로봇 공학은 이미 제조부터 의료까지 다양한 산업 분야에 응용되고 있습니다. 즉, 이 미래형 기술이 배포되고 그 성능이 입증되었습니다. 그 다음에 오는 것은 사회 경제적 반응입니다. 초기 인터넷과 스마트폰 기술이 국내 및 국제 문화에서 표준화된 것과 마찬가지로 로봇공학에서도 이러한 수준의 변화를 볼 수 있습니다.
소설에서 일반으로의 전환
모든 기술의 가장 중요한 단계는 그것이 일반화되는 때라고 주장할 수도 있습니다. 사회는 인터넷의 등장과 함께 이러한 변화를 지켜봤고, 현재는 인공 지능(AI)의 확산을 통해 이를 관찰하고 있으며, 머지않아 로봇 공학, 즉 “구현된 AI”에서도 같은 현상을 보게 될 수도 있습니다. 이러한 시스템이 산업 및 가정 공간으로 이동하는 것은 혁신의 신호가 아니라 정상화의 신호입니다. 반대로, 기술이 진정으로 파괴적이 되는 것은 바로 이 시점입니다.
이미 AGIBOT과 같은 로봇 회사는 개발에서 소위 “구체화된 AI 배포 단계”로의 전환을 발표하고 있습니다. 이들 기관의 새로운 전략은 신뢰할 수 있는 실제 성능을 위한 시스템을 구축하는 것입니다. 예를 들어 AGIBOT의 아키텍처는 이미 이동, 상호 작용 및 조작을 위해 설계되었습니다. 각 로봇은 서로 다른 작동 환경을 위해 설계되었습니다.
인프라 및 재구성
물론 로봇 솔루션을 배포하려면 결정 이상의 것이 필요합니다. 데이터 파이프라인, 유지 관리 환경, 소프트웨어 표준을 개발해야 합니다. 클라우드 컴퓨팅으로 온라인 AI 기술이 활성화된 경우 물리적 인프라는 이제 구현된 AI의 요구 사항을 충족해야 합니다.
동시에, 이 새로운 인프라는 “로봇이 일자리를 빼앗는다”는 이야기에 도전해야 합니다. 직원을 교체하는 대신 이러한 기계는 특정 작업을 자동화하여 직원이 직업의 보다 미묘한 측면을 처리할 수 있도록 해야 합니다. 이는 또한 로봇 감독자 또는 차량 관리자와 같은 하이브리드 역할의 개발로 이어질 수도 있습니다. 궁극적으로 “일”의 정의는 바뀔 수 있습니다.
소유권에 대한 접근 모델
전반적으로 세계 경제는 일회성 구매가 아닌 구독 시스템으로 전환하고 있습니다. 이러한 변화를 둘러싼 정서는 매우 다양하지만, 이는 단일 로봇 구매 대신 “서비스형 로봇” 모델로 이어질 가능성이 높습니다. 이는 로봇 접근에 대한 평균 장벽을 낮추지만 궁극적으로 플랫폼에 대한 의존도를 증가시킵니다. 새로운 가전제품보다는 로봇 접근이 장기적인 서비스나 유틸리티로 자리잡을 수 있습니다.
핵심은 신뢰성
오늘날 로봇 공학의 기술적 과제는 더 이상 주어진 작업을 완료하는 능력이 아닙니다. 오히려 문제는 규모에 맞게 안전하고 일관성 있게 수행할 수 있는지 여부입니다. 데모와 적극적인 사용을 통해 이러한 종류의 구체화된 AI의 적용 가능성이 입증되었지만 안정성은 훨씬 더 긴 기간 내에 존재합니다. 따라서 로봇공학 기술이 표준이 되는 결과는 아직 밝혀지지 않았습니다.
구현된 AI에 대한 시스템 수준의 관점을 취하면 로봇은 고립되어 작동하지 않는다는 것을 이해할 수 있습니다. 이를 지원하는 시스템도 마찬가지입니다. 결과는 이 공간 내에서 진행 상황이 어떻게 보이는지 재구성합니다. 즉, 안정적으로 배포, 반복 및 확장할 수 있는 시스템입니다. 이 접근 방식을 채택하면 업계는 AI를 쉽게 물리적으로 사용할 수 있는 단계에 진입할 수 있습니다.
디지털 트렌드는 외부 기여자와 협력합니다. 모든 기고자 콘텐츠는 Digital Trends 편집진이 검토합니다.
이 주제에 대해 더 알고 싶다면 아래를 참고하세요