얀 리프하르트는 지능형 기계를 위한 분산형 통신 및 조정 네트워크를 개발하는 회사인 OpenMind의 창립자이자 CEO입니다. 그의 연구는 단일 분자 생물리학, AI, 로봇 공학 및 분산 시스템에 걸쳐 있으며, 자율 기술에 대한 검증 가능한 신뢰를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. ^{[1] [2]}

초기 생애 및 교육

리파르트는 미시간과 뉴욕에서 성장했습니다. ^[3] 그의 교육 배경은 출처에 따라 다르게 보고되었습니다. 스탠포드 대학교의 그의 약력에 따르면, 그는 1993년에서 1996년 사이에 리드 칼리지에서 학사 학위를 받았고, 1999년에 케임브리지 대학교 처칠 칼리지에서 박사 학위를 받았습니다. ^[3] 다른 전문 프로필에서는 그가 독일 하이델베르크 대학교에서 물리학 디플로마를, 시카고 대학교에서 물리학 박사 학위를 받았다고 명시합니다. ^[1]

그의 박사 연구는 계산 생물학과 관련되어 있으며, 확률적 문맥 자유 문법(SCFGs)을 사용하여 기존의 머신 러닝 모델이 감지하기 어려운 회문 서열과 같은 복잡한 게놈 패턴을 식별했습니다. 그는 이 연구를 번역 재코딩과 잠재적으로 관련된 효모 게놈의 신호를 연구하는 데 적용했습니다. ^[3]

경력

Liphardt의 경력은 생물리학 분야의 학문적 연구와 로봇 공학 및 분산 기술 분야의 기업가 정신을 결합했습니다.

학문 경력

Liphardt는 박사 학위를 마친 후 캘리포니아 대학교 버클리에서 박사후 연구원으로 Carlos Bustamante와 Nacho Tinoco, Jr. 밑에서 물리학과 화학과에서 연구했습니다. 그의 박사후 연구는 작은 생물학적 시스템의 역학을 연구하기 위해 빛으로 RNA 단일 가닥을 조작하는 방법을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 그는 나중에 Lawrence Berkeley National Lab의 Physical Biosciences Division에서 divisional fellow가 되었습니다. ^[3]​

2004년, 그는 UC Berkeley의 물리학과 교수가 되었습니다. 그는 나중에 스탠포드 대학교로 옮겨 생명공학 교수로 재직하고 있습니다. ^{[2] [3]} 스탠포드에서 그는 정량 생물학, 합성 생물학, 암 연구, 단분자 생물 물리학에 집중하는 Liphardt 연구실을 이끌고 있습니다. 그의 학술 연구실은 국립 암 연구소(NCI), 국립 일반 의학 연구소(NIGMS), 국립 과학 재단(NSF), 에너지부(DOE)를 포함한 정부 기관으로부터 자금 지원을 받았습니다. Liphardt는 또한 "Engineering Living Matter" (BioE80), "Beyond Bitcoin: Applications of Distributed Trust" (BioE60), BioE301C의 AI/Machine Learning 모듈을 포함하여 스탠포드에서 여러 강좌를 가르치고 있습니다. ^[3]​

기업가 정신 및 저술 활동

리파르트는 학문적 업적 외에도 활발한 기업가이자 작가입니다. 2016년 6월에는 크라우드 소싱 암 데이터를 라이브 스트리밍하도록 설계된 프로젝트인 CancerBase.org를 시작한다고 발표했습니다. ^[4] 그는 또한 "로봇, 데이터 및 네트워크"라는 개인 블로그를 통해 하이브리드 인간-로봇 경제, AGI(인공 일반 지능)를 위한 암호화폐의 역할, 의료 기술 분야에서 AI의 응용과 같은 주제를 탐구합니다. ^[5] 그는 또한 CoinDesk와 같은 출판물에 기고했습니다. ^[1]

