대체가 아니라 인간을 위한 로봇을 구축할 때입니다

로봇과 자율성의 미래에 대해 생각하는 것은 흥미진진합니다. 무인 자동차, 소등 공장, 도시 항공 이동성, 전 세계 어디에서나 이용할 수 있는 로봇 외과 의사. 우리는 빌딩 블록이 창고, 소매점, 농장 및 도로에서 함께 사용되는 것을 보았습니다. 이제는 인간을 대체할 로봇이 아니라 인간을 위한 로봇을 만들어야 할 때입니다.

우리는 여전히 어 갈 길이 멀다. 왜요? 물리적 세계에서 완전히 자율적으로 작동하려는 로봇을 만드는 것은 어렵기 때문입니다.

인간은 목표를 달성하기 위해 역동적인 상황에 매우 잘 적응합니다. 로봇 및 자율 시스템은 매우 정확하고 반응이 빠른 다변수 작업에서 매우 강력합니다. 새로운 세대의 기업들은 이 두 가지를 결합하고 인간을 대체하지 않고 인간을 위해 작동하는 로봇을 만들고 그 과정에서 여러 산업을 재창조하는 데 관심을 돌리고 있습니다.

제한을 통한 혁신

강화 학습 및 적대적 네트워크와 같은 ML의 새로운 방법은 로봇 시스템의 속도와 기능을 모두 변화시켰습니다.

이러한 방법은 다음과 같은 경우에 매우 효과적입니다.

<올>

잘 알려진 작업을 위해 설계되었습니다.

제한된 환경 및 제한된 변수 변경 내에서.

대부분의 최종 상태가 알려진 곳.

예측할 수 없는 상황과 '규칙'의 가능성이 낮은 곳에서 로봇은 인간보다 기적적으로 더 잘 작동할 수 있습니다.

Amazon 로봇 구동 창고는 제한된 환경(창고), 제한된 다양성(구조화된 경로) 및 모든 최종 상태가 알려져 있는(제한된 작업 가변성) 잘 특성화된 작업(상품 이동)을 잘 보여줍니다.

복잡한 세계의 로봇

복잡성과 변동성이 더 큰 덜 구조화된 환경에서는 어떻습니까? 오류 및 예상치 못한 상황의 가능성은 프로세스의 복잡성에 비례합니다.

물리적 세계에서 로봇은 전에 본 적이 없는 상황에 직면했을 때 무엇을 해야 할까요? 그 질문은 예상되는 환경에 대한 로봇의 이해와 충돌하며 알 수 없는 최종 상태가 있습니다.

충돌하는 로봇은 바로 기업이 로봇을 실제 세계에 도입할 때 직면하는 도전과제입니다.

Audi는 2019년까지 3단계 자율성을 달성할 것이라고 주장했습니다(업데이트:최근 포기). Waymo는 2천만 마일을 주행했지만 운영 및 지리적 제약이 있습니다.

Tesla는 완전한 로봇식 공장 접근 방식에서 인간-기계 혼합으로 되돌아갔습니다. 회사는 "자동화로는 인간이 할 수 있는 복잡성, 불일치, 다양성 및 '잘못된 일'을 처리할 수 없습니다."라고 말했습니다.

예 — 이 복잡한 문제는 해결될 것이지만 상황은 아직 해결되지 않았습니다.

물리적 세계에서 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 인간을 기술 가드레일로 구현했습니다.

무인 자동차, 라스트 마일 배송 로봇, 창고 로봇, 피자 만드는 로봇, 바닥 청소 등과 같은 애플리케이션은 작업을 모니터링하는 '인간 순환' 덕분에 현실 세계에서 작동할 수 있습니다.

인간은 원격 운영자, AI 데이터 트레이너 및 예외 관리자 역할을 합니다.

Human-in-the-Loop 로봇 공학

앞서 언급한 예와 같이 'Human in the Loop'는 기술의 속도를 가속화하고 우리가 평생 볼 수 없을 것이라고 생각하는 기능을 열어주었습니다.

동시에 우리가 구축하는 사용 사례를 제한했습니다. 범용 기술 세트를 중심으로 로봇 시스템을 설계할 때 작업 범위는 해당 기술로만 제한됩니다.

무인 자동차, 배달 로봇 또는 창고 로봇을 교육하고 운영하려면 모두 일반적으로 보유하는 동일한 기술이 필요합니다.

결과적으로 오늘날 로봇이 할 수 있는 것은 주로 사람/물체를 탐색하고 식별하는 능력을 중심으로 클러스터링됩니다.

이들 회사는 솔루션을 시장에 출시하면서 두 가지 현실을 빠르게 깨닫게 됩니다.

