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라플라스 인텔리전스, 로봇·자율주행 AI의 실패 상황을 찾는 시뮬레이션 공개
3줄 요약
- 라플라스 인텔리전스가 로봇과 자율주행 시스템의 드문 실패 상황을 자동으로 만드는 시험 기술을 소개했습니다.
- 실세계 정보를 바탕으로 만든 가상 환경에서 AI가 충돌이나 위험 장면을 설계해 배치 전 약점을 찾는 방식입니다.
- 현재 매출은 주로 자율주행 분야에서 나오며 휴머노이드 물류 로봇 협력은 초기 단계입니다.
미국 라플라스 인텔리전스는 10월 13일 테크크런치 인터뷰에서 물리 AI의 위험 상황을 자동으로 시험하는 기술을 설명했습니다. 실제 지형과 지도 자료를 바탕으로 가상 환경을 만들고, AI 에이전트가 시스템이 실패할 만한 드문 조건을 찾아 반복해서 시험합니다. 회사는 NVIDIA의 Cosmos 기반 환경을 후속 학습해 활용한다고 밝혔습니다.
개발자는 언어 지시로 교통량이나 상황을 바꾸고, 다른 차량과 보행자의 반응까지 포함해 상호작용을 시험할 수 있다고 회사는 설명했습니다. 목표는 로봇이나 차량이 실제 현장에 투입되기 전에 약점을 찾아 수정하는 것입니다. 가상 시험이 현실에서의 안전을 완전히 보장한다는 검증 결과는 제시되지 않았습니다.
회사는 일본 이스즈와 미국 Bot Auto를 고객으로 소개했고, NVIDIA와 샌호세 교통 운영 시범사업도 진행 중이라고 밝혔습니다. 현재 수입은 주로 자율주행 관련 프로젝트에서 발생합니다. 창고용 휴머노이드 로봇 업체들과의 작업은 초기 단계라고 구분했습니다.
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