MIT의 AI 혁신: 로봇 교육을 혁신하다

그의 고전에서 나, 로봇 시리즈, Isaac Asimov는 로봇이 다양한 인간 작업과 환경에 원활하게 적응하는 것을 상상했습니다.이와 같은 로봇은 아직 개발 중이지만 MIT는 인공 지능, 로봇 공학 및 AI 통합의 새로운 발전으로 이러한 격차를 해소하고 있습니다.MIT는 전기 공학 및 컴퓨터 과학 (EECS) 부서를 통해 산업 자동화 분야의 AI를 위한 이기종 프리트레이닝 트랜스포머 (HPT) 시스템을 개발했습니다.이 시스템은 다양한 데이터 세트와 정교한 모델링을 결합하여 로봇을 그 어느 때보다 유연하고 효율적이며 다재다능하게 만듭니다.

기존 로봇 교육의 한계

수십 년 동안 로봇 학습은 시간이 많이 걸리는 프로세스였으며 종종 작업별 데이터 세트의 필요성으로 인해 제한되었습니다.일반적으로 엔지니어는 통제된 환경에서 각 로봇 및 작업에 대한 데이터를 수집합니다.이는 반복적이고 통제된 작업에는 효과적일 수 있지만 환경이나 작업 자체가 변할 경우 로봇의 적응 능력을 제한합니다.이러한 유연성 부족은 진정한 다재다능한 범용 로봇을 개발하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나입니다.

기존 방법은 엄청난 양의 데이터를 필요로 하며 한 컨텍스트에서 다른 컨텍스트로 학습을 이전하는 능력이 부족합니다.로봇은 새로운 작업이나 환경에 직면할 때마다 기본적으로 처음부터 시작합니다.MIT 연구원들이 지적한 바와 같이, 이러한 데이터 집약적 접근 방식은 예측할 수 없는 실제 상황에서 작동하지 못하는 비용이 많이 들고 견고한 로봇으로 이어집니다.MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학 부서에서는 다른 접근 방식이 필요하다는 사실을 깨달았으며, HPT 시스템은 로봇 및 AI 통합의 가능성을 새롭게 정의하고 있습니다.

HPT: AI 로보틱스의 새로운 표준

HPT 모델은 로봇 학습 방식의 획기적인 변화이자 MIT AI, 로보틱스 및 AI 통합을 위한 새로운 표준입니다.MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학 (EECS) 부서에서 개발한 HPT는 다양한 고품질 데이터를 통합 프레임워크로 결합하여 로봇 교육의 핵심 문제를 해결합니다.작업별 데이터 세트로 제한되는 기존 교육 모델과 달리 HPT를 사용하면 로봇을 다양한 작업과 환경에 일반화하여 다재다능하고 반응성이 뛰어나며 복잡한 실제 시나리오에 바로 사용할 수 있는 로봇을 만들 수 있습니다.

멀티모달 AI 데이터 통합

HPT의 적응성은 다양한 데이터 유형을 통합 모델에 통합하여 로봇이 다양한 관점에서 작업을 이해하고 수행할 수 있도록 하는 데 달려 있습니다. 이는 로봇 공학 및 AI 통합의 획기적인 발전입니다.이 통합 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 비전 센서, 시뮬레이션 및 고유수용성 신호로부터 데이터를 수집하여 로봇이 자신의 위치와 움직임을 공간적으로 인식할 수 있도록 합니다. 이는 MIT 로보틱스의 복잡한 작업에 필수적입니다.
• 로봇이 다양한 관점에서 작업을 해석할 수 있도록 하는 포괄적인 모델을 개발하여 MIT AI 프레임워크 내에서 적응성을 향상시킵니다.
• 다양한 데이터 소스를 일관된 프레임워크로 정렬하고, 재교육의 필요성을 줄이고, 로봇이 작업 전반에서 효과적으로 일반화할 수 있도록 하는 것은 산업 자동화에서 AI의 중요한 발전입니다.

