아담 사딜렉 – AIM의 창립자 및 CEO 인터뷰 시리즈

아담 사딜렉은 AIM의 창립자이자 CEO입니다. 어린 시절, 그는 로봇공학과 자동화에 대한 열정을 가지고 있었고, 스스로 학습하고 물리적인 작업을 더智能하게, 빠르게, 안전하게 만드는 시스템을 구축하고자 했습니다. 이러한 초기의 관심은 그를 구글로 이끌었고, 그는 지구 규모의 AI와 자율 주행 자동차에 대한 획기적인 연구에 기여했습니다. 이후 이것은 웨이모(Waymo)로 발전했습니다. 그는 땅을 옮기는 산업, 즉 거의 모든 인간 인프라의 기초가 되는 산업이 자동화의 기회를 놓친 것을 인식하고, AIM을 설립하여 땅을 옮기는 산업에 자율성을 가져오기 위해 노력했습니다.

AIM은 세계 최초의 AI 기반 重機 플랫폼을 개발하여 대규모로 땅을 옮기는 방식을 혁신하고 있습니다. 고급 인식, 계획, 제어 시스템을 결합하여 AIM은 건설, 광산, 기후 회복 프로젝트를 위한굴착, 평탄화, 재료 이동을 자동화합니다. 회사의 기술은 노동력 부족, 인프라 현대화, 재해 대비와 같은 글로벌 도전을 해결하고, 지구와 그 너머에서 자율적인 기계가 건설할 수 있는 미래를 위한 기반을 마련합니다.

구글[x]에서 10년 이상 근무하면서 웨이모가 되는 프로젝트를 포함한 주요 AI 이니셔티브에 참여했습니다. 그 기간 동안 어떤 경험들이 물리적인 세계를 자동화하는 것이 올바른 방향임을 확신시켜주었나요?

구글에 합류한 후에博士学位를 취득한 후에 구글[x]와 알파벳에서 실제 환경에서 AI의 잠재력을 직접 경험할 수 있었습니다. 그러나 실제 인프라 프로젝트를 구축할 때까지 자동화의 게임 체인저가 될 수 있는 잠재력을真正로 깨달을 수 있었습니다.

경험있는 건설자들조차 매일매일 땅과 재료를 옮기는 것이 얼마나 어려운지 보면서, 자동화가 이 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 깨달았습니다. 자율적인 땅 옮기기는 지구의 가장 큰 도전과 기회를 해결하고, 안전성을 높이고, 산업을 가속화할 수 있을 것입니다.

팬데믹期间, 저는 가라지에서 수동 기계를 자율 기계로 변환하기 시작했고, đó에서 AIM이 탄생했습니다.

AIM Intelligent Machines는 하이드로릭 머신リー의 도입 이후 거의 자동화되지 않은 산업을 선택했습니다. AIM을 출시하기로 결정한 결정적 순간이나 통찰력이 무엇인가요?

우리가 사용하는 모든 것, 우리가 의존하는 모든 것은 흙에서부터 시작됩니다. 이 기기에서 읽고 있는 내용부터 건물, 도로, 기계까지 모든 것이 광산에서 채굴되거나 재배되며, 흙을 옮기는 능력은 모든 것의 핵심입니다.

건설 현장에서 직접 경험한 바와 같이, 광산과 건설 산업은 기술과 자동화의 혜택을 거의 받지 못했습니다. 반면에 창고에는 컨베이어 시스템이 있고, 공장에는 자동화된 조립 라인이 있으며, 해상 컨테이너화와 추적 시스템이 있지만, 대규모 흙을 옮기는 방법은 오랜 시간 동안 거의 변하지 않았습니다.

또한 저는 흙 옮기기를 개선해야 하는 엄청난需求을 이해하기 시작했습니다. 중장비를 운영하는 것은 세계에서 가장 위험한 직업 중 하나로,熟練한 노동자의 부족을 초래하며, 건설 산업은 2년 내에 거의 100만 명의 노동자를 추가로雇用해야 합니다. 또한 지구 전체적으로 자율적인 흙 옮기기가 필요합니다. 자원 공급망을 개선하고, 우수한 인프라를 구축하고, 재해의 영향을逆転시키고, 기후 변화의 부정적인 영향을逆転시키기 위해서입니다.

