리는 일을 할 수 있는 로봇이 필요합니다.”
이 이야기는 Agility의 Digit 로봇이 인간 작업자 주변에서 어떻게 작동하는지에 대한 추가 정보를 제공하기 위해 2026년 7월 7일에 업데이트되었습니다.
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