일반화를 위한 작업 전반의 사전 교육

대규모 언어 모델에서 영감을 받은 HPT의 사전 교육 전략은 로봇에게 최소한의 재교육으로 새로운 작업에 적용할 수 있는 기본 기술을 제공합니다. 이는 MIT 인공 지능 연구의 주요 이점입니다.이 일반화 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 다양한 데이터 세트에 대한 사전 교육을 통해 다양한 작업에 대한 폭넓은 이해를 구축하고 MIT 로보틱스 애플리케이션에 대한 로봇의 적응성을 향상시킵니다.
• 로봇이 기존 기술을 새로운 작업에 빠르게 적용할 수 있도록 하여 재교육 시간과 비용을 최소화하는 것은 산업 자동화에서 AI의 주요 이점입니다.
• 익숙하지 않은 환경에서 효과적인 로봇 적응성을 지원하는 것은 실제 환경에서의 로봇 공학 및 AI 통합에 매우 중요합니다.

토큰 기반 데이터 균일성 아키텍처

HPT의 토큰 기반 아키텍처는 다양한 데이터 입력을 표준화하여 각 데이터 유형이 의사 결정에 동등하게 기여하도록 합니다. 이는 MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학의 상당한 발전입니다.이 아키텍처는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 시각적, 고유수용성 또는 센서 기반의 각 입력을 MIT AI가 로보틱스 애플리케이션 전반에서 일관성을 유지하는 데 사용하는 단일 토큰으로 변환합니다.
• 모든 데이터 유형이 동일한 중요성을 갖도록 허용하여 균형 잡힌 의사 결정을 가능하게 하고 로봇이 환경 전반에 더 효과적으로 적응할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 처리를 간소화하여 로봇이 실제 세계에서 정밀한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하여 산업 자동화의 AI를 개선합니다.

로봇 실시예 전반에 걸쳐 유연함

HPT의 유연성은 다양한 로봇 구조를 지원하므로 단일 정책을 다양한 로봇 설계에 적용할 수 있습니다.이러한 유연성에는 다음이 포함됩니다.

• 단일 정책을 여러 로봇 구조에 적용하여 다양한 로보틱스 및 AI 통합 설정에 배포할 수 있습니다.
• 다중 팔 산업용 로봇부터 모바일 장치에 이르기까지 다양한 설계를 지원하여 HPT가 MIT 인공 지능 애플리케이션에 미치는 영향을 확대합니다.
• 진화하는 구성 전반에서 로봇이 기능할 수 있도록 하여 산업 자동화에서 AI에 대한 요구가 끊임없이 변화하는 산업을 지원합니다.

HPT는 기민한 움직임을 강화합니다

범용 로봇의 중요한 기능 중 하나는 다양한 작업에서 민첩하고 조정 가능한 동작을 수행할 수 있다는 것입니다.제조 시 깨지기 쉬운 물체를 다루는 것부터 조립 라인의 정밀한 조정에 이르기까지 산업 자동화에는 손재주가 필요합니다.MIT HPT 시스템의 경우 정밀한 움직임을 구현하려면 광범위한 고품질 교육 데이터와 복잡한 센서 정보, 특히 고유감각 신호를 처리할 수 있는 능력이 필요합니다.

HPT 개발의 가장 큰 과제 중 하나는 다양한 작업에 맞게 모델을 학습하기 위한 대규모 데이터 세트를 만드는 것이었습니다.MIT 연구진은 인체 시연 동영상, 시뮬레이션 데이터 등을 통합하여 52개 데이터세트에서 200,000개 이상의 로봇 궤적을 수집했습니다.이 방대한 데이터는 MIT Robotics가 기본 동작부터 손재주가 필요한 작업을 위한 미세 운동 기술까지 전체 범위의 로봇 움직임을 캡처하는 데 도움이 됩니다.이러한 포괄적인 데이터 세트를 사용하여 MIT는 AI 모델 교육 모델을 통해 이러한 동작을 보다 효과적으로 일반화할 수 있으므로 로봇이 새로운 작업이나 낯선 환경에 직면하더라도 유동적이고 정밀하게 작업을 수행할 수 있습니다.

