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가장 하이라이트라고 보는 부분이 바로 지금 보시는 저 손가락 움직임 저 진짜 완전 인간이지 않습니까 11개의 자유도를 가진 손이라고 얘기를 하고 있는데 지금 보시는 것처럼 계란을 자유자재로 들어 가지고 저렇게 놓을 수도 있는 섬사 동작이 구현이 가능하거든요. 이게 왜 어려울까요네 여러분 반갑습니다. 안대 공학 에러입니다. 테슬라에서 옵티머스 젠 2를 발표했습니다. 그동안 프로토타입을 발표하고 젠 1을 발표한 다음에 이렇게나 빠른 시간에 젠 2를 보였는데요. 일단 외관부터 상당히 많이 달라졌고 움직임도 장난이 아니거든요. 거기다가 섬세한 동작까지 상당히 많은 진보가 있었으니까 지금 영상에 나오면 저렇게 간단간단하게 나오는데 저 각각에 대한 의미가 어떤 것인지 어떤 기술이 들어갔는지 어떤 원리인지 한번 살펴보면서 파악해 보는 시간 가져보도록 하겠습니다.
일단 외관부터 저렇게 하얗게 변한 부분도 그렇고 뭔가이 깔끔해진 느낌이 들지 않습니까 그전에는 뭐라도 포장해 주고 뭔가 입혀 줘야 될 것 같은 느낌이었는데 지금 뭔가 이제 완제품 같은 느낌으로 싹 나왔어요. 일단 몸통이나 팔 다리 두께가 어느 정도 사람과 비슷한 수준으로 돼 있고 저 움직임 보세요. 진짜 자연스럽지 않습니까 손가락 움직임도 그렇고 몸을 이렇게 약간 약간 흔들어가면서 스테빌라이저 하는 부분 요런 것도 굉장히 눈여겨 볼 만한 부분입니다. 이런게 가능해졌다는 거는 결국은 액츄에이터 뿐만이 아니라 다양한 어떤 부품들이 작게 만들어서 구동을 할 수 있을 정도로 기술력이 높아졌다고 평가할 수 있는 부분이 있고요 거기다가 얼굴에 이렇게 신기하게 LED 아이언맨 마스크처럼 LED 이렇게 딱 들어가 있는데 저게 실제로 사람이 들어가 있는게 아니잖아요.
저는 LED이기 때문에 ledm 뭔가 신호를 쏘아주고 바깥에 있는 사람들도 로봇의 상태라던가 충전이 필요해요. 이렇게 얘기를 한다거나여 여러 가지 그러한 커뮤니케이션 용으로 사용되지 않을까 싶어요. 지금 보시다시피 이렇게 저 움직이는 속도가 조금 더 빨라졌는데 30% 더 빨라진 거거든요. 그래도 너무 느리다고 느껴질 수도 있는데 사실 그냥 속도만을 보면은 우리가 이동하면서 하는 작업 있죠. 예를 들어 짐을 든다거나 뭔가 절로 가야 된다거나 그 속도 자체가 30% 빨라지기 때문에 이동에 한해는 그만큼 생산성이 높아졌다고 볼 수가 있는 부분도 되겠습니다.
거기다가 무게는 10km 나 감소가 되었는데요. 성능을 그대로 유지를 하면서 오히려 더 발전이 되면서도 몸무게가 줄어들었기 때문에 저렇게 빠르게 구동을 한다거나 아니면은 배터리를 를 더 오래 쓸 수 있는 그러한 관점이 있을 것으로 보입니다. 제가 테슬라 볼 설명할 때마다 말씀드리는 거 같은데 테슬라는 결국은 양산을 해서 단가를 낮추고 원가를 절감해서 빠르게 보급하려는 목표를 갖고 있잖아요이 로봇을 만들 때에도 다양한 액츄에이터 관절이 관절 관절에 들어가는이 구동기의 필요한 상황인데 얘네를 딱 여섯 개만 만들었습니다. 롤피치이 세 축에 대해서 각각이 어느 정도로 움직이느냐 그 전부 다 분석해 갖고 각자가 비슷한 거를 하나의 그룹으로 묻고 또 선형으로 할지 회전으로 할지 이런 것들을 해가지고 총 여섯 개로만 딱 액트를 정했어요.
지금 보시는 요런 거 그래서 각각이 어느 정도 무게가 되는지 얼마만큼의 힘을 구동할 수 있는지를 정해 놓고 요거를 하나의 로봇을 만들 때이 여섯 가지 종류만 써서 만든 겁니다. 그래서 최대한 부품수를 줄여 가지고 양산화 가능성이 높아지도록 설계를 한 것이죠. 자세히 보니까 저 목을 자유자로 좀 움직이더라고요 좌우로도 움직이지만 또 끄덕끄덕도 하고이 위로 위로 하잖아요. 저게 이제 자유도가 2다 해서 2dof 디그리 오브 프리이고 부르는데 원래 디그리 오브 프리덤이은 이제 상하 자우가 다 되니까이 앞쪽에 있는 모든 방위에 대해서 다 인지가 가능하잖아요.
