Karol Hausman
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Profile
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 현직 | Physical Intelligence 공동창업자 |
| 이전 | Google DeepMind Staff Research Scientist |
| PhD | USC (University of Southern California) |
| 국적 | 폴란드 |
핵심 기여
- RT 시리즈 핵심 리더: RT-1, RT-2, RT-X 개발 주도
- SayCan: LLM + 로봇 제어 연결의 초기 연구
- Physical Intelligence 창업: π0 개발
- Google Robotics 핵심 인물: VLA 연구의 산업화 주도
Research Timeline
PhD & Early Career (2012-2017)
USC - Stefan Schaal 지도
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2015 | Skill Learning | 로봇 스킬 학습 |
| 2017 | Multi-Task Learning | 다중 태스크 로봇 학습 |
Google Brain / DeepMind (2017-2024)
Google Robotics 핵심 연구
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2018 | 입사 | Google Brain Robotics |
| 2020 | Multi-Task RL | 다중 태스크 학습 |
| 2022 | SayCan | LLM + 로봇 grounding |
| 2022 | RT-1 | Robotics Transformer |
| 2023 | RT-2 | 첫 VLA 모델 |
| 2023 | RT-X | Open X-Embodiment |
| 2023 | PaLM-E | Embodied Language Model |
Physical Intelligence (2024-present)
공동창업 & π0 개발
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2024 | Physical Intelligence 창업 | 범용 로봇 AI |
| 2024 | π0 | Flow matching VLA |
| 2025 | π0.5 | Open-world 일반화 |
Major Publications
VLA & Foundation Models
- RT-1 (2022) - Robotics Transformer
- RT-2 (2023) - Vision-Language-Action
- RT-X (2023) - Open X-Embodiment
- PaLM-E (2023) - Embodied multimodal model
- π0 (2024) - Flow matching VLA
LLM + Robotics
- SayCan (2022) - LLM grounding to robotics
- Inner Monologue (2022) - LLM feedback for robots
Multi-Task Learning
- Multi-Task RL (2018)
- Skill Composition (2019)
Key Ideas
SayCan (2022)
핵심: LLM의 언어 이해 + 로봇의 실제 수행 능력 결합
가능성 = P(유용|LLM) × P(성공|로봇)
LLM: "뭘 해야 하는가" (semantic)
Robot: "뭘 할 수 있는가" (affordance)영향:
- LLM + 로봇 통합의 초기 핵심 연구
- 이후 많은 LLM-robot 연구의 기반
RT-2 & VLA (2023)
핵심: VLM을 로봇 제어에 직접 활용
기존: 별도 perception + planning + control
RT-2: 단일 VLM이 이미지→액션 직접 출력영향:
- VLA 패러다임 정립
- Foundation model의 로봇 적용
Philosophy & Direction
연구 철학
“로봇 AI의 핵심은 일반화. 특정 태스크가 아닌 범용 능력이 목표”
연구 방향 변화
- 2012-2017: Skill learning, multi-task RL
- 2017-2022: Large-scale robot learning at Google
- 2022-2023: LLM + robotics, VLA models
- 2024-현재: Foundation models, Physical Intelligence
Google → Physical Intelligence
Google에서의 성과
- RT 시리즈로 VLA 패러다임 정립
- SayCan으로 LLM-robot 통합 시작
- Google Robotics 핵심 인물
창업 동기
- 학술 연구를 넘어 실제 제품화
- 범용 로봇 AI 상용화
- 빠른 실행과 집중