[Abstract]

“파운데이션 모델: 로보틱스 및 자율 시스템 혁신”
자연어 처리(GPT)에서 이미지 멀티모달로 이어진 파운데이션 모델의 트렌드는 궁극적으로 비디오 파운데이션 모델로 진화할 것으로 예상됩니다. 이 발전은 현재 인공지능이 특정 도메인의 학습 데이터에 지나치게 의존하는 한계를 극복하고 더 다양한 응용 분야를 가능하게 할 것입니다. 전통적인 AI 기술과 달리, 파운데이션 모델은 확연히 다른 접근 방식을 제공합니다. 예를 들어, 서빙로봇을 위해 목적지까지 가도록 AI를 만들 때, 기존 인공지능 기술과 파운데이션 모델의 접근 방식은 크게 다릅니다.
2000년대 초반 엔드투엔드 딥러닝이 가져온 변혁과 유사한 변화를 일으키며, 파운데이션 모델은 인공지능의 새로운 시대를 열 것입니다. 이는 2023년 8월 26일 테슬라와 일론 머스크가 X(구 트위터)를 통해 FSDv12 라이브 스트리밍을 선보이면서, 기존 방식으로는 완전 자율주행을 달성하기 어렵다는 것을 입증했습니다.
파운데이션 모델 기반의 RV(로봇 비전)는 시뮬레이션과 이미 축적된 데이터를 통해 자율주행을 학습합니다. 목적지까지의 길을 탐색하고 갑자기 사람이 나타날 때 즉시 반응하여 정지하는 등의 기능을 수행합니다. 또한, 넓은 광각 시야를 통해 엘리베이터와 같은 좁은 공간에서도 판단하고 사고를 피할 수 있습니다.
전세계적으로 고령화사회에 진입하면서 로봇이 활용되는 세상은 점차 가속될 것이고, 이에 따라 데이터 축적과 인공지능 발전속도를 빠르게 진행될 것입니다. 우리는 범용적인 인공신경망을 설계하고 필요한 현실 데이터를 누적하고 정규화한 데이터셋을 구축하고 있습니다. 여기에 로봇 자체에서 추론을 할수 있도록 종단 AI모듈을 탑재한 하드웨어를 개발했습니다.

[Biography]

곽인범은 Polaris3D의 대표이며 로봇공학 및 멀티모달 파운데이션 모델에 대한 연구에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 그는 POSTECH에서 석사 학위를 취득하고 박사 과정 중 휴학한 경력이 있습니다. 최근에는 다양한 분야에서 로봇 기술의 적용 가능성을 탐구하고 있습니다. 그의 프로젝트는 인하우스 물류 서비스 로봇 개발, 제조 라인 자동화 로봇, 그리고 가정용 로봇을 포함하고 있습니다. 이러한 프로젝트들은 그의 로봇공학에 대한 전문성과 혁신적인 접근 방식을 잘 보여주고 있습니다. 곽인범 대표는 기술의 최전선에서 활동하며 로봇공학 분야의 발전을 주도하고 있습니다.