2020년대 중반, 리파르트는 샌프란시스코에 본사를 둔 회사인 OpenMind를 설립하여 CEO로 재직하고 있습니다. ^{[6] [7]}

OpenMind

Liphardt는 로봇 및 AI 분야의 근본적인 "신뢰 격차"를 해결하기 위해 OpenMind를 설립했습니다. ^[8] 이 회사의 목표는 지능형 기계를 위한 보편적이고 안전하며 상호 운용 가능한 네트워크를 구축하여 다양한 제조업체의 로봇과 AI 에이전트가 안전하게 협업하고 데이터를 공유할 수 있도록 하는 것입니다. ^[7] OpenMind의 비전은 '플랫폼, 제조업체 및 임무 전반에 걸쳐 생각하고 배우고 협업할 수 있는 지능형 기기의 연결된 생태계'입니다. ^[2]​

기술 및 아키텍처

OpenMind의 플랫폼은 로봇을 위한 개방적이고 안전한 협업 계층을 구축하기 위해 설계된 두 가지 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다.

• OM1 운영 체제: 로봇을 위한 오픈 소스, 하드웨어 독립적, AI 네이티브 운영 체제입니다. 이는 "로봇을 위한 Android와 동등한 것"으로 설명되며, 모든 기계가 "지능을 설치"하고 복잡한 인간 환경 내에서 인식, 적응 및 행동할 수 있도록 설계되었습니다. ^{[7] [2]}
• FABRIC 프로토콜: 지능형 기계를 위한 "신뢰 계층" 역할을 하는 분산형 협업 계층입니다. 이를 통해 로봇은 제조업체에 관계없이 안전하게 신원을 확인하고, 상황 정보를 공유하고, 다른 기계와 작업을 조정할 수 있습니다. ^[7] Liphardt는 또한 신뢰를 구축하고 훈련 데이터를 수집하기 위해 인간-루프 제어를 가능하게 하는 원격 조작 시스템의 맥락에서 "FABRIC"이라는 프로젝트를 언급했습니다. ^[4]

이 아키텍처는 분산되어 있으며 블록체인 기술을 활용하여 기계 간 상호 작용에 대한 투명하고 변조 방지 기록을 생성합니다. Liphardt는 OpenMind가 Ethereum 블록체인과 그가 "ERC-7777 ('인간 로봇 사회를 위한 거버넌스')"라고 부르는 개념을 사용하여 "각 기계의 거버넌스 로직을 불변적으로 노출"한다고 밝혔습니다. 이는 안전과 신뢰를 위한 감사 가능한 기반을 만드는 것을 목표로 합니다. ^[4] 그는 이를 AI 행동에 대한 검증 가능한 규칙을 구현하는 문제와 직접 연결하여 다음과 같이 말합니다.

"Asimov가 1950년에 로봇 공학의 법칙을 열거했을 때, 그는 이러한 법칙이 어떻게 생성, 변경 및 공유될 것인지 설명하지 않았습니다. 불변의 글로벌 원장인 블록체인은 이러한 요구 사항을 직접적으로 지원합니다. 로봇과 상호 작용할 때 로봇이 따르는 규칙을 찾아볼 수 있는 곳으로 이동할 수 있어야 합니다." ^[9]

자금 조달

2025년 8월 4일, OpenMind는 2천만 달러의 자금 조달 라운드를 발표했습니다. 이 라운드는 Pantera Capital이 주도했으며, Ribbit, Coinbase Ventures, HSG, DCG, Pebblebed, Topology, Primitive Ventures, Lightspeed Faction, Anagram 등 엔젤 투자자들이 참여했습니다. 자본은 회사의 엔지니어링 팀을 확장하고, 글로벌 파트너십을 확대하며, 스마트 제조, 인간형 로봇 공학 및 자율 운송에 사용하기 위한 OM1 및 FABRIC 플랫폼을 마케팅하는 데 사용될 예정입니다. ^[7]​

파트너십

2025년 12월 17일, OpenMind는 NEAR AI와의 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이번 협력은 NEAR AI Cloud의 개인 정보 보호 추론 기술을 OpenMind의 로봇 운영 체제에 통합하는 것을 포함합니다. 이는 Intel TDX 및 NVIDIA Confidential Compute와 같은 신뢰 실행 환경(TEE)을 사용하는 안전한 클라우드 환경으로 과도한 AI 계산을 오프로드하여 가정용 로봇에 대한 소비자 개인 정보 보호 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이를 통해 클라우드 제공업체에게도 데이터를 노출하지 않고 처리할 수 있으며 안전한 처리의 암호화 증명을 생성할 수 있습니다. NEAR AI의 CEO인 Ilia Polosukhin은 OpenMind의 개인 투자자이기도 합니다. ^[10]​

