Claude Code는 99개의 부품으로 이루어진 사족 로봇을 설계했습니다

SpeedyBrowser45라는 닉네임의 개발자는 MechFaber라는 데스크톱 애플리케이션에 대한 3개월간의 작업 결과를 발표했습니다. 이 애플리케이션은 프로그래밍 환경에서 AI 에이전트를 물리적 장치 설계의 전체 주기로 전환합니다. 데모 시나리오에서 Claude Code는 99개의 복잡한 부품과 12개의 구동기를 포함하는 사족 로봇의 구조를 설계하고, 펌웨어를 준비한 후 시뮬레이션에서 이를 실행했습니다. 시스템은 장치의 기하학뿐만 아니라 전원 공급 계획, 전자 연결, 구성 요소 목록, 에너지 소비 매개 변수 및 예상 자율 작동 시간을 형성합니다. 프로젝트에는 배터리 팩, 마이크로컨트롤러, 관절용 개별 모터, 냉각 및 라이다가 포함되었습니다. AI는 또한 배선의 단면과 길이를 계산하며, 최종 회로는 버스, 구동기 및 센서 간의 연결을 보여줍니다.

MechFaber의 아키텍처는 모든 작업을 동시에 수행하려는 하나의 범용 모델에 기반하지 않습니다. 개발자는 여러 전문 에이전트 간에 작업을 분배했습니다. 하나는 연구 및 계산을 담당하고, 다른 하나는 CAD 모델링을 담당하며, 시스템의 개별 구성 요소는 전자공학, 펌웨어 및 시뮬레이션을 처리합니다. 개발자에 따르면 이러한 접근 방식은 전체 프로세스를 하나의 에이전트에 맡기려는 시도보다 더 안정적인 결과를 제공합니다. 시스템은 부품의 크기를 스스로 추측하는 것이 금지되어 있으며, 필요한 치수는 CAD 코어에서 직접 가져오고, 구성 요소의 특성은 기술 문서에서 가져오며, 엔지니어링 계산은 유한 요소법을 포함한 내장 모델링 도구를 사용하여 수행됩니다. 데모 프로젝트에서는 라이다 데이터 처리를 위해 Raspberry Pi 5가 선택되었고, 구동기 관리는 Teensy 마이크로컨트롤러가 담당합니다. 이는 기계 설계, 전자기기 선택 및 소프트웨어 개발을 하나의 연속적인 과정으로 연결할 수 있게 합니다.

로봇의 검증도 디지털 환경에서 진행됩니다. 펌웨어는 구조의 움직임을 모델링하고 다양한 조건에서의 동작을 평가할 수 있는 물리 엔진과 폐쇄 루프에서 작동합니다. 기본 검증을 위해 평평한 표면이 제공되지만, 개발자는 일반 텍스트 요청을 통해 추가 테스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 시스템은 장면에 경사로, 좁은 통로 또는 장애물 세트를 추가할 수 있으며, 그런 다음 동일한 버전의 펌웨어가 새로운 환경에서 실행됩니다. 이러한 접근 방식은 물리적 부품을 제작하기 전에 프로그램 논리를 검증하고 시뮬레이션 단계에서 문제를 식별할 수 있게 합니다. 그러나 프로젝트는 아직 주요 실용 테스트를 통과하지 않았습니다. 로봇의 실제 프로토타입은 아직 조립되지 않았기 때문에 디지털 모델이 실제 구조의 동작을 얼마나 정확하게 전달하는지, 기계적 공차, 재료 특성, 진동, 마찰 및 가상 환경에서 완전히 재현하기 어려운 기타 요소를 포함하여 알 수 없습니다.