A biological programming paradigm for Physical AI, built on event-driven architecture.
Physical AI를 위한 이벤트 기반 생물학적 프로그래밍 패러다임.
Classical computing centered around a narrow input-process-output frame, where interfaces and outputs were comparatively constrained.
고전 컴퓨팅은 비교적 제약된 인터페이스와 출력을 가진 입력-처리-출력 프레임을 중심으로 발전했습니다.
Inputs expanded from keyboard and mouse to camera, microphone, and location — but outputs often stayed screen- and printer-centric.
입력은 키보드·마우스에서 카메라·마이크·위치정보로 확장됐지만, 출력은 여전히 화면·프린터 중심에 머무는 경우가 많았습니다.
Physical AI introduces many sensing channels and many real-world action channels at the same time. Cell Coding reframes software as a network of functional cells instead of a single I/O pipeline.
Physical AI는 다중 감각 채널과 다중 현실 행동 채널을 동시에 요구합니다. Cell Coding은 소프트웨어를 단일 I/O 파이프라인이 아닌 기능 세포 네트워크로 재정의합니다.
Embodied systems are better modeled as cooperating functional cells than as a single I/O pipeline.
구현체 시스템은 단일 I/O 파이프라인보다 협업하는 기능 세포 네트워크로 모델링하는 편이 더 적합합니다.
A spider robot ingests vision, hearing, tactile, and chemical context, then produces locomotion, web generation, and chemical actions — cells adapt to terrain, not a fixed pipeline.
거미 로봇은 시각·청각·촉각·화학 맥락을 받아 보행·거미줄·화학 작동을 만들며, 고정 파이프라인이 아니라 지형 적응형 세포로 표현합니다.
A humanoid processes vision, proprioception, balance, hand tactile, and speech — bipedal locomotion, grasping, gestures, and expression map to balance, manipulation, and interaction organs.
휴머노이드는 시각·고유수용감각·균형·손 촉각·음성을 처리하며, 보행·파지·제스처·표정은 균형·조작·상호작용 기관의 협업으로 표현합니다.
A companion PET robot reads owner presence, touch, voice tone, and home context — following, vocalization, and comfort behaviors map to affect and safety cells.
반려(PET) 로봇은 주인 존재·터치·음성 톤·가정 맥락을 읽고, 따라가기·발성·위로 행동은 정서·안전 세포 네트워크로 모델링합니다.