그래서 일단 적어도이 비전 처를 통해서 움직이는 옵티머스기능 확보가 될 수 있고 시야 가까지 충분히 넓게 가져갈 수 있다라고 보시면 될 것 같아요. 이게 회전하는 정도에 따라서 거의 180도 이상까지도 볼 수가 있겠죠. 이런 비전 처리용 로봇이라 그가 자율주행 차도 마찬가지지만 우리 사람도 그러지 않습니까 농구할 때도이 시야가 좋아야 빠르게 속공고 빠르게 이게 패스하고 페이크 쓰고 이렇게 하듯이 로봇도이 시야가 그 외에 대한 거를 정보를 추정을 할 수가 없잖아요. 갑자기 뭐가 날아올 수도 있고 결국 시야각이 중요한 건데 자이도 두 개의 목을 구성하 으로써 인간처럼 좀 더 인간스러운 수 있는 거를 구동했다 보시면 되겠고요 그리고 로봇 입장에서 보면은 자기 주변에 있는 것도 충분히 다 볼 수가 있겠죠.
디오 프리덤이 한 개면 그냥 이렇게 위아래로만 본다든가 아니면 좌우로만 보는데 자기 몸을 충분히 보면서 내가 뭘 들었는지 내 몸에 어떤 상태 변화가 있는지 이런 것도 파악할 수가 있다는 것이 되겠습니다. 가장 하이라이트라고 보는 부분이 바로 지금 보시는 저 손가락 움직임 저 진짜 완전 인간이지 않습니까 11개의 자유도를 가진 손이다고 얘기를 하고 있는데 지금 보시는 것처럼 계란을 자유자재로 들어 가지고 저렇게 놓을 수도 있는 섬세한 동작이 구현이 가능하거든요. 이게 왜 어려울까요. 원래 로봇 매니퓰레이터가 저렇게 끝으로 해 가지고 뭔가 움직여서 말단에 특정 부분을 딱 누르려고 하면은이 모터가 딱 고정해 가지고 끝부분에 이제 압력에 따라서 이게 밀릴 수도 있고 안 밀린다 하더라도 꽉 지었다가 액트가 살짝 풀려 가지고 놓을 수도 있고 그렇거든요.
그런데 계란같이 섬세한 거를 집어 가지고 할 수 있다는 거는 그 미세한 조정까지 같이 되었다라고 이해를 하시면 되겠습니다. 특히 저렇게 계란을 잡을 때 저 촉각 센서가 있어 가지고 각 핑거마우스 정보를 갖고 있겠죠. 단순히 매니퓰레이터를 움직여 가지고 집는 것이 아니라 각각의 이미지 압력 센서까지 가져와서 처리를 한다 원래 AI 데에서 발표를 할 때이 덱스트러스 손을 이용한 어떤 움직임에 대해서 상당히 집중을 하는 모습을 보여 주었는데요. 지금 마디를 보면은이 손가락에 보면 우리는 보통 이게 하나 둘 세 마디지터 하나 둘 셋 세 개로 구성되 있죠.
그러니까 11개의 디그리 오브 프리덤을 갖고 있다라고 돼 있는 거죠. 그러니까 엄지 손가락에는 충분히 세 네개의 축을 가지고 있어 가지고 나머지네 개와 어느 정도 덱스트로스 손의 움직임을 간단하게 하기 위해서 구현한다는 거죠이 다섯 개를 다 구현하면 좋겠지만 그만큼 복잡해지고 AI 차적 화도 많이 걸릴 뿐더러 또 양산하는데 이런 거 다 이제 돈이지 않습니까 이런 걸 줄이고 싶다라는 거죠. 그래서 각각의 손가락을 메탈로 만들어진이 힘줄로 이렇게 다 연결을 해 놓고 걔네들이 유연하게 움직일 수 있도록 구동을 하는 것이 되겠죠. 제가 학교에서 공부할 때는 이거 전부 다 뭐 키네마틱 뭐 행렬 곱해 가지고 다음에 어떡하지 가고 이런 거 다 했었거든요.