이 모든 것이 저에게 자율적인 흙 옮기기가 필요하다는 것을 깨닫게 했습니다. 우리는 지구의 가장 큰 도전과 기회를 해결하고, 안전성을 높이고, 산업을 가속화할 수 있는 비전, 속도, 지능을 필요로 합니다. 이것이 저에게 AIM을 설립하고 해결해야 할 문제를 제시한 것입니다.

광산이나 건설 장비의 자율성은 엄청난 복잡성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 거친 지형, 예측할 수 없는 조건, 수십 년 동안 제작된 중장비 등이 있습니다. AIM 플랫폼을 가능하게 한 주요 기술적 돌파구는 무엇인가요?

지구에서 가장 어려운 환경에서 흙을 옮기는 것을 설계하는 것은 쉽지 않습니다. 우리는 도로, 차선, 규칙 구조가 없는 환경에서 작동할 수 있는 시스템을 개발해야 했으며, 또한 극한의 열과寒, 어둠, 인터넷 연결이 없는 환경, 그리고 눈, 우박, 모래폭풍과 같은 날씨 조건에서도 작동할 수 있는 시스템을 개발해야 했습니다.

AIM의 주요 기술적 돌파구 중 하나는 거친 환경에서 감지와 매핑의 도전을 해결하는 것이었습니다. 센서 기술은 중장비에 장착될 때 쉽게 손상될 수 있습니다. 따라서 우리는 이러한 취약한 부분을 제거하고, AIM의 컴퓨팅과 임계 구성 요소를専用의 방어구조에 내장했습니다. 또한 센서를 기계의 실제 골격에 용접하여 더 많은 내구성을 제공했습니다.

이러한 내구성과 함께, 기계에 내장된 강력한 학습 능력으로 인해 AIM은 세계의 가장 극한 환경에서 생산 작업 현장에서 흙 옮기기 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 또한 기계의 내구성을 더욱 높이고, 유지 보수를 줄이며, 작업 시간을 연장하는 데 도움이 됩니다.

AIM의 전략은 기존의 중장비를 센서, LiDAR, 카메라로 개조하는 것입니다. 왜 새로운 자율 중장비를 개발하는 대신 기존 장비를 개조하기로 결정했나요?

간단히 말하면, 우리는 모든 흙 옮기기 작업에서 자동화를 사용할 수 있기를 원합니다. 현장 및 자산 관리자들은 이미 중장비 함대를 위해 수백만 달러에서 수십억 달러를 투자했습니다. 이러한 기계 중 하나의 가격은 1백만 달러 이상이며, 수년간 운영될 수 있습니다. 따라서 전체 함대를 새로운 기계로 교체하여 자율성을 갖추는 것은 실현 가능하지도 않고, 지속 가능하지도 않습니다.

우리의 개조 우선 접근 방식은 전 세계에서 운영 중인 수십만 대의 레거시 기계를 해결합니다. AIM을 통해 조직은 즉시 자신의 능력을 향상시켜 물자 공급망을 개선하고, 인프라를 구축하고, 재해의 영향을逆転시키고, 기후 변화의 부정적인 영향을逆転시킬 수 있습니다. 이는 자동화를 필요한 속도와 규모로 제공하여 오늘날의 작업을 강화합니다.

AIM의 플랫폼은 기계가 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록.end-to-end 학습을 사용합니다. 이 피드백 루프는 실제 작업에서 어떻게 작동하나요? 그리고 지금까지 어떤 운영상의 개선을 관찰했나요?

우리의 접근 방식은 모든 AI 계산을 온보드에 배치하는 것이었습니다. GPS나 인터넷 없이도 작동하는 강화된 플랫폼과 결합하여 엣지에서 수행되는 엔드투엔드 학습을 통해 향상된 자율성을 제공합니다. 이를 통해 기계는 작업을 더 많이 수행할수록 더 똑똑해지고 더 빨라질 수 있습니다. 실제로 1시간도 채 안되는 시간에 AIM이 장착된 기계는 굴착 방법을 학습합니다. 정말 좋아요! AI 로봇 제어는 GPS 없이도 2cm의 정확도로 달리는 등 학습을 통해 매우 정밀해집니다.

