Figure AI의 휴머노이드 로봇용 AI 시스템 "Helix" - 시각-언어-행동(VLA) 모델

요약: 시각, 언어, 움직임: 헬릭스, 로봇공학의 이정표

Helix는 Figure AI에서 개발한 혁신적인 휴머노이드 로봇용 AI 시스템입니다. 시각-언어-행동(VLA) 모델로서 시각 인식, 음성 이해, 정밀한 동작 제어를 하나의 시스템에 통합했습니다. Helix는 가정과 같은 비정형 환경에 적합한 유연한 로봇 시스템 개발에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 사전 학습 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 통해 인간과 기계의 상호작용에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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헬릭스의 능력

• 35축 움직임을 포함한 휴머노이드 로봇 상체 전체의 실시간 제어
• 복잡한 작업을 수행하기 위해 음성 입력 및 시각 정보를 처리합니다
• 특별한 훈련 없이 미지의 물체를 인식하고 처리하는 방법
• 여러 로봇이 협력하여 작업을 수행합니다
• 냉장고에 물건을 채워 넣는 것과 같은 집안일을 하는 것

기술적 세부 사항

두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다

1. 70억 개의 매개변수를 가진 멀티모달 언어 모델 (7-9Hz)
2. 8천만 개의 파라미터(200Hz)를 가진 모션 AI

• 단 500시간의 감독 하에 훈련을 받았습니다
• 에너지 효율이 뛰어난 임베디드 GPU에서 실행됩니다

가장 큰 경쟁자들

1. 구글 딥마인드: RT-2와 유사한 VLA 모델 개발 중
2. 메타: 첨단 휴머노이드 로봇 개발 중
3. 애플: 첨단 AI 휴머노이드 개발 경쟁에도 뛰어들었다
4. OpenAI: Figure AI의 이전 파트너였으며, 현재는 AI 개발 분야의 경쟁업체입니다

구글 딥마인드

구글 딥마인드는 획기적인 시각-언어-행동(VLA) 모델인 RT-2(Robotics Transformer 2)를 공개했습니다. RT-2는 인터넷상의 텍스트 및 이미지 데이터에서 개념을 학습하고 이를 로봇 동작으로 변환함으로써 로봇이 별도의 훈련 없이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 테스트 결과, RT-2는 이전 모델인 RT-1에 비해 새로운 작업에서 훨씬 향상된 성능을 보여주었습니다.

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메타

메타는 인공지능 기반 휴머노이드 로봇 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 회사는 소비자용 로봇 연구 개발에 집중하는 새로운 팀을 리얼리티 랩(Reality Labs) 사업부 내에 설립했습니다. 메타는 다른 제조업체에서도 활용할 수 있는 인공지능 시스템, 센서 및 소프트웨어 플랫폼을 개발할 계획입니다.

사과

애플은 휴머노이드 로봇과 비휴머노이드 로봇 디자인 모두를 연구하고 있습니다. 하지만 아직 개발 초기 단계에 머물러 있습니다. 분석가 밍치궈는 양산이 아무리 빨라도 2028년은 어려울 것으로 예측합니다. 애플은 특히 인간과 로봇의 상호작용에 집중하고 있습니다.

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오픈아이

Figure AI의 전 파트너였던 OpenAI는 자체 로봇 사업부를 구축하고 있으며, 인공지능을 현실 세계에 구현한 로봇에 집중하고 있습니다. 이 회사는 이제 로봇 공학 분야의 AI 개발에서 구글 딥마인드 등 다른 기업들과 직접 경쟁하고 있습니다.

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혁신적인 VLA 모델: Helix는 지각, 언어 및 움직임을 결합합니다

Figure AI가 최근 출시한 Helix는 로봇 AI 분야에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이 혁신적인 시각-언어-행동(VLA) 모델은 여러 획기적인 기능을 통해 기존 시스템과 차별화되며, 휴머노이드 로봇 제어에 새로운 기준을 제시합니다. Helix는 시각 인식, 음성 이해, 정밀한 동작 제어를 하나의 시스템으로 통합하여 물리적 로봇 공학의 난제를 해결하도록 특별히 설계되었습니다.

