PoC → 본계약첫 단계로 추천
PoC N천만 원약 2~3개월 · 본계약은 PoC 결과로 산정
- 과제 정의와 성공 기준 합의
- OO그룹 로봇 데이터셋 구축
- VLA 파인튜닝과 시뮬레이션 평가 리포트
- GROOVE 적용 전후 실행 품질 비교
x2Real × OO그룹 R&D · VLA 도입 협력 제안
VLA 도입의 A to Z는 x2Real이,
연구팀은 방향만.
데이터셋 구축부터 파인튜닝, 시뮬레이션 평가, 실행 보정과 공격 탐지까지. OO그룹 로봇에 맞춘 VLA 파이프라인을 만듭니다.
VisionLanguageAction
x2Real이 구축하는 것
x2Real이 만들고, 연구팀은 결정만.
x2Real의 기술 · GROOVE
다시 학습하지 않고, 떨림만 지웁니다.
VLA는 명령을 묶음(chunk)으로 내놓고, 그 안에서 떨림이 생깁니다. GROOVE는 모델을 고정한 채, 원래 경로에서 벗어날 수 있는 범위(튜브) 안에서만 명령을 다듬습니다.
모델 재학습 없음튜브 후보 14개청크마다 QP 14회jerk가 가장 낮은 후보 선택기준 미달이면 원래 출력
x2Real의 기술 · DETOX
VLA를 노린 공격을, 찾아냅니다.
카메라 입력이나 지시문을 조작해 로봇이 의도하지 않은 동작을 하게 만드는 공격이 연구되고 있습니다. DETOX는 이런 공격을 탐지하는 x2Real의 기법입니다.
- 배포 전 보안 점검
- 공격 시나리오별 레드팀 리포트
- 사내 VLA 과제의 보안 기준
DETOX는 논문 준비 중입니다. 세부 방법은 공개 시점에 공유합니다.
OO그룹 R&D가 바뀌는 것
흩어진 VLA 과제가, 하나의 파이프라인으로.
재현 실패검증된 레시피흩어진 데이터데이터 자산성공률만품질·보안까지
VLA를 들여오는 방법
지금 선택지는 세 가지. 모두 한계가 분명합니다.
- 선택지 1내부 인력 채용
사람을 찾는 동안, 과제는 멈춘다
- 선택지 2해외 로봇 AI 플랫폼
빠르지만, 속을 볼 수 없다
- 선택지 3SI · 컨설팅 외주
로봇은 붙여도, VLA는 모른다
네 가지 기준으로 나란히
시작은 빠르게, 결과는 우리 것으로.
x2Real의 제안
그래서, PoC로 시작하는 VLA 협력.
- VLA 연구 전문성
GROOVE·DETOX를 연구하는 팀이
최신 기법을 과제에 바로 씁니다. - 우리 로봇 맞춤
OO그룹의 로봇·카메라·작업으로
학습하고 평가합니다. - 작게 시작
성공 기준을 먼저 정하고
PoC로 확인합니다. - 결과물 이전
코드·데이터셋·모델·리포트를
모두 넘깁니다.
연구실처럼 최신, 그런데 결과물이 남는다SI처럼 맞춤, 그런데 VLA를 안다플랫폼과 달리 속까지 넘긴다
연구 기반
인식에서 제어, 그리고 VLA까지.
Sangho YunPhysical AI & Robotics Researcher · POSTECH Data Intelligence Lab서울대 ARI Lab · 서울대 DYROS Lab · 중앙대 AI For Mechanical System Lab 연구 인턴 · 제39회 ICROS 학부생 우수논문상
x2Real과 일하는 방식
2주 정의, 2~3개월 PoC, 다음은 결과로 결정.
- 성공 기준부터 합의
- 매달 결과물로 리뷰
- 기준에 못 미치면 결과물을 넘기고 종료
계약 방식
필요한 만큼, 세 가지 방식으로.
기술 라이선스
연 N천만 원적용 로봇 대수 기준
- GROOVE 실행 보정 모듈
- DETOX 공격 탐지 모듈 (논문 공개 후 범위 협의)
- 학습·평가 파이프라인 코드
- 버전 업데이트와 기술 지원
공동연구 · 정부과제
과제 규모별 협의산학 공동연구 · 국책과제
- 공동연구 과제 설계와 제안서 작성
- 국책과제 공동 신청과 수행
- 논문·특허 공동 성과
- OO그룹 연구원 VLA 실습 교육
1년 뒤를 그려보면
1년 뒤, OO그룹 R&D에 VLA 역량이 남습니다.
VLA 연구팀이 함께합니다.