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대학·연구실 공개 프로젝트Columbia / TRI / UIUCInteractive World Simulator

Columbia AI가 다음 장면 예측하기

Columbia / TRI / UIUC 연구팀은 공개 프로젝트 'Interactive World Simulator'에서 무엇을 왜 연구하고, 어떤 방법으로 확인하며, 결과로 무엇까지 말할 수 있는지 먼저 이해합니다. AI가 예측한 다음 장면과 물리 법칙으로 계산한 장면을 나란히 보고, 시간이 지날수록 차이가 커지는지 확인합니다. 그다음 학생이 완성하는 결과는 'AI 예측과 물리 계산을 나란히 재생하고 처음 어긋난 지점을 찾는 장면 비교 도구'입니다. 지원서나 면접에서는 출처 연구와 학생이 만든 기능, 화면, 시험, 실패, 수정을 구분해 설명합니다. 온라인 또는 압구정 대면 수업을 개별 또는 소규모 그룹으로 진행할 수 있습니다.

WangYixuan12/interactive_world_sim GitHub 공개 저장소 화면
WangYixuan12/interactive_world_sim버전 3ba69b41d070
CIT 학생 프로젝트 추천 16위

표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며, 해당 대학·연구실·프로젝트 팀의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.

8수업 횟수
8-20시간첫 작은 프로젝트까지
고급권장 수준
불필요실물 로봇

대표 경로

학생 학교 유형에 맞는 AI 교육·포트폴리오 대표 경로

CIT는 국제학교 경로를 항상 먼저, 과고·영재고 경로를 별도 두 번째로 안내합니다.

CIT 수업은 압구정 대면 또는 전국·해외 온라인으로 진행할 수 있습니다. 질문·코드·시험·설명은 학생이 직접 소유하며, 수업은 합격·선발·수상을 보장하지 않고 온라인 수업도 학교별 제출 규정을 바꾸지 않습니다.

AI가 예측한 다음 장면은 시간이 길어질수록 실제 물리 움직임과 얼마나 달라질까?

AI가 예측한 다음 화면과 물리 법칙으로 계산한 화면을 나란히 봅니다. 예측 시간이 길어질수록 어떤 오류가 쌓이는지 확인합니다.

먼저 작은 작동 예제로 연구자의 질문·방법·근거를 이해합니다. 조건 하나를 바꾸는 비교는 학생 확장이 해결할 문제를 찾는 단계입니다. 이어서 쓸모 있는 기능과 조작 화면을 직접 만들고, 완성 앱을 정상·경계·실패 상황에서 시험합니다.

감독된 로보틱스 실험실에서 피지컬 AI 시스템을 시험하는 학생들

학생은 무엇을 완성하나요?

AI 예측과 물리 계산을 나란히 재생하고 처음 어긋난 지점을 찾는 장면 비교 도구

최종 묶음에는 다른 학생도 따라 할 수 있는 실행 방법, 기능·화면 설계, 정상·실패 시험, 실패 뒤 한 번의 수정과 학생이 자기 말로 설명하는 3분 발표가 포함됩니다.

직접 만드는 기능
AI 예측 화면과 물리 계산 화면의 차이가 기준을 넘으면 자동으로 멈춰 처음 어긋난 순간을 찾는 기능
조작·결과 화면
두 화면을 같은 시간에 재생하고 위치 차이와 누적 오차를 색으로 보여 주는 비교 화면
선택형 LLM과 안전 경계
선택 기능: LLM이 선택한 시간 구간의 숫자와 학생 메모만 읽고 차이가 커진 이유에 대한 점검 질문을 만듭니다.
통합 결과물
AI 예측과 물리 계산을 나란히 재생하고 처음 어긋난 지점을 찾는 장면 비교 도구