엔드투엔드 학습은 AIM 기계가 상용 수준의 자율성에 도달하여 전 세계 생산 작업장에서 획기적인 작업을 수행하는 데 핵심입니다. 이는 또한 모든 데이터, 분석 및 성능 모니터링이 탑재되어 마모를 줄이고 가동 중지 시간을 줄이며 기계의 작동 수명을 더욱 연장한다는 의미입니다. 

또한 시스템이 학습함에 따라 AIM은 연료 절약, 듀티 사이클, 차량 활용도, 최적의 AI 사이트 계획 및 재작업 제거 전반에 걸쳐 새로운 운영 및 CapEx 가치를 제공할 수 있습니다. 채굴에서 평균적으로 AIM은 매출을 위해 매년 기계당 1,300만 달러 상당의 광석을 추가로 생성하는 동시에 수익성 개선을 위해 기계당 연간 633,000달러를 절약합니다(직접적인 OpEx 절감). 더 이상 기계 위나 근처에 아무도 없기 때문에 사람에게 해를 끼칠 수 있는 모든 가능성을 완전히 제거하는 것은 그 자체로 필수적인 엄청난 수준의 안전을 제공하며 금액을 뛰어 넘습니다. 우리는 시스템이 제공하는 추가적인 운영상의 이점을 계속해서 확장하고 있습니다.

당신은 여기서 AI의 적용이 인프라, 기후 탄력성, 심지어 국방에도 중요하다고 주장합니다. 현재 진행 중인 가장 눈에 띄는 실제 사용 사례는 무엇이며, 그것이 사회적으로 미치는 영향을 어떻게 보시나요?

현재 10억 명의 사람들이 해수면 상승으로부터 10미터 미만의 높이에 살고 있고, 6명 중 1명은 산불 위험이 심각한 지역에 살고 있으며, 30억 명 이상이 복원이 필요한 토지 황폐화로 인해 영향을 받고 있습니다. 노동력 부족이 중요 기반 시설의 구축 속도, 수리 속도, 프로젝트 완료 속도에 심각한 영향을 미치고 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 이러한 노동력 부족으로 인해 기후 변화의 부정적인 영향을 되돌릴 뿐만 아니라 미래의 문제를 사전에 예방하는 것이 그 어느 때보다 어려워지고 있습니다.

이러한 문제를 정면으로 해결할 수 있는 유일한 방법은 작업 현장에 더 많은 권한과 자율성을 부여하여 노동 제약, 기상 조건 또는 위험한 작업 환경으로 인해 작업이 제한되지 않도록 하는 것입니다.

예를 들어, 기후 변화의 부정적인 영향으로 인해 산불 빈도가 증가하고 있습니다. AIM은 이러한 화재로 인한 피해에 대응하기보다는 화재가 발생하기 전에 화재를 막고 있습니다. AIM이 장착된 도저를 깊은 숲에 직접 떨어뜨려 산불 확산을 방지하는 방화벽을 만드는 동시에 원격으로 작동할 수 있습니다. 마찬가지로, 제방이나 방파제를 건설하는 방법은 그것을 들어올리기 위해 해안선을 따라 매우 의도적으로 자재를 쌓는 것입니다. 그것은 우리가 이미 하고 있는 토공사와 유사합니다.

AI는 우리가 이러한 자연재해와 기후 문제에 대응하고 이를 방지하는 방식을 변화시킬 것입니다.

광업 및 건설 산업은 확고한 관행, 엄격한 규제, 높은 위험 허용 범위를 갖고 있지만 자동화 도입률은 낮은 경우가 많습니다. AIM이 솔루션을 확장할 때 직면하는 비기술적 장벽(문화, 규제, 운영)은 무엇입니까?

수십 년 동안 관행이 확립된 공간에 혁신적인 기술이 진입하는 것은 항상 어려운 일입니다. AI 기반 기술은 비기술 산업에 항상 약간의 회의론을 가져옵니다. 그러나 AIM을 사용하면 운영자에게 AIM의 작동 방식과 제공 방식을 물리적으로 보여줌으로써 이러한 문제를 극복할 수 있었습니다. 그들을 활용 방법과 안전하고 만족스러우며 지속 가능한 직업으로 나아가는 방법을 알아보세요. 