그렇게 막 계산해서 컴퓨팅에서 하는 것이 아니라 각각이 어떻게 움직였을 때를 AI 로 사람이 최대한 학습한 대로 움직이게끔 하니까이 섬세함이 움직이는 거죠. 근데 그게 되려고 하면은 AI 아무리 프로그래밍 했다 하더라도 그 입력에 대해서 로봇이 정확히 표현을 해 줘야 되거든요. 예를 들어 계란을 잡았는데 너무 세게지면 안 되잖아요. 그럼 살살 집어야 되는데 방금 것이이 모니터에서 저 파란색 기어 있는 저 클러치 핑거 드라이브라고 돼 있는 부분 요거는 테슬라에서도 직접 꼭 집어서 얘기를 했어요. 특별한 기어다 계란 같은 거를 잘 짓기 위한 건데 어떻게 됐느냐 테슬라에서 이걸 얘기할 때 넘 백 드라이버 블 핑거 드라이브라고 얘기했어요요 가운데에 여기요 기어 뒤에고 보이죠.
이렇게 위로 올라가면서 윙 돌아가면이 기어에 맞물려 가지고 얘가 돌아가는 형태예요. 그럼 손가락이 움직이는데 계란을 집었다 그래고 치면은 집은 다음에이 기어 끼리는요 기어 갭과 갭 사이에 유격이 있기 때문에 약간 벌러지 수가 있단 말이죠. 그럼 계란을 꽉 집었다 하더라도 살짝 이렇게 풀릴 수도 있어요. 꽉 잡고 있다가 이렇게 약간 풀릴 수도 있다는 거예요. 근데 쟤는 반대쪽 기어가 역회전을 하려고 하면은요 뒤에 있는 요게 꽉 잡아 주니까 백 드라이브가 안 된다는 거예요. 그러니까 특별한 전력을 구동하지 않고도 얘가 버틸 수 있으니까 전력도 아끼고 확실히 계란 같은 것도 살 잘 잡고 이런 걸 할 수가 있다는 거죠.
머리 잘 썼죠. 거기다가 이런 스쿼트 하는 거 이런 쓸데없는 거 왜 넣었냐고 하는데 요거는 로봇 자체의 안정성을 보여 주는 거죠. 특별한 움직임에서 얘네들이 스테빌라이저를 얼마나 잘하느냐 그러니까 애매한 환경에서도 잘 구동을 할 수 있다는 걸 보여 주려고 하는 것이 되겠고 그렇게 보면은 작년에 나왔던 저거 보면은 온갖 그 전성과 막 와이어 하네스랑 막 다 엉켜 가지고 얘네들 딱 이제 잘 세우려고 막 노력하는 이런 모습들을 볼 수가 있는데 저런 것도 없이 스스로 이렇게 잘 움직여서 스태빌라이저 안정화 할 수 있도록 한다라는게 상당히 놀라운 발전입니다.
거기다가 발 부분도 좀 잘 보시면 좋을 것 같은데 잠깐 멈춰 볼까요. 발을 디일 때의 힘과 토크를 센싱하는 발가락 관절 섹션도 있고 인간이 움직이는 거를 그대로 따라 있다라고 하는데 요게 왜냐면은 앞에서 먼저 다렸다가 뒤로 풀리는 요런 거 방 보셨습니까 발 잡으세요. 어 마치 인간이 걷는 거를 그대로 학습을 한 거 같아요. 저렇게 움직이는게 안정적이라고 보고 저렇게 학습을 한 것으로 보이고요 특히이 액츄에이터 같은 경우에는 알통에 있어 알통에 알통에 이렇게 액츄에이터를 넣어 놨는데 이렇게 되면 아무래도 공간 세이빙이 되죠. 기본적으로 액츄에이터를 안쪽에 넣으면서 나중에 이거를 바깥에 이게 싸게 되면은 외부 환경에서도 뭔가 이렇게 막 흑 먼지 날리고 뭐 물지만은 그런 데서도 잘 동작하도록 염두를 해두고 하지 않았을까라고 추정할 수 있는 부분들이 있겠습니다.
거기다 처음에 저게 신발을 신었는지 안 신었는지 모르겠는데 신발 신긴 거 같죠. 신발을 신길 수 있도록의 모양을 만들어 놨다 이또 신발 바뀌었잖아 그러니까 뭔가 특정한 지형에서 잘 움직일 수 있도록 특정한 신발이 필요할 수도 있을 거고 할 때 그거까지 고려를 해서 사람 신발을 그대로 꽂아줄 수 있도록 요렇게 구성하지 않았나 싶습니다. 이렇게 테슬라 봇 옵티머스가 제너레이션 2까지 나온 상황이면 요거로 실제로 어디에 쓸 수 있을까를 고민을 하게 될 거잖아요. 아무래도 자율주행차는 조금 더 걸리지 않을까 왜냐면 면은 결국 안정과 관련되어 있고 어떤 상황이 버릴지 모르는 더만 데이터를 학습해야 된다라고 보는 견해가 더 많죠.