독창적인 이중 시스템 아키텍처

헬릭스와 다른 로봇용 AI 시스템의 가장 큰 차이점은 혁신적인 2성분 아키텍처에 있을 것입니다. 이러한 이중 시스템 구조는 로봇 AI의 근본적인 문제를 해결합니다.

시스템 1과 시스템 2: 상호 보완적인 지능

기존 방식과 달리, 헬릭스는 상호 보완적인 두 시스템을 사용하여 보편성과 속도 사이의 독특한 균형을 이룹니다. 시스템 2(S2)는 70억 개의 매개변수를 가진 멀티모달 언어 모델로, 7~9Hz의 주파수로 작동하며 로봇의 분석적인 "두뇌" 역할을 합니다. S2는 시각 데이터와 음성 명령을 처리하고, 주변 환경을 해석하며, 수행할 행동을 결정합니다.

이를 보완하는 시스템 1(S1)은 8천만 개의 파라미터를 가진 빠르고 반응성이 뛰어난 시각-운동 제어 장치입니다. 이 구성 요소는 S2에서 제공하는 의미 정보를 200Hz라는 놀라운 주파수로 정밀하고 연속적인 로봇 동작으로 변환합니다. Figure AI는 기존 접근 방식이 보편성 부족이나 속도 저하로 인해 실패했다고 설명합니다. "VLM(Visual Large Language Model)을 사용하는 것은 보편성은 높지만 속도가 느리고, 로봇에 시각적 동작 전략을 사용하는 것은 빠르지만 보편성은 낮습니다." Helix는 이중 구조를 통해 이러한 양면성을 극복합니다.

이 아키텍처는 시각 데이터와 음성 명령을 결합하는 구글 딥마인드의 RT-2와 같은 다른 잘 알려진 VLA 모델과 근본적으로 다릅니다. RT-2 역시 시각 데이터와 음성 명령을 결합하지만, 이 모델처럼 두 부분으로 나뉘는 구조는 없습니다.

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포괄적인 제어 기능

35개 이상의 자유도 제어

헬릭스의 또 다른 특징은 35개의 자유도를 동시에 제어할 수 있다는 점입니다. 이러한 포괄적인 제어 기능을 통해 손목, 몸통, 머리, 그리고 각 손가락을 포함한 휴머노이드 상체 전체를 정밀하고 빠르게 조작할 수 있습니다. 이러한 제어 능력은 기존의 대부분의 시스템을 능가하며, 고도의 정밀 운동 능력이 요구되는 복잡한 조작 작업까지 가능하게 합니다.

객체 일반화 및 학습

특정 훈련 없이도 범용 객체 인식이 가능합니다

Helix의 핵심 특징은 특정 특성에 대한 사전 학습 없이도 거의 모든 소형 가정용품을 인식하고 처리할 수 있다는 점입니다. 이러한 폭넓은 일반화 능력 덕분에 시스템은 모양, 크기, 색상 및 재질이 다양한 수천 개의 물체를 처리할 수 있습니다.

각각의 새로운 작업이나 물체 유형에 맞춰 재프로그래밍이나 재학습이 필요한 다른 많은 AI 로봇 시스템과 달리, 헬릭스는 다양한 상황에 적응하고 자연어 명령에 반응할 수 있습니다. 이는 패러다임의 전환을 의미하는데, 헬릭스는 단일 신경망을 사용하여 물체 집고 내려놓기, 서랍과 냉장고 사용, 다른 로봇과의 상호작용 등 모든 동작을 학습하며, 작업별 세부 조정이 필요 없기 때문입니다.

