**데벤드라 싱 차플롯(Devendra Singh Chaplot)**은 체화된 AI(embodied AI), 로보틱스, 심층 강화 학습 및 대규모 언어 모델을 전문으로 하는 인공지능 연구원입니다. 2026년 3월 현재, 그는 SpaceX와 xAI에서 근무하고 있습니다. 이전에는 Thinking Machines Lab과 Mistral AI의 창립 팀에서 활동했으며, Facebook AI Research(FAIR)의 연구 과학자로 재직했습니다. 그의 연구 분야는 자율 주행, 멀티모달 모델 및 모델 학습 인프라를 아우릅니다. ^{[1] [2] [3]}

학력

차플롯은 2014년 인도 공과대학교 봄베이(IIT Bombay)에서 컴퓨터 공학 학사(B.Tech. with honours) 학위를 취득했으며, 응용 통계학 및 정보학을 부전공했습니다. 이후 2017년 카네기 멜런 대학교에서 언어 기술 석사 학위를, 2021년 머신러닝 박사 학위를 마쳤습니다. ^{[3] [5] [6]}

그의 박사 학위 논문 제목은 “지능형 자율 주행 에이전트 구축(Building Intelligent Autonomous Navigation Agents)”으로, 체화된 에이전트가 낯선 환경을 인식, 매핑, 계획 및 탐색할 수 있도록 하는 방법론을 연구했습니다. 그의 박사 과정 연구에는 루슬란 살라쿠트디노프(Ruslan Salakhutdinov)와 아비나브 굽타(Abhinav Gupta)가 참여했습니다. ^{[3] [7]}

경력

초기 경력 및 Meta AI

IIT 봄베이를 졸업한 후, 차플롯은 2014년 9월부터 2015년 8월까지 삼성 소프트웨어 R&D 센터에서 연구원으로 근무했습니다. 2017년에는 6월부터 8월까지 Apple의 특별 프로젝트 그룹(Special Projects Group)에서 연구 인턴십을 마쳤습니다. ^[5]

차플롯은 2018년 5월부터 2020년 12월까지 Facebook AI Research에서 연구 인턴 및 학생 연구원으로 근무했습니다. 2021년 4월 연구 과학자로 복귀하여 2023년 8월까지 Meta AI에 머물며 컴퓨터 비전, 로보틱스 및 체화된 인공지능 분야의 연구를 수행했습니다. ^{[3] [5]}

Mistral AI

2023년 8월, 차플롯은 Mistral AI에 연구 과학자이자 창립 팀 멤버로 합류했습니다. 그는 Mistral 7B, Mixtral 8x7B 및 Mistral Large의 학습에 기여했으며, Pixtral 12B와 Pixtral Large를 개발한 멀티모달 팀을 이끌었고, 회사의 팔로알토 사무소를 설립하고 운영했다고 밝혔습니다. ^{[3] [5]}

Mistral AI는 2024년 9월에 Pixtral 12B를, 2024년 11월에 Pixtral Large를 발표했습니다. ^{[8] [9]}

Thinking Machines Lab

2025년 2월, 차플롯은 Thinking Machines Lab의 창립 팀에 합류하여 연구 및 제품 개발 전반에 걸쳐 활동했습니다. 그는 Thinking Machines가 기본 학습 인프라를 관리하는 동안 연구자와 개발자가 언어 모델을 미세 조정할 수 있도록 지원하는 API인 Tinker 개발을 도왔습니다. ^{[3] [10]}

2026년 3월, 차플롯은 Thinking Machines Lab을 떠나 SpaceX와 xAI에 합류한다고 발표했습니다. ^{[1] [2] [3]}

SpaceX 및 xAI

2026년 3월, 차플롯은 초지능(superintelligence)과 물리적 지능 및 디지털 지능 간의 연결을 연구하기 위해 SpaceX와 xAI에 합류했다고 발표했습니다. 이 행보는 Meta, Mistral AI 및 Thinking Machines Lab에서 수행한 체화된 AI, 멀티모달 모델 및 대규모 모델 학습 시스템에 대한 그의 연구의 연장선상에 있습니다. ^{[1] [3]}

Active Neural SLAM

차플롯은 “Active Neural SLAM을 이용한 탐색 학습(Learning to Explore Using Active Neural SLAM)”의 제1저자였으며, 이 논문은 학습된 매핑 및 정책을 분석적 경로 계획과 결합한 모듈형 내비게이션 아키텍처를 소개했습니다. 이 접근 방식은 CVPR 2019 Habitat PointGoal 내비게이션 챌린지 우승에 기여했습니다. ^{[3] [11]}

객체 목표 내비게이션 (Object-goal Navigation)

차플롯은 에피소드 시맨틱 맵을 생성하고 학습된 시맨틱 관계를 사용하여 낯선 환경에서 객체를 찾는 시스템인 ‘목표 지향 시맨틱 탐색(Goal-Oriented Semantic Exploration)’ 개발을 주도했습니다. 이 시스템은 CVPR 2020 Habitat ObjectNav 챌린지에서 우승했으며, 시뮬레이션에서 실제 모바일 로봇으로 이식되기도 했습니다. ^{[3] [12]}

Arnold Doom 에이전트

차플롯과 기욤 랑플(Guillaume Lample)은 심층 강화 학습을 사용하여 1인칭 슈팅 게임인 둠(Doom)을 플레이하는 법을 배우는 자율 에이전트 Arnold를 개발했습니다. Arnold는 별도의 내비게이션 및 전투 구성 요소를 결합했으며 게임의 시각적 관찰 정보를 사용하여 경쟁했습니다. 이 프로젝트는 AAAI-17에서 최우수 데모상(Best Demo Award)을 수상했으며, 이후 버전은 2017 Visual Doom AI Competition의 Full Deathmatch 부문에서 우승했습니다. ^{[3] [14]}

수상 및 서훈

차플롯의 수상 경력 및 연구 업적은 다음과 같습니다:

• NeurIPS 2022 Habitat Rearrangement 챌린지 우승
• CVPR 2020 Habitat ObjectNav 챌린지 우승
• 2020년 Facebook 컴퓨터 비전 펠로우십
• NVIDIA 대학원 펠로우십 (거절)
• PyRobot 프로젝트 관련 Facebook 연구상(Facebook Research Award)
• CVPR 2019 Habitat 내비게이션 챌린지 RGB 및 RGB-D 트랙 우승
• CVPR 2018 Deep Learning for Visual SLAM 워크숍 최우수 논문상
• 2017 Visual Doom AI Competition Full Deathmatch 부문 1위
• Arnold로 AAAI-17 최우수 데모상 수상

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