(1) 상품 작업을 통해 다른 사람들도 유사한 솔루션을 더 쉽게 시도할 수 있습니다(지난 몇 년 동안 등장한 AV 및 창고 로봇 회사의 수에서 볼 수 있음).

(2) 높은 노동 유동성은 임금을 떨어뜨리고, 따라서 의미 있는 경제를 창출하기 위해 고용량을 늘리는 것이 아니라 인간을 완전히 대체하는 이러한 솔루션이 필요합니다. 예를 들어 Waymo/Uber/Zoox는 결국 수익을 올리기 위해 드라이버를 제거하고 대량으로 운영해야 합니다.

로봇에 대한 상품 접근 방식의 결과로 인해 이러한 기술 개발자는 인간을 완전히 대체해야 했습니다. 실행 가능한 기업이 되기 위해.

로봇과 인간의 교차점 변화

열린 질문은 이것이 기계와 인간 사이의 올바른 교차점입니까? 이것이 우리가 인간의 창의성과 로봇의 정밀성을 활용하기 위해 할 수 있는 최선입니까?

Expert-in-the-Loop 로봇 공학

로봇이 할 수 있는 일을 가속화하려면 인간을 대체하려는 시도에서 로봇과 인간이 손을 잡을 수 있는 솔루션을 구축하는 것으로 초점을 전환해야 합니다. 로봇이 우리 산업의 중요한 워크플로에 들어갈 수 있도록 전문가와 숙련된 기술자를 보강하는 데 로봇이 필요했습니다.

일반 항공, 건설, 제조, 소매, 농업 및 의료와 같은 산업을 보다 안전하고 효율적이며 수익성 있게 만들 수 있습니다. 운영자 및 기술자의 인간 역할을 관리자 및 전략가로 변경

헬리콥터 조종사는 비행 및 제어 관리의 피곤한 균형에서 벗어날 수 있습니다. 건설 기계 작업자는 반복적인 동작보다 전략과 예외에 집중할 수 있습니다.

제조 시설을 통해 작업자는 피곤한 육체 노동보다 처리량, 작업 흐름 및 품질에 집중할 수 있습니다. 소매 운영자는 재고를 채우지 않고 고객 경험에 집중할 수 있습니다.

이들 산업은 모두 제한된 노동력, 고도로 가변적인 환경, 적은 기술, 높은 오류 비용으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 전문가와 손을 잡고 작동하는 로봇 또는 자율 시스템을 페어링하면 일반 사용 사례와 비교하여 역학 집합에서 반전될 수 있습니다.

기업은 운영자를 교체하는 것이 아니라 보강하기만 하면 되는 솔루션을 구축하여 운영의 경제성을 의미 있게 바꿀 수 있습니다.

전문가-로봇 세대를 위한 구축

현재 세대의 기술 혁신은 로봇 공학과 자율성을 사용하여 산업 전반에 걸쳐 운영 경험을 변화시키는 새로운 세대의 회사와 함께 시작됩니다.

<울>

복잡한 항공기 비행 제어 기능을 갖춘 Skyryse*와 같은 혁신적인 회사입니다.

건설 중인 로봇 공학

제조 분야의 Path Robotics.

채광 중인 애벌레

농업의 블루 리버

해양 탐사의 세일드론.

소매업의 Simbe Robotics*.

의료 분야의 직관적인 수술

많은 주요 차원을 공유하는 로봇 솔루션:

<울>

인간 오퍼레이터와 짝을 이룰 수 있는 고급 수준의 자동화 또는 자율성을 도입합니다.

안전한 운영, 개선된 운영 비용, 높은 총 자산 활용의 3가지 가치 측면 중 2가지 이상을 제공합니다.

운영자의 시간을 더 높은 가치의 작업으로 전환합니다. 결국에는 여러 기능을 동시에 관리할 수 있습니다.

주로 제어 시스템과 인식 시스템 모두에서 소프트웨어로 정의됩니다.

기초 자산 비용의 20% 미만인 가격대로 고객 자산 기반에 쉽게 개조할 수 있습니다.

경상적인 수익과 안정적인 마진으로 '서비스로' 시장에 진출할 수 있습니다.

기술은 인류가 불가능한 일을 할 수 있도록 힘을 실어주었습니다.

불가능하다는 것은 훨씬 더 정확하고 빠르게 더 복잡한 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미합니다. 그러나 여전히 많은 산업이 인간의 독창성과 권위보다 인간 노동과 운영에 의존하고 있습니다.

전 세계가 사회적 거리두기와 원격 근무에 적응함에 따라 기술을 우리의 속담인 외골격으로 활용하여 인간의 장점을 극대화하고 나머지는 기술에 맡기는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

*Venrock은 Skyryse 및 Simbe Robotics의 투자자입니다.