iNews24, Haply물리적 AI 및 로봇 학습 접근 방식 조명
iNews24는 차세대 로봇 AI를 발전시키는 기술을 다룬 CES 2026 관련 보도에서 Haply 소개했습니다.
이 기사는 Haply Maum AI를 Haply 다루었으며, 두 회사는 각각 물리적 AI 생태계의 서로 다른 부분을 대표하고 있다.
Maum AI의 연구는 로봇이 정보를 해석하고, 지시를 처리하며, 행동을 계획할 수 있도록 돕는 데 중점을 두었습니다. 저희의 연구는 햅틱 기술이 과제 수행에 수반되는 물리적 정보를 파악하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 초점을 맞췄습니다.
지성은 반드시 구체적인 행동으로 이어져야 한다
AI 시스템은 이미지를 해석하고, 언어를 처리하며, 계획을 수립할 수 있습니다.
하지만 로봇은 이러한 계획을 실제 움직임으로 전환해야 합니다. 로봇은 정확한 위치에 도달하고, 물체와 접촉하며, 적절한 힘을 가해야 합니다.
이러한 구분은 물리적 AI의 핵심입니다.
“물건을 집어라”와 같은 지시는 사람에게는 이해하기 쉬울 수 있다. 하지만 이를 실행에 옮기려면 물건의 크기, 무게, 재질, 안정성, 주변 환경 등에 따라 신체적인 판단을 내려야 한다.
로봇은 원하는 결과뿐만 아니라, 그 결과를 달성하기 위해 필요한 물리적 행동도 학습해야 합니다.
모방 학습의 역할
모방 학습을 통해 로봇은 인간의 시범을 통해 학습할 수 있습니다.
사람이 작업을 수행하면, 시스템은 로봇이 해당 작업을 재현하는 데 도움이 될 수 있는 정보를 기록합니다. 동작 데이터를 통해 이동 경로와 시간이 지남에 따라 작업이 어떻게 진행되었는지 확인할 수 있습니다.
그러나 움직임만으로는 이러한 상호작용을 완전히 설명하기 어려울 수도 있다.
예를 들어, 시연 영상에서는 도구가 올바른 경로를 따라가는 모습만 보여줄 뿐, 사용자가 얼마나 세게 눌렀는지, 언제 저항이 발생했는지, 작업 도중 힘이 어떻게 변했는지는 드러내지 않을 수 있습니다.
당사의 햅틱 기술은 이러한 부족한 물리적 맥락을 보완해 줄 수 있습니다.
HARP 인간 주도형 로봇 학습
iNews24는 당사의 ‘인간형 첨단 로봇 플랫폼( HARP)’이 CES 2026 혁신상(Innovation Awards)을 수상한 것을 계기로 이를 집중 조명했습니다.
저희는 로봇 공학 팀들이 인간의 움직임, 힘 피드백, 로봇 제어 워크플로우를 서로 연결할 수 있도록 돕기 HARP 설계했습니다.
당사의 햅틱 인터페이스를 사용하면, 운영자가 상호작용을 주도하는 동안 시스템이 움직임과 물리적 힘에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.
사람이 조종하는 로봇 시연
모방 학습
원격 조작
힘을 고려한 데이터 수집
시뮬레이션
로봇 워크플로우 개발
단순한 시각적 움직임 그 이상을 포착함으로써, 당사의 햅틱 시스템은 팀이 물리적 작업이 어떻게 수행되는지에 대한 보다 완전한 모델을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
시뮬레이션과 물리적 상호작용의 결합
시뮬레이션은 팀들이 상호작용을 개발하고, 테스트하며, 반복할 수 있는 통제된 환경을 제공하기 때문에 로봇공학 분야에서 그 중요성이 점점 더 커지고 있다.
NVIDIA 공학 생태계와의 협력을 통해, 저희는 햅틱 상호작용을 NVIDIA Sim과 같은 시뮬레이션 도구와 연계하고 있습니다.
호환되는 시뮬레이션 환경 내에서, 조작자는 가상 시스템으로부터 힘 피드백을 받으면서 Haply 통해 로봇과의 상호작용을 제어할 수 있습니다.
이를 통해 팀은 실제 로봇에 적용하기 전이나 적용과 동시에 사람이 주도하는 워크플로를 개발하고 평가할 수 있습니다.
시뮬레이션이 실제 환경에서의 테스트를 대체할 수는 없습니다. 시뮬레이션은 연구자들이 상호작용을 구축하고, 반복하며, 개선할 수 있는 또 다른 환경을 제공합니다.
서로 연결된 문제를 해결하는 다양한 기술들
iNews24의 원본 기사에서는 마움 AI와 Haply 다뤘는데, Haply 두 회사가 로봇 지능의 서로 다른 단계를 대표하기 Haply .
AI 시스템은 로봇이 요청을 해석하고 어떤 조치를 취해야 할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 햅틱 기술과 시연 기술은 해당 동작이 물리적으로 어떻게 수행되어야 하는지를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 기능들은 서로 대체 가능한 것이 아니라 상호 보완적인 관계에 있습니다.
차세대 로봇은 지각, 언어 이해, 계획 수립, 시뮬레이션, 로봇 제어, 촉각, 그리고 인간의 시연이 유기적으로 연계되는 데 그 성패가 달려 있을 것입니다.
물리 기반 AI의 모든 과제를 단 하나의 레이어만으로는 해결할 수 없습니다.
지능형 기계가 현실 세계와 상호작용할 수 있도록 돕기
물리 기반 AI 분야에서 우리의 역할은 사람, 시뮬레이션, 로봇 간의 물리적 연결에 중점을 두고 있습니다.
움직임과 힘을 포착함으로써, 저희는 팀들이 인간의 신체적 지식이 어떻게 유용한 로봇 공학 데이터와 반복 가능한 워크플로로 전환될 수 있는지 탐구할 수 있도록 돕습니다.
iNews24의 보도는 이를 로봇 지능의 광범위한 발전 과정에서 중요한 부분으로 평가했다.
iNews24의 원문 기사 읽기
이 페이지는 iNews24의 CES 2026 관련 보도에서 Haply로봇 AI, 모방 학습, 물리적 AI 기술 분야에 소개된 내용을 요약한 것입니다.
원본 출처
https://www.inews24.com/view/1926759
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