Robotec.ai, Liquid AI 및 AMD는 동적 창고에서 에이전트 AI를 시연합니다. 출처: Robotec.ai
Robotec.ai는 완전 자율 창고 로봇을 시연했습니다. 로봇 공학 테스트 및 배포를 위한 시뮬레이션 시스템을 전문으로 하는 이 회사는 Liquid AI 및 Advanced Micro Devices Inc.와 협력하고 있습니다.
Robotec.ai에 따르면 이 로봇은 에이전트 AI를 사용하여 하드 코딩된 스크립트에 의존하지 않고 실시간으로 작업을 동적으로 계획하고 실행합니다.
로봇은 독점적으로 구동됩니다. AMD 라이젠 AI 프로세서 그리고 Liquid AI의 차세대 LFM2 비전 언어 모델(VLM). 이러한 기반 모델은 인식, 추론 및 자연어 이해를 결합하여 명령을 해석하고 유출 또는 막힌 출구와 같은 안전 위험을 감지하며 자동으로 시정 조치를 실행합니다.
Robotec.ai는 시뮬레이션 플랫폼의 광범위한 테스트를 통해 시스템 성능이 향상되었다고 말했습니다. 시뮬레이션은 실제 하드웨어에 내장된 AI의 검증을 지원하여 물리적 테스트에 따른 비용과 위험을 방지합니다. 주변 환경 변화에 지능적으로 반응하는 추론 로봇의 미래를 향한 한 걸음입니다. 회사 주장했다.
AMD, Robotec.ai 및 Liquid AI는 로봇 공학 분야의 에이전트 AI를 선보였습니다. 로스콘 2025년 싱가포르에서 참석자들은 17/18번 부스에 있는 AMD 디스플레이에서 실시간 시연을 볼 수 있었습니다.
Liquid AI 모델은 인식, 추론 및 언어를 통합합니다.
물리적 지능은 다음과 같은 효율적인 플랫폼을 통해 엄청난 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 모바일 조작기에이전트와 결합 일체 포함 기반 모델과 신뢰할 수 있는 로봇공학을 통합한 것입니다. Robotec.ai는 자사의 새로운 시연이 자율 이동 로봇으로 구성되어 있다고 밝혔습니다.AMR)는 AMD 실리콘에서 실행되는 에이전트 AI로 구동되며 트래픽이 혼합된 창고 내에서 작동합니다.
자연어를 사용해 인간이 지정한 작업을 완료하고 재계획을 통해 변화하는 조건에 적응합니다. 유연한 로봇은 검사 대리인 역할도 하여 창고 구역에서 예상치 못한 일이 발생하거나 안전 문제가 감지될 때마다 운영자에게 경고합니다.
이 시스템의 핵심에는 임베디드 실시간 지능을 위해 설계된 VLM인 Liquid AI의 LFM2-VL이 있다고 Robotec.ai는 설명했습니다. 지각, 추론, 언어 이해를 최적화된 단일 다중 모드 기반 모델로 통합합니다. AMD 하드웨어.
에이전트 로봇공학 다운스트림 작업에 맞게 모델을 맞춤화하기 위해 Liquid는 Robotec에서 제공하는 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 사용합니다. 회사는 이를 통해 복잡한 산업 환경에서 도메인별 미세 조정과 견고성을 가능하게 한다고 말했습니다.
LFM2-VL은 시각적 장면을 해석하고 상황 인식 추론을 수행하며 목표 기반 작업을 전적으로 장치 내에서 계획합니다. Liquid AI는 효율성과 반응성 덕분에 로봇이 안전하고 자율적으로 작동할 수 있다고 말했습니다.
Robotec.ai는 AMD의 프로세서가 에이전트 AI를 위한 탁월한 “두뇌”인 동시에 로봇 소프트웨어 스택을 병렬로 실행할 수 있음이 입증되었다고 덧붙였습니다. “토큰, 대기 시간, 처리량과 같은 투명한 지표로 측정한 속도와 전력 효율성 모두에서 놀라운 성능을 제공하며 빠르고 컴팩트하며 효율적입니다.”라고 회사는 말했습니다.
처음에 AMD Ryzen 프로세서에서 시연된 Robotec.ai는 가까운 시일 내에 AMD 임베디드 x86 솔루션으로 전환할 계획입니다.
Robotec.ai는 HiL 시뮬레이션에서 AMD와 협력합니다.
Robotec.ai는 AMD HiL(Hardware-in-the-Loop)과 협력했습니다. 시뮬레이션테스트 및 성능을 향상시킵니다. 회사는 다음을 실행하는 HiL 시뮬레이션을 만들었습니다. 로스 단일 Ryzen 장치에서 2 스택 및 AI 추론.
이 구성에서 시뮬레이션은 별도의 AMD 기반 컴퓨터에서 실행되며 Robotec.ai가 주장하는 실제 세계와 구별할 수 없는 가상 환경을 로봇에 제공합니다.
그러면 HiL 인터페이스는 로봇의 센서와 액추에이터 신호를 시뮬레이터의 입력 및 출력에 직접 연결하여 현실적이고 재현 가능한 조건에서 동일한 제어 논리를 적용할 수 있습니다.
이는 HiL 설정을 실제 설정으로 전환하는 것을 지원하여 신속한 OEM 프로토타이핑을 가능하게 하고 솔루션의 견고성을 입증합니다. 장기적으로 HiL은 혁신의 연구 개발 단계를 가속화할 수 있다고 Robotec.ai는 말했습니다.
게시물 Robotec.ai는 AMD, Liquid AI와 협력하여 창고 로봇에 에이전트 AI를 적용합니다. 처음 등장한 로봇 보고서.