이 과정에서 쉽게 풀어 배우는 네 가지

  1. 01다음 장면을 예측하는 AI
  2. 02얼마나 먼 미래를 예측하는지
  3. 03키보드로 물체 움직이기
  4. 04예측 화면의 오차

8회 입문 수업

대학 연구를 이해한 뒤, 작동하는 로봇 앱을 직접 만들고 시험합니다

20개 과정은 대학과 연구실의 공개 프로젝트를 이해하고 작동 예제를 확인한 뒤, 학생이 실제 기능과 조작 화면을 더해 하나의 로봇 응용 프로그램으로 완성하는 CIT 8회 스튜디오입니다. 일부 과정은 실행 기록만 읽는 선택형 LLM 설명 기능을 연결합니다. RoboMaster 과정은 28회이며, 학생의 경험과 컴퓨터 환경에 맞춰 구현 범위를 조정합니다.

출처 연구 이해

  1. 01

    준비된 AI 모델·자료와 컴퓨터 성능 확인

  2. 02

    간단한 밀기 장면과 키보드 조작

측정하고 비교

  1. 03

    키보드로 물체 움직이기

  2. 04

    AI 예측 화면과 물리 계산 화면 나란히 보기

기능 직접 만들기

  1. 05

    예측 시간만 바꿔 비교하기

  2. 06

    학생 기능 구현하기: AI 예측 화면과 물리 계산 화면의 차이가 기준을 넘으면 자동으로 멈춰 처음 어긋난 순간을 찾는 기능

통합하고 시연하기

  1. 07

    조작 화면 만들기: 두 화면을 같은 시간에 재생하고 위치 차이와 누적 오차를 색으로 보여 주는 비교 화면. 안전 경계와 함께 연결하기: 선택 기능: LLM이 선택한 시간 구간의 숫자와 학생 메모만 읽고 차이가 커진 이유에 대한 점검 질문을 만듭니다.

  2. 08

    통합·시험·시연하기: AI 예측과 물리 계산을 나란히 재생하고 처음 어긋난 지점을 찾는 장면 비교 도구

수업에 사용하는 공개 프로젝트

CIT가 확인한 정확한 버전을 공개합니다

공개 프로젝트는 계속 바뀔 수 있습니다. 학생들이 수업 중 같은 화면과 결과를 볼 수 있도록 WangYixuan12/interactive_world_sim의 버전 3ba69b41d070을 사용합니다. CIT는 2026-08-14에 확인했고, 이 버전은 2026-03-10에 만들어졌습니다. 자료 이용 조건: MIT.

WangYixuan12/interactive_world_sim GitHub 공개 저장소 화면
WangYixuan12/interactive_world_sim버전 3ba69b41d070
Systems Lens

이 과정이 읽는 실제 연구 프로젝트

학생은 AI가 만든 다음 장면과 실제 움직임을 견주어, 예측이 어디에서부터 어긋나는지 확인합니다. 수업에서는 프로젝트를 다섯 칸(입력, 기억, 처리, 출력, 제어)으로 나눠 보고, 그중 한 칸만 열어 값 하나를 바꿔 봅니다. 나머지는 열지 않습니다.

  • 입력 · 들어오는 것무엇이 들어옵니까?

    로봇이 물건을 다루는 영상과, 그때 함께 기록된 행동 값

  • 기억 · 적어 두는 곳무엇이 남아 있습니까?

    장면을 짧게 줄여 담은 값과, 학습으로 굳어진 모델의 숫자들

  • 처리 · 하는 일이 수업이 여는 칸무엇을 바꿉니까?

    지금 장면과 행동을 받아 다음 장면을 그려 내는 생성 계산

  • 출력 · 나오는 것무엇이 나가고 누가 씁니까?

    예측한 다음 장면 영상과, 실제 영상과 얼마나 다른지 나타내는 점수

  • 제어 · 언제 도는지 정하는 곳언제 도는지 누가 정합니까?