능숙한 로봇 공학에서의 고유수용성 감각의 역할

고유 감각 데이터는 로봇에게 신체 위치, 움직임 및 힘 가시에 대한 내부 감각을 제공합니다.고유수용성 감각은 정밀성과 손재주가 필요한 작업에 필수적입니다.HPT는 다음과 같은 방법으로 로봇 적응성을 향상시킵니다.

• 고유수용성 신호 통합: MIT의 HPT 모델은 고유수용성 신호를 사용하여 로봇이 실시간으로 움직임을 감지하고 조정할 수 있도록 하여 동적 환경에서 유연하게 반응할 수 있도록 합니다.
• 입력의 균일한 처리: HPT 아키텍처에서는 시각수용성이든 고유수용성이든 관계없이 각 입력이 “토큰”으로 표현되므로 시각과 고유수용성이 모두 로봇의 의사 결정에 영향을 미칩니다.
• 외부 피드백과 내부 피드백의 균형 조정: HPT는 외부 관찰과 내부 고유 감각에 동일한 가중치를 부여하여 미세 조정된 움직임을 가능하게 하여 로봇이 최소한의 재교육으로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 MIT 로보틱스의 주요 발전입니다.

성능 향상 및 향후 방향

MIT의 HPT 시스템은 처음부터 학습한 모델에 비해 로봇 성능이 20% 이상 향상되어 시뮬레이션과 실제 시나리오 전반에 걸쳐 강력한 적응성을 보여주었습니다.이러한 적응성은 모델이 산업 자동화 분야의 AI를 발전시킬 수 있는 잠재력을 가리키며, 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 다양한 로봇 구현 관리: HPT의 유연한 모델은 다양한 로봇 설계에 적용되므로 로봇 모델 및 작업이 지속적으로 진화하는 산업에 이상적입니다.
• 다양한 데이터를 사용한 교육: HPT는 다양한 소스의 데이터로 로봇을 학습시켜 로봇이 새로운 로봇 설계 및 기능에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다. 이는 로봇 공학 및 AI 통합을 확장하는 데 필수적입니다.
• 실제 수요 지원: 카네기 멜론 (Carnegie Mellon) 의 데이비드 헬드 (David Held) 에 따르면, 여러 로봇 구현예에서 단일 모델을 학습할 수 있는 HPT의 역량은 MIT 인공 지능의 복잡한 실제 산업 응용 분야의 요구를 충족하는 확장 가능한 솔루션을 예시합니다.

산업 자동화 애플리케이션

HPT 시스템은 적응성과 효율성이 더욱 중요한 분야인 산업 자동화의 판도를 바꿀 것입니다.HPT는 다양한 작업에 빠르게 적응할 수 있는 로봇을 교육함으로써 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.제조 과정에서 상당한 변화가 일어날 수 있습니다. HPT 지원 로봇은 매번 새로운 조립 프로세스를 위해 로봇을 재구성하고 재교육하는 대신 광범위한 재프로그래밍 없이 다양한 생산 라인에 적응할 수 있습니다.

물류 분야에서 HPT로 훈련받은 로봇은 분류부터 포장, 품질 관리까지 모든 것을 처리하여 제품 유형 또는 구성의 변화에 원활하게 적응할 수 있습니다.로봇이 다양한 환경을 탐색하고 평가하여 재교육을 거의 또는 전혀 받지 않고도 품질 문제나 위험을 식별할 수 있기 때문에 검사 프로세스에도 HPT의 적응성이 도움이 될 수 있습니다.MIT의 로보틱스 혁신으로 뒷받침되는 이러한 다용성은 산업 자동화에 AI를 구현하는 기업의 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

MIT의 HP 트레이닝 로봇은 적응성이 뛰어나 오늘날 자동화 산업에서 흔히 볼 수 있는 급변하는 환경에서 매우 중요한 요소인 유연성이 필요한 작업에 이상적입니다.로봇이 이종 데이터로부터 학습하고 새로운 작업을 통합할 수 있도록 하는 MIT 시스템은 AI 기반 솔루션 개발에서 다양한 데이터의 중요성을 잘 보여줍니다.