이들 산업은 노동력 부족과 수요 증가의 영향을 직접적으로 느끼고 있으며, AIM이 장착된 차량이 자율적으로 전체 교대 근무를 정밀하게 완료하거나 승무원이 접근하기에는 너무 위험한 위치에서 작동할 수 있는 방법을 알게 되면 이러한 우려는 사라집니다. 운영자는 기계 내부에 갇히는 대신 안전한 거리(AC 또는 난방 시설)에서 자율 차량을 작동하여 생산량과 가동 시간을 모두 높일 수 있다는 사실에 기뻐합니다. 

운영 효율성에 대한 요구 증가는 전통적으로 채택을 방해하는 장애물보다 더 큽니다. 

중장비 및 토공 작업에 AI를 적용하려는 사람이 거의 없던 시기에 AIM을 설립하셨습니다. AIM의 장기 비전을 어떻게 구체화했으며, 초기 실험과 광업 및 건설 자동화에 대한 더 큰 업계 이야기의 균형을 어떻게 맞추셨나요?

Google을 떠나면서 저는 짧은 지연 시간과 극도의 속도가 요구되는 견고한 물리적 인프라 프로젝트를 구축하기 시작했습니다. 이때 저는 자율 운영을 물리적 세계에 도입해야 한다는 것을 깨달았습니다.

자동화는 항상 광업 및 건설 산업의 꿈에 가깝습니다. 모두가 해결책이 나타나기를 바랐지만 누구도 해결책을 제시하지 못했습니다. 기술 및 산업별 배경을 바탕으로 AIM의 비전은 분명했습니다. 저는 해결해야 할 운영상의 격차와 AI가 물리적 세계에 어떻게 적용될 수 있는지 이해했으며, 이러한 최적화를 위한 시장이 존재한다는 것을 알았습니다.

행성 규모의 AI(Google/Waymo)와 현재 지구를 움직이는 자율성에 대한 작업을 고려할 때, 실제 세계에서 AI의 잠재적 영향과 디지털 영역에서 본 것과 어떻게 비교하시나요?

AI는 이미 디지털 세계에서 우리가 운영하는 방식을 변화시켰으며, 우리는 물리적 세계에서도 비슷한 가치 제안을 보고 있지만 규모는 훨씬 더 큽니다. AI가 인간이 연구를 수행하고, 작업을 관리하고, 인간의 감독을 줄이는 방법을 변화시키는 것과 마찬가지로 AIM은 물리적 기계가 작동하고, 경험을 통해 배우고, 변화하는 환경에 적응하는 방법을 변화시키고 있습니다.

우리는 물리적으로 접근할 수 없는 위치에서 작업할 수 있고 일반적으로 작업 현장이 폐쇄되는 기상 조건에서 작동하며 지속적인 생산성을 유지할 수 있는 자율 기계를 장착하여 작업자가 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI의 디지털 애플리케이션이나 물리적 애플리케이션은 인간을 완전히 대체하기 위한 것이 아니며, 인간이 일하는 방식을 향상시키는 것입니다.

AIM의 비전이 지구를 넘어 외계 건설과 테라포밍까지 확장된다고 제안하셨습니다. 당신이 보기에 그 지평선은 얼마나 현실적이며, AIM이 미래에 어떤 역할을 할 것으로 보시나요?

이 자동화를 지구 곳곳에 적용하는 것이 첫 번째 단계입니다. 그러나 지구 외 건설 및 자원 활용이 현실화됨에 따라 자율적인 원격 전력 중장비의 필요성이 더욱 중요해질 것입니다. 우리는 인간 건설 인력을 화성에 보낼 수는 없지만 극한의 기상 조건에서 작동할 수 있는 AIM 장착 기계를 보낼 수 있으며 동시에 해당 환경에 더 잘 작동하는 방법에 대한 자신의 경험을 통해 배울 수 있습니다. 우리에게는 원격 제어만으로 작동하는 기계가 아닌 기계가 필요합니다. 인간이 할 수 없는 위치에서 완전히 자율적으로 작동할 수 있는 기계가 필요합니다.