10월20일 여의도 FKI타워서 온·오프라인 진행
이번 세미나는 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 맞춰 행동하도록 만드는 인공지능(AI) 기술과 제조·물류 현장 적용 과제를 다룬다. 시각·언어·행동(VLA) 모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM), 월드모델을 중심으로 로봇 학습과 제어, 데이터 구축 기술을 살펴볼 예정이다.
VLA는 시각 정보와 언어 지시를 로봇 행동으로 연결하는 기술이다. RFM은 다양한 작업 데이터를 학습해 여러 환경과 작업에 대응하는 기반 모델을 구축하는 데 활용된다. 월드모델은 로봇의 행동에 따라 주변 환경이 어떻게 달라질지를 예측하는 기술로 주목받고 있다.
현장 적용 과정에서 해결해야 할 과제도 주요 논의 대상이다. 로봇은 형태와 재질이 다른 물체를 안정적으로 다뤄야 하고 사람이나 다른 장비가 함께 움직이는 환경에서도 안전성을 확보해야 한다. 학습에 필요한 데이터를 어떻게 수집할지, 시뮬레이션에서 학습한 동작을 실제 장비에서도 재현할 수 있을지도 중요한 과제로 꼽힌다.
강연에서는 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델과 로봇 데이터 팩토리 구축, 다지·다관절 로봇 핸드의 정밀조작 기술 등을 다룬다. AGV·AMR·산업용 로봇의 통합관제와 안전성 검증, 시계열 파운데이션 모델의 피지컬 AI 적용 사례도 소개한다.
학습하지 않은 물체를 다루는 범용 매니퓰레이션과 제조 로봇의 작업 데이터 학습도 논의한다. 시뮬레이션과 실제 환경 사이의 차이를 줄이는 Sim2Real 전이와 데이터 정합 기술을 통해 실제 현장에 로봇을 적용할 때 점검해야 할 요소도 살펴본다.
연구원 관계자는 "제조 현장에서는 로봇이 한 번 동작에 성공하는 것과 달라지는 작업 조건에서도 안정적으로 일을 수행하는 것 사이에 큰 차이가 있다"며 "이번 세미나는 VLA와 RFM, 월드모델의 기술적 흐름을 이해하고, 기업이 로봇 도입과 개발 과정에서 어떤 데이터와 검증 절차를 준비해야 하는지 살펴보는 자리가 될 것"이라고 말했다.
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