Sapien의 전문 지식으로 산업 자동화 분야의 AI 역량 강화

MIT가 로봇 학습을 위한 새로운 방법을 개척함에 따라 고품질 데이터 통합의 중요성은 기존 ML 모델보다 훨씬 더 중요해졌습니다.HPT (Heterogeneous Pretrained Transformer) 시스템은 다양한 소스에서 가져온 다양하고 주석이 잘 달린 데이터를 기반으로 하여 로봇이 작업 전반에 걸쳐 적응력을 높이고 효율성을 높일 수 있도록 합니다.사피엔은 산업 자동화 분야의 AI 발전이라는 사명을 지원할 수 있는 지점입니다.

사피엔의 커스텀 데이터 주석 솔루션은 MIT의 로봇 연구에 사용되는 것과 같은 대규모 언어 모델 및 기계 학습 애플리케이션을 포함하여 AI 모델의 성능을 최적화하도록 설계되었습니다.Sapien의 서비스는 의도 분류, 의미론적 역할 라벨링, 감정 분석과 같은 정교한 주석 기법을 통해 데이터가 정확하고 상황에 맞게 풍부하도록 보장하여 보다 신뢰할 수 있는 AI 기반 통찰력을 창출하는 데 도움이 됩니다.산업 자동화 분야의 AI의 경우, Sapien의 인간 전문가가 제공하는 데이터 주석을 통해 로봇이 복잡한 작업을 효과적으로 이해하고 이에 적응하는 방법을 더욱 개선할 수 있습니다.

Sapien의 전문성이 로보틱스와 AI 통합에 중요한 이유

Sapien의 맞춤형 데이터 주석 솔루션은 MIT의 HPT 같은 모델에서 효과적인 로봇 적응성을 위한 데이터 품질, 보안 및 산업별 정확도 요소를 보장하여 로보틱스와 AI 통합을 개선합니다.이러한 전문 지식에는 다음이 포함됩니다.

• 산업별 전문 지식: Sapien의 팀은 의료, 법률 및 마케팅과 같은 분야에 걸쳐 심층적인 지식을 보유하고 있어 업계 맞춤형 주석을 제공할 수 있습니다.이러한 전문 지식을 바탕으로 MIT HPT 모델에 사용된 데이터는 다양한 부문과 관련된 특정 상황과 세부 사항을 반영하여 산업 전반에서 로봇의 적응성과 유연성을 향상시킵니다.
• 확장 가능하고 안전한 인프라: 고급 데이터 보안 프로토콜과 확장 가능한 리소스를 갖춘 Sapien은 MIT의 HPT 교육과 같은 대규모 프로젝트를 지원하여 복잡한 주석 요구 사항을 관리하는 동시에 높은 수준의 데이터 프라이버시를 유지합니다.이 인프라를 사용하면 산업 자동화에서 안전하고 조정 가능한 AI에 필수적인 HPT와 같은 모델에 방대한 양의 다양한 멀티모달 데이터를 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 모든 단계의 품질 보증: Sapien은 MIT 로보틱스 및 MIT 인공 지능 이니셔티브의 엄격한 표준을 충족하기 위해 주석자 간 검사, 전문가 검토 및 샘플링을 통해 품질 보증을 시행합니다.이를 통해 모델에 입력되는 데이터의 정확성이 보장되어 로봇 동작의 오류가 줄어들고 모델 신뢰성이 향상되어 로봇의 효율성과 적응성이 향상됩니다.

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자주 묻는 질문

MIT의 HPT 시스템이란 무엇이며 로봇 교육을 어떻게 개선할까요?

MIT의 이종 프리트레이닝 트랜스포머 (HPT) 시스템은 로봇 교육에 대한 새로운 접근 방식으로, 비전 센서, 시뮬레이션 데이터, 고유수용성 신호 등 여러 소스의 데이터를 하나의 응집력 있는 모델로 통합합니다.작업별 데이터에 의존하는 기존 교육 방법과 달리 HPT는 보다 유연하고 적응력이 뛰어난 훈련 프레임워크를 만들어 로봇이 최소한의 재교육으로 다양한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.이러한 혁신은 로봇 및 AI 통합, 특히 산업 자동화의 적응성을 향상시킵니다.