관점 및 철학

립하르트의 연구는 인간과 지능형 기계 간의 검증 가능한 신뢰 구축에 중점을 둔 철학에 기반합니다. 그는 인간이 "내부를 들여다보고, 작동 방식을 이해하고, 생각하는 기계를 신뢰할 수 있도록" 개방적이고 모듈화된 소프트웨어를 옹호합니다. ^[4] 그는 신뢰가 선택 사항이 아니라 시스템 아키텍처의 핵심 부분이어야 한다고 자주 언급했습니다. ^[8]

그의 주요 기술 교차점에 대한 견해는 다음과 같습니다.

• AI 안전 및 탈중앙화: 립하르트는 AI 기능이 발전함에 따라 탈중앙화 시스템이 안전에 필수적이라고 주장합니다. 그는 블록체인이 기계의 행동에 대한 필요한 불변의 기록("누가 언제 무엇을 했는지")을 제공하며, 이는 책임성을 확보하고 악의적인 AI 행동을 방지하는 데 중요하다고 믿습니다. ^[4]
• AI에서 암호화폐의 역할: 그의 저술에서 그는 암호화폐가 "AGI의 기본적인 지불 및 거버넌스 레일" 역할을 할 것이라고 제안했습니다. 그는 암호화폐 지갑이 로봇이 인간과 거래하고, 협력하고, 팀을 구성하여 공유 목표를 달성할 수 있도록 하는 미래를 구상합니다. ^[5]
• 인간-루프 로봇 공학: 그는 인간이 원격으로 로봇을 제어하는 텔레오퍼레이션 사용을 옹호합니다. 그는 이것을 임금을 줄이는 방법이 아니라 전 세계적으로 새로운 일자리를 창출하고, 인간의 참여를 유지하여 사용자 신뢰를 높이고, 특정 커뮤니티 및 문화적 맥락에 맞게 로봇 행동을 최적화하기 위한 데이터를 수집하는 방법으로 제시합니다. ^[4]

인간-기계 상호 작용에 대한 그의 전반적인 비전을 반영하여 립하르트는 "기계와 함께 살아가려면 기계가 어떻게 생각하는지 알아야 하고, 기계가 더 잘 생각하도록 도와야 합니다."라고 말했습니다. ^[2]

인터뷰

로봇 공학의 열린 미래 #01

2025년 2월 28일, Jan Liphardt는 ETHDenver의 YouTube 채널에 게시된 인터뷰에 참여하여 로봇 공학, 소프트웨어 아키텍처 및 오픈 개발 모델과 관련된 주제에 대해 논의했습니다.

인터뷰에서 Liphardt는 로봇 하드웨어는 수십 년에 걸쳐 지속적으로 개발되었지만 로봇을 제어하는 소프트웨어 시스템은 대부분 독점적이라고 언급했습니다. 그는 이러한 소프트웨어 구조가 외부 검사, 플랫폼 간 상호 운용성 및 조직 간의 협력적 개발을 제한한다고 주장했습니다. 그는 이러한 제한 사항이 로봇 시스템이 정보를 처리하고 결정을 내리는 방식의 투명성 감소와 관련이 있다고 언급했습니다.

Liphardt는 OpenMind 이니셔티브를 로봇 공학을 위한 오픈 소스 소프트웨어 스택을 개발하려는 노력으로 설명했습니다. 그는 이 모델을 다른 기술 부문의 소프트웨어 생태계와 비교하면서 표준화되고 공개적으로 액세스 가능한 플랫폼이 장치 및 애플리케이션 간의 호환성을 지원할 수 있다고 언급했습니다. 그의 설명에 따르면 이러한 접근 방식은 로봇 시스템이 서로 다른 환경에서 데이터, 운영 루틴 및 학습된 행동을 교환할 수 있도록 할 것입니다.

