印 사이버네틱스 래버러토리, 147억원 투자받아

 

 

▲사이버네틱스 래버러토리(CynLr) 창업자들. 디자인·제품·브랜드 담당 고쿠 나 공동창업자(왼쪽)와 출시·판매·투자를 맡고 있는 니킬 라마스와미 공동창업자. 이 회사는 최근 1000만달러(약 147억원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. (시진=CynLr)

 

인도 딥테크 로봇 스타트업인 사이버네틱스 래버러토리(Cybernetic Laboratory·CynLr)가 시리즈 A 투자 라운드에서 1000만달러(약 147억원)를 유치했다고 로보틱스247이 2일(현지시각) 보도했다.

 

페이브스톤과 아테라 벤처 파트너스(이전 인벤투스 인디아)가 주도한 새로운 시리즈 A 투자라운드에서 이같은 규모의 투자를 받아 총 투자유치 규모를 1520만 달러(약 224억원)로 늘렸다. 기존 투자자인 스페셜 인베스트(Speciale Invest), 인포엣지(레드스타트) 등도 이번 투자에 참여했다.

 

CynLr은 로봇이 인간 아기처럼 모양, 색상, 크기, 형태에 관계없이 모든 알려지지 않은 물체를 직관적으로 인식하고 조작할 수 있도록 하는 기본 기술의 누락된 계층을 만들고 있다고 밝혔다. 이 회사에 따르면 로봇 공학에서 40년 된 이 문제를 해결하는 것이 ‘제품으로서의 공장(Factory-as-a-Product)’이라는 개념을 달성하는 데 핵심이 된다.

 

◆팀과 네트워크 확장

CynLr은 이제 60명의 핵심 팀을 120명의 글로벌 팀으로 확장한다. 이 회사의 연구 및 소프트웨어 개발(Research & Software-Dev) 팀 확장과 함께 인도, 미국, 스위스 전역에서 사업 및 운영 리더들과 마케팅 및 영업 팀을 채용할 예정이다.

 

CynLr의 디자인 및 연구 센터는 스위스 프릴리 울리미트러스트 캠퍼스에 있으며 지난해 9월 말 ‘스위스 인도 혁신 주간’ 동안 알랭 길리에롱 프릴리 시장이 참여한 가운데 개소했다.

 

이 센터는 스위스로잔연방공대 학습알고리즘및시스템연구소(EPFL　LASA)및 뇌샤텔의 스위스전자 마이크로기술센터(CSEM)에 있는 CynLr의 연구 파트너들과 긴밀히 협력하게 된다.

 

현재 인도 벵갈루루에 있는 CynLr의 1207㎡(약 365평) 규모 로보틱스 랩(Robotics Lab)은 25개의 로봇 시스템을 보유하고 있으며, 2026년까지 50개 이상으로 확장할 계획이다.

 

사이로(CyRo)는 3개의 팔을 가진 다재다능한 모듈식 범용 로봇 시스템으로서 훈련 없이도 모든 물체를 직관적으로 집어 올릴 수 있고 복잡한 조작 작업에 맞게 빠르게 설정할 수 있는 이 회사 최초의 제품이다.

 

고쿨 나 CynLr 공동창업자이자 디자인, 제품 및 브랜드 책임자는 “사이로 폼 팩터가 고객으로부터 엄청난 호응을 얻으면서 기술-시장 적합성이 확고히 세워졌다. 이 고객들은 이제 사이로를 생산 라인에 통합하고 소량이라도 맞춤형 소비재를 수익성 있게 생산할 수 있는 ‘범용 공장’이라는 혁신적인 비전을 실험하고 싶어한다”고 말했다.

 

나 CynLr 창업자는 또한 이 자금을 사용해 제조 역량을 확장함으로써 하루 하나의 로봇 시스템을 배치하고 2027년까지 연매출 2200만 달러(약 323억원)라는 회사의 목표를 달성할 것이라고 밝혔다.

 

사이로는 CynLr 고유의 휴먼아이(Human-Eye)에서 영감을 받은 로봇 비전 스택인 CLX-01로 구동 된다.

CLX-01은 사전 공급된 데이터에만 의존하는 기존의 머신 러닝 비전 시스템과 달리 실시간 동작과 두 렌즈의 수렴을 사용해 알려지지 않은 물체의 깊이를 역동적으로 확인한다. CynLr에서 개발한 이 기술은 ‘이벤트 이미징’으로 불리며 투명하고 반사도가 높은 물체의 경우에도 조명 변화와 무관하게 작동한다.

 

니킬 라마스와미 CynLr 공동 창업자이자 출시·영업·투자 책임자는 “이번 투자유치에 따라 우리는 고객들을 위한 더 복잡한 적용분야과 솔루션을 구축하기 위한 더 심층적인 R&D에 집중할 수 있게 됐다. 현재 사이로 역량의 획기적 진전이 이뤄지고 있으므로 비용을 크게 절감하고 채택을 촉진해 오늘날의 앱 스토어와 유사한 플랫폼인 ‘객체 스토어(Object Store)’의 가능성을 실현하는 데 더 가까워질 수 있을 것이다. 이를 통해 고객들은 적용분야와 객체 모델의 레시피를 선택해 로봇에 원하는 작업을 즉시 수행토록 할 수 있다”고 말했다.

 

이성원 robot3@irobotnews.com

<저작권자 © 로봇신문사 무단전재 및 재배포금지>