AI 가 생성형 중심으로 여러 분야에서 괄목할 만한 기술적 진전을 보여주고 있다. 최근 들어, 로봇을 위한 AI 도 비전, 언어를 입력으로 행동을 생성하는 VLA-robot foundation model 을 중심으로 많은 기술들이 보고되고 있다. 본 발표에서는 로봇 AI 의 현재 기술을 살펴보고 앞으로 로봇 AI 가 어떻게 발전 할까를 예측 해보고자 한다. 이를 토대로 우리는 무엇을 해야 하는가를 제안 드리고자 한다.

As automation becomes increasingly prevalent in manufacturing and logistics, there is a growing demand for robots that can work closely with humans and perform tasks requiring interaction and cooperation. Companies like Boston Dynamics, Tesla, and Figure have intensified their efforts in humanoid robot development, drawing significant attention to this field. This talk explores the reasons behind the recent surge of interest in humanoid robots by examining their historical development, advancements in AI technologies, and practical application areas. Insights will be shared on designing user-friendly robots, with an emphasis on motion control and human-robot interaction to create robots that integrate seamlessly and safely into human environments. Enhancing the usefulness of robots in daily life requires a deeper understanding of human tasks and improved methods for task execution. Ultimately, this presentation aims to highlight the importance of humanoid robots and their potential impact across various industries and everyday life, illustrating why now is the time to focus on the development and deployment.

AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실시간 추론으로 빠르게 이동하고 있습니다. 본 강연에서는 이러한 변화가 나타나게 된 배경을 살펴보고, AI 가속기를 개발 중인 스타트업 리벨리온이 추론 중심의 새로운 시대를 어떻게 준비하고 있는지 소개합니다.

- AI 가속기 개요
- AI 가속기 중요성
- AI 가속기 종류 및 현황
- AI 가속기 활용 장점
- 퓨리오사 AI 가속기 RNGD

최근 LLM (대규모 언어 모델) 기반 추론 서비스가 확대되면서, 대규모 데이터에서 유의미한 정보를 빠르게 검색하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 벡터로 변환해 유사한 정보를 빠르게 찾는 기술로, LLM의 효율적인 동작을 지원하는 핵심 인프라로 주목받고 있다. 본 발표에서는 AI와 데이터, LLM 추론 서비스의 관계 속에서 벡터 데이터베이스의 원리와 역할, 이를 가속하는 하드웨어 시스템을 살펴보고자 한다.