인터뷰에서는 로봇 시스템 내에서 대규모 언어 모델의 사용에 대해서도 다루어졌습니다. Liphardt는 여러 모델을 사용하여 센서 입력을 로봇 동작을 알리는 구조화된 내부 표현으로 변환할 수 있다고 설명했습니다. 이는 복잡한 감각 데이터와 행동 생성을 통합된 프레임워크 내에서 처리하는 것을 목표로 하는 기존 제어 파이프라인의 대안으로 제시되었습니다.

인터뷰 중 라이브 데모에서 기술적인 문제가 발생했는데, Liphardt는 이를 로봇 시스템을 실험실 외부 조건에 배포하는 데 있어 지속적인 어려움을 보여주는 예시로 언급했습니다. 이러한 문제에는 시스템 성능에 영향을 미치는 하드웨어 및 통신 제약이 포함되었습니다.

Liphardt는 또한 로봇이 영구적인 디지털 ID를 유지하고 다른 기계와의 자동화된 거래가 가능한 시나리오를 설명했습니다. 그는 블록체인 기반 지갑을 기계 간 데이터 또는 서비스 교환을 가능하게 하는 가능한 메커니즘 중 하나로 언급했습니다. 그의 설명에 따르면 이러한 기능은 공유 네트워크 내에서 작동하는 로봇 시스템 간의 분산된 조정을 지원할 것입니다. ^[11]

분산 로봇 시스템에 대한 관점 #02

얀 리파르트와의 인터뷰가 2025년 8월 18일 YouTube 채널 Fresh Consulting에 게시되었습니다. 이 인터뷰에서 리파르트는 분산 시스템이 가정, 도시 및 기관 환경에서 지능형 로봇의 개발 및 배포와 어떻게 관련되는지에 대한 자신의 해석을 설명합니다. 그는 로봇 공학을 독립형 기계에서 조정, 식별 및 감독을 위한 정의된 메커니즘이 필요한 상호 연결된 시스템으로 이동하는 것으로 구성합니다.

OpenMind의 창립자로서 리파르트는 분산 아키텍처를 로봇이 서로를 식별하고, 기능을 교환하고, 단일 중앙 컨트롤러에 의존하지 않고 공유 환경에서 작동할 수 있는 구조적 접근 방식으로 설명합니다. 그는 이를 가정, 도시 및 의료 시설에서 동시에 작동하는 자율 로봇에 적용할 때 제한적인 중앙 집중식 모델과 대조합니다. 인터뷰에서는 기계 식별, 통신 표준, 투명성 및 보안과 같은 기술적 문제를 다루며, 이를 대규모 로봇 상호 작용에 대한 해결되지 않은 요구 사항으로 제시합니다.

리파르트는 OpenMind의 소프트웨어 설계가 오픈 소스 및 모듈식 원칙을 기반으로 한다고 설명합니다. 그의 설명에 따르면 로봇 동작은 단일 통합 모델이 아닌 서로 통신하는 여러 전문 AI 구성 요소에 의해 관리됩니다. 그는 이 구조를 시스템 유지 관리, 점진적 업데이트 및 다양한 로봇 플랫폼 간의 제어된 기술 이전 지원 방법으로 제시합니다. 인터뷰에서는 로봇 동작에 대한 제약 조건을 문서화하는 방법으로 블록체인 기반 기록을 포함한 공개적으로 검증 가능한 규칙 세트 사용도 언급합니다.

인터뷰는 또한 로봇 공학 응용 프로그램이 작업 실행에만 국한되지 않는다는 리파르트의 견해를 반영합니다. 그는 교육, 의료, 접근성 지원 및 노인 간호에서 로봇의 가능한 역할에 대해 논의하며, 여기서 기계는 미리 정의된 경계 내에서 개인을 지원하거나 동반할 수 있습니다. 토론 전반에 걸쳐 그는 거버넌스 프레임워크, 윤리적 제약 조건 및 시스템 동작에 대한 대중의 가시성을 지속적인 로봇 공학 개발에 수반되어야 하는 조건으로 구성합니다. ^[12]