그런데 이런 옵티머스 같은 경우에는 테슬라의 기가 팩토리에 바로 넣어 가지고 특정한 반복 노동을 시킨다거나 아니면 사람이 들어가서 하기 힘든 것들을 좀 해 준다거나 이런 것들을 바로 투입을 한다는 측면에서 봤을 때는 다율 주행보다는 조금 더 쉽지 않을까라고 추측할 수 있는 부분이 되겠죠. 이미 저런 섬세한 부분을 해결하고 있기 때문에 그냥 사람 대신에 저걸 넣는 거예요. 그냥 그리고 계속 충전시키면서 계속 쓰는 거야 그러면 일단은 원가를 얼마 없이 하게 아낄 수 있고 이렇게 되면 테슬라 봇 자체도 그렇고 테슬라 차량까지 원가 절감을 할 수가 있다라는 것이 되겠죠.
fcd 버전 12에서 일론 머스크가 그런 얘기를 했었죠. 엔드 투 엔드로 학습을 시켰다 운전을 하다가 속도 방지턱이 나오면은 거기서 속도를 줄여라고 프로그램밍 한게 아니라 처음부터 끝까지 모든 거를 통째로 끝에서 끝까지 모든 거를 다 비전 처리한 다음에 거기에 대해서 학습한 것들을 계속 데이터를 때려 넣어 가지고 통합적으로 구동할 수 있도록 했다고 했는데요. 테슬라 옵티머스 같은 경우에도이 엔드 투 엔드로 학습을함으로써 각각의이 액추에이터 그이 어떻게 움직여야 할지 거기서 센서 데이터가 특정하게 저렇게 들어왔을 때 어떤 압력으로 어떻게 처리를 해야 되 될지 어떤 모양으로 해야 될지 손가락까지 이렇게 딱 들고 있지 않습니까 저런 것들을 사람으로부터 학습을 해서 특정 명령에서 수행을 한 것보다는 비전을 보고 거기에 대해서 처리를 해서 행동을 수행하는 이러한 방식으로 지금 충도 추지 않습니까 저렇게 아 이게 신나요.
막 아직 클러빙 하기에는 조금 아쉽지만 그래도 저번에 비에서는 얼마나 자연스럽게 변하지 않습니까 이번 발표도 갑자기 뚝 튀어나 가지고 짧은 클립을 통해서 소개를 했지만 사실 놀라야 할 부분은 바로 여기라고 봐요 처음에 나왔을 때가 2022년 9월에 저런 모양으로 나왔거든요. 사실 그 더 전에는 막 움직이면서 막 춤추면서 사람이 그런 거 나왔는데 옵티머스 젠 1 이 올해 3월에 나왔습니다. 그리고 9개월 만에 다시 이렇게나 발전된 형태가 나왔다라는 거죠. 그 말은 실제로 더 연구되고 있는 테슬라 안에서는 훨씬 더 개선된 버전에 뭔가가 있다라는게 되겠죠.
왜냐면은 양상과 함께 고려해서 퍼포먼스까지 지켜내야 되기 때문에 요러 부분에 대해서 테슬라가 상당히 빠르게 발전되는이 델타가 크다는 거죠. 그럼 앞으로 얼마나 발전될까 정말 크게 기대할 수 있는 부분이지 않겠습니까 테슬라의 fsd이 기술의 발전을 통해서 이렇게 로보틱스가 빠르게 발전할 수 있다라는 것이 우리가 정말로 놀라야 할 부분이고요 실제로 로보틱스 한는 친구들이라 그가 전자공학 한 친구들은 요거 보면은 진짜 너무 놀라워요 이게 어떻게 이렇게 빨리 만들었지 원래 하던 사람들이 아니잖아 물론 기술자들 다 데고 왔겠지만도 AI 이렇게 학습을 해서 원가 절감으로 이렇게 구동기 막 몇 개만 해 가지고 막 머리를 짜내면 저런 결과가 이렇게 빠르게 나올 수 있구나라고 보이는 부분이 되겠습니다네 그래서 오늘 테슬라 옵티머스 젠 2에 대해서 빠르게 요약을 한번 해 보았는데요.
일단 그냥 봐도 너무 재밌고 신기하고 놀라운 부분들이 있지만 각각에 대한 요소들이 얼마나 큰 의미를 가지는지 그리고 테슬라가 처음에 예고를 했던 것처럼 그거를 잘 만들었다는 것에 의미가 있고요 섬세한 동작이 중요한 거는 인간을 따라하기 위해서죠. 인간을 잘 따라하기 위한 기술로드 맵처럼 잘 따라가고 있는 것으로 보입니다. 일런 머스크가 처음에 쫄쫄이 어을 있고 인간이 춤을 출 때는 뭐 저런 게다 있 하고 조롱을 받았지만 2년 만에 이렇게 빠르게 발지 않는 로봇을 보니 가슴속에 뜨거움이 차오르면서 어마무시한 벅차오름을 느끼고 있는 안대 공화
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