다중 로봇 협업

독창적인 협업 능력

Helix는 두 대의 로봇을 동시에 제어하고 협업할 수 있는 최초의 VLA(가상 로봇 자동화) 모델입니다. 이러한 기능 덕분에 로봇들은 물체 이동 및 움직임 조율과 같은 복잡한 작업을 공동으로 해결할 수 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 로봇들이 고개를 끄덕이거나 눈을 마주치는 등 인간과 거의 유사한 방식으로 소통한다는 것입니다.

이러한 협업 방식은 기존 시스템에 비해 상당한 진전을 의미합니다. 기존 시스템에서는 일반적으로 각 로봇이 개별적으로 제어되거나 특정 역할을 수행하기 위해 별도의 교육이 필요했습니다. 헬릭스에서는 두 로봇 모두 개별적인 조정 없이 동일한 모델 무게를 사용합니다.

교육 효율성 및 실행

최소한의 교육으로 최대의 성능을 발휘합니다

또 다른 중요한 차이점은 훈련 과정의 놀라운 효율성에 있습니다. 헬릭스는 단 500시간의 고품질 원격 조종 훈련 데이터만으로 개발되었는데, 이는 수천 시간에 달하는 특정 시연이 필요한 유사한 접근 방식보다 훨씬 적은 시간입니다. 이러한 효율성은 시스템의 기술적 정교함뿐만 아니라 상업적 응용 분야에서의 경제적 타당성까지 입증합니다.

내장형 프로세싱 기능

강력한 외부 서버에 의존하는 많은 로봇 AI 시스템과 달리, 헬릭스는 로봇 내부에 내장된 에너지 효율적인 GPU에서 전적으로 실행됩니다. 이러한 온보드 프로세싱 덕분에 외부 컴퓨팅 리소스에 지속적으로 연결할 필요가 없어지므로 로봇이 다양한 환경에서 더욱 자율적이고 유연하게 움직일 수 있습니다.

전략적 차별화

일반적인 AI 모델 대신 수직적 통합

Figure AI는 OpenAI와의 협력을 종료하고 하드웨어와 소프트웨어를 자체 개발하는 수직 통합 전략을 추구함으로써 다른 기업들과 전략적으로 차별화를 꾀했습니다. CEO 브렛 애드콕은 일반적인 AI 모델로는 물리적 로봇에 탑재되는 AI, 즉 '실체화된 AI'의 요구 사항을 충족하기에 불충분하다고 설명했습니다. 이러한 결정은 일반 AI 모델에 의존하기보다는 로봇 공학의 특수한 과제에 맞는 맞춤형 솔루션을 개발하려는 회사의 접근 방식을 강조합니다.

응용 프로그램 안내

가정용으로 초점을 맞추세요

현재 많은 업계 관계자들이 산업용 또는 작업장용 로봇 애플리케이션에 집중하고 있는 반면, Figure AI는 Helix를 통해 가정용 로봇이라는 전략적으로 다소 의외의 접근 방식을 취하고 있습니다. 이 로봇들은 식료품 분류, 냉장고 채우기, 다양한 가정용품 정리 등 일상적인 작업을 수행할 수 있으며, 다른 업체들이 진입하기에는 너무 복잡하다고 생각하는 시장을 겨냥하고 있습니다.

다중 로봇 협업: 차세대 로봇 공학의 핵심

헬릭스는 이중 시스템 아키텍처, 포괄적인 제어 기능, 뛰어난 일반화 능력, 그리고 다중 로봇 협업 기능을 통해 다른 AI 로봇 시스템과 차별화됩니다. 효율적인 학습 과정, 내장형 프로세싱, 그리고 가정용 애플리케이션에 대한 전략적 집중을 통해 휴머노이드 로봇 개발에 있어 중요한 진전을 이루었습니다. 구글 딥마인드의 RT-2와 같은 다른 시스템들이 시각 데이터와 음성 명령을 결합하는 유사한 접근 방식을 추구하는 반면, 헬릭스는 독창적인 아키텍처와 통합 개발 방식을 통해 차별화된 경쟁력을 제공하며 차세대 AI 로봇의 선두 주자로 자리매김하고 있습니다.

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