휴머노이드 로봇 설계의 핵심은 인간과 유사한 외형보다 정밀한 내부 시스템에 있다. 최근 발표한 텍사스인스트루먼트(TI, Texas Instruments)의 기술 자료는 고자유도 모터 제어, GaN 기반 전력 소자를 활용한 고효율·소형화 설계, 고해상도 전류·전압 센싱을 통한 정밀 제어의 중요성을 강조한다. 여기에 기능 안전을 고려한 이중화 구조와 고속 차단 설계가 더해져야 인간과 같은 공간에서 신뢰할 수 있는 로봇이 완성된다.
텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)가 11일 온라인 기자간담회를 열고, 임베디드 월드 2026에서 선보일 TinyEngine™ NPU 통합 MCU를 소개하며 “개발자들이 어떤 디바이스에서든 엣지 AI를 구현할 수 있도록 지원하겠다”는 전략을 밝혔다.
텍사스 인스트루먼트(TI, Texas Instruments)는 김태훈 이사가 ‘e4ds Physical AI Frontier 2026’ 행사에서 ‘클라우드를 넘어 현실(Physical)로: 모빌리티와 산업 현장을 위한 엣지 AI 솔루션’을 주제로 발표를 진행하며, TI는 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 통합 솔루션으로 모빌리티와 산업 현장의 AI 혁신을 지원할 것이라고 밝혔다.
텍사스 인스트루먼트(TI)가 엔비디아와 협력해 차세대 AI 데이터센터용 800VDC 전력 아키텍처를 공개했다. 이번 구조는 800V 직류 전력을 6V, 다시 1V 미만으로 낮추는 2단 변환 방식으로 설계돼 전력 손실과 배전 복잡도를 줄이는 데 초점을 맞췄다. TI는 핫스왑 컨트롤러, 800V-6V 절연 버스 컨버터, GPU용 다상 벅 컨버터, 30kW급 전원공급장치 등 관련 설계도 함께 제시했다. AI 서버의 전력 수요가 급증하는 상황에서 이번 발표는 데이터센터 전력 구조가 기존 저전압 중심 설계에서 고전압 DC 기반으로 이동하고 있음을 보여주는 사례로 해석된다.
스마트 도어락, 노트북, 무선 이어폰, 수도·가스 계량기까지. 일상 속 다양한 전자기기에는 보이지 않는 ‘자기 센서’가 핵심 역할을 맡고 있는데 이 중 홀 효과 기반 인플레인 자기 센서는 기존 리드·자기저항 방식의 한계를 넘어 소형화와 저전력, 높은 신뢰성을 동시에 구현하며 차세대 전자기기와 스마트 인프라의 핵심 감지 기술로 부상하고 있다. 이런 가운데 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)가 최근 발표한 Rishi Ramabadran의 ‘홀 효과: 평면 내 스위치가 감도를 높이고 설계 비용을 절감하는 비결’이라는 Technical Article에 따르면 최근 전자기기의 소형화와 저전력화가 가속되면서, 기존 자기 스위치 기술을 대체할 새로운 해법이 주목받고 있는 것으로 나타났다.
AI와 전기차 확산으로 전력 수요가 급증하면서, 제한된 공간에서 더 많은 전력을 안정적으로 공급하는 기술이 산업 전반의 핵심 과제로 떠오르고 있는 가운데 텍사스 인스트루먼트(TI, Texas Instruments)가 이러한 요구에 대응해 독자적인 패키징 기술을 적용한 UCC34141-Q1과 UCC33420 고성능 절연 전원 모듈을 공개하며 전력 설계의 새로운 방향을 제시했다.
고감도 아날로그 회로와 센서 기반 시스템 설계 역량을 강화할 수 있는 ‘2026 고급 엔지니어 실무 마스터 클래스’가 오는 4월16일 서울 가산동 e4ds 컨퍼런스 센터에서 열린다. 이번 과정은 온라인이 아닌 오프라인 유료 실습 교육으로 진행되며, 현장 중심의 심화 학습을 원하는 엔지니어를 대상으로 한다. 이번 교육은 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)가 교육비를 지원해 정가 25만원에서 10만원 할인 된 15만원에 참가할 수 있다.