    몇 걸음 앞까지 예측할지, 언제 다시 학습할지 적어 둔 설정

이 수업이 여는 파일 10개를 칸별로 이름과 함께 적은 그림

이 수업에서 여는 파일을 이름 그대로 적었습니다. 저장소를 처음부터 끝까지 훑는 수업이 아니라, 어디를 열지 골라서 여는 수업입니다.

예측 길이 하나만 바꾸고 무엇을 보는지 적은 그림

값 하나만 바꾸고 나머지는 그대로 둡니다. 오른쪽은 결과가 아니라 수업에서 먼저 적어 두는 예상이고, 바꾼 뒤 결과와 맞춰 보는 것이 이 활동입니다.

화면이 좁으면 그림을 가로로 넘겨서 봅니다.

표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 해당 기관의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.

학생에게 필요한 준비

컴퓨터
공식 최소 추론 기준 RTX 2080급
실물 로봇
불필요
사용 프로그램
Python, PyTorch, world models, MuJoCo data
프로젝트 버전
2026-08-14 검토 · 3ba69b41d070

학생과 학부모가 자주 묻는 질문

학생이 무엇을 하고, 무엇을 준비하며, 어떤 공개 자료를 사용하는지 쉽게 설명합니다.

Columbia AI가 다음 장면 예측하기 과정은 Columbia / TRI / UIUC의 공식 수업인가요?

표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며, 해당 대학·연구실·프로젝트 팀의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.

실물 로봇이 필요한가요?

실물 하드웨어는 필요하지 않습니다. 수업은 컴퓨터 화면 속 가상 로봇이나 미리 저장한 실행 기록으로 시작합니다. 필요한 컴퓨터 환경: 공식 최소 추론 기준 RTX 2080급.

어떤 준비가 필요한가요?

권장 난이도는 고급입니다. 안내에 따라 Python 예제를 실행하고 한 조건을 비교한 뒤, 작은 기능과 화면을 만들고 설명할 수 있으면 됩니다.

학생이 무엇을 완성하나요?

완성 결과는 'AI 예측과 물리 계산을 나란히 재생하고 처음 어긋난 지점을 찾는 장면 비교 도구'입니다. 학생은 AI 예측 화면과 물리 계산 화면의 차이가 기준을 넘으면 자동으로 멈춰 처음 어긋난 순간을 찾는 기능을 구현하고, 두 화면을 같은 시간에 재생하고 위치 차이와 누적 오차를 색으로 보여 주는 비교 화면을 만듭니다. 선택 기능: LLM이 선택한 시간 구간의 숫자와 학생 메모만 읽고 차이가 커진 이유에 대한 점검 질문을 만듭니다.

학생은 이 프로젝트를 대학 지원서에 어떻게 설명하나요?

출처 연구의 질문·방법·근거·한계를 먼저 설명합니다. 그다음 학생이 설계한 기능과 화면, 정상·실패 시험, 수정 이유와 다음 질문을 구분합니다. 출처 대학 이름은 제휴를 뜻하거나 합격을 보장하지 않습니다.

어떤 공개 프로젝트 버전을 사용하나요?

CIT는 2026-08-14에 WangYixuan12/interactive_world_sim의 버전 3ba69b41d070을 확인했습니다. 이 버전은 2026-03-10에 만들어졌습니다. 수업 중 예제가 갑자기 바뀌지 않도록 같은 버전을 사용하고, 수업 전에 설치 방법을 다시 확인합니다.

Columbia AI가 다음 장면 예측하기은 온라인과 압구정 대면 수업이 모두 가능한가요?

네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 CIT 학원의 대면 수업을 개별 또는 소규모 그룹으로 운영합니다. 상담에서 학생에게 맞는 방식, 시작점과 현재 운영 가능 여부를 확인합니다.

이 과정이 학생의 첫 프로젝트로 적합할까요?

상담에서 학생의 코딩·수학 경험, 사용할 수 있는 컴퓨터, 관심 분야와 결과를 자기 말로 설명하는 능력을 확인한 뒤 첫 과정을 정합니다.

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