HPT는 적응성 향상을 위해 멀티모달 데이터를 어떻게 활용합니까?

HPT는 다양한 소스의 데이터를 시스템이 일관되게 해석하는 표준화된 “토큰”으로 처리합니다.HPT는 이 토큰 기반 아키텍처를 통해 시각적 데이터, 고유수용성 (위치 및 움직임 데이터) 및 기타 센서 입력을 공유된 “언어”로 결합할 수 있습니다.HPT는 이러한 데이터 유형을 정렬하여 로봇이 복잡한 환경을 더 잘 이해하고 이에 적응할 수 있도록 지원하여 더 정확하고 유연한 작업 수행을 가능하게 합니다.

고유수용성 감각은 HPT 로봇 훈련에서 어떤 역할을 하나요?

고유수용성 감각은 민첩하고 적응력이 뛰어난 로봇 동작을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다.이러한 내부 피드백 데이터를 통해 로봇은 자신의 위치, 움직임 및 힘 가동을 감지할 수 있습니다.HPT는 고유감각 신호를 통합하여 로봇의 실시간 반응성을 개선하여 동적 피드백을 기반으로 움직임을 조정할 수 있도록 합니다.이 기능은 적응성이 핵심인 제조 및 산업 자동화의 복잡한 작업에 필수적입니다.

HPT가 산업 자동화에 유리한 이유는 무엇입니까?

HPT는 작업 전반을 일반화하고 최소한의 재교육으로 새로운 환경에 적응할 수 있기 때문에 산업 자동화에서 AI에 상당한 이점을 제공합니다.제조 및 물류와 같은 산업에서는 로봇이 광범위한 재프로그래밍 없이 작업 사이를 원활하게 전환할 수 있기 때문에 이러한 적응성은 효율성 향상과 비용 절감으로 이어집니다.따라서 HP에서 학습한 로봇은 다용성과 적응성이 필요한 환경에 이상적입니다.

Sapien의 데이터 주석 전문 지식은 MIT의 HPT 혁신을 어떻게 지원할까요?

Sapien의 데이터 주석 솔루션은 정확하게 레이블링되고 컨텍스트가 풍부한 데이터를 제공하여 HPT 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.Sapien은 의도 분류 및 의미론적 역할 레이블링과 같은 고급 주석 기법을 통해 HPT와 같은 AI 모델에 사용되는 데이터의 품질과 컨텍스트 관련성을 향상시킵니다.Sapien은 데이터의 일관된 품질과 정밀도를 보장함으로써 보다 안정적이고 효율적인 AI 기반 자동화 솔루션을 지원합니다.

MIT의 HPT 모델에서 앞으로 어떤 발전을 기대할 수 있을까요?

MIT 팀은 GPT-4 같은 대규모 언어 모델과 마찬가지로 레이블이 지정되지 않은 데이터를 통합하여 HPT의 다양성을 확장하는 것을 목표로 합니다.이를 통해 데이터 준비에 필요한 리소스가 줄어들고 HPT의 적응성이 향상되어 다양한 환경에서 원활하게 작동할 수 있는 범용 범용 로보틱스로 전환할 수 있습니다.향후 발전은 Sapien의 고품질 데이터 주석을 더욱 통합하여 로봇 공학 분야에서 더욱 강력한 AI 애플리케이션을 주도할 수 있을 것입니다.

Sapien의 데이터 주석 서비스를 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

Sapien의 데이터 주석 전문 지식이 AI 및 자동화 프로젝트를 어떻게 개선할 수 있는지 알아보려면 Sapien과의 상담 통화를 예약할 수 있습니다.이 세션에서 팀은 고객의 목표를 평가하고 Sapien의 맞춤형 데이터 솔루션이 AI 모델, 특히 산업 자동화 분야의 로봇 및 AI 애플리케이션에 맞게 AI 모델을 최적화할 수 있는 방법을 시연합니다.