테크트랜드: 로봇 전용 AI의 방향

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테크트랜드: 로봇 전용 AI의 방향

Douce1 2024. 8. 17. 19:58

로봇 기술의 발전과 AI의 결합으로 로봇의 기능과 활용 범위가 크게 확장되고 있습니다. 기존의 로봇 AI는 특정 작업에 국한된 제한적인 역할을 수행했지만, 최근에는 생성형 AI 기술의 발전에 힘입어 보다 범용적이고 지능적인 로봇 전용 AI 개발이 활발히 이루어지고 있습니다.

로봇 AI의 진화

기존의 로봇 AI는 주로 장애물 탐지나 제품 검수 등 특정 기능에 초점을 맞춘 한정적인 역할을 수행했습니다. 하지만 최근에는 챗GPT와로봇 기술의 발전과 AI의 결합으로 로봇의 기능과 활용 범위가 크게 확장되고 있습니다. 기존의 로봇 AI는 특정 작업에 국한된 제한적인 역할을 수행했지만, 최근에는 생성형 AI 기술의 발전에 힘입어 보다 범용적이고 지능적인 로봇 전용 AI 개발이 활발히 이루어지고 있습니다.

로봇 AI의 진화

기존의 로봇 AI는 주로 장애물 탐지나 제품 검수 등 특정 기능에 초점을 맞춘 한정적인 역할을 수행했습니다. 하지만 최근에는 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI 기술이 로봇에 접목되면서, 로봇의 기능이 크게 확장되고 있습니다.주요 기업들의 로봇 AI 개발 동향을 살펴보면:

마이크로소프트: 챗GPT로 로봇을 제어하는 실험 진행
구글: 음성 명령을 인식하고 사용자 선호도에 맞춰 가사 작업을 수행하는 타이디봇(Tidybot) 개발
오픈AI, 구글, 코배리언트: 로봇 전용 대규모 AI 모델 개발 추진

멀티모달 로봇 AI의 특징

최신 로봇 전용 AI 모델들은 텍스트, 이미지, 로봇 동작 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 학습하는 멀티모달 방식을 채택하고 있습니다. 이를 통해 로봇 AI는 다음과 같은 기능을 갖추게 됩니다:

자연어 명령 이해: 사용자의 음성/텍스트 명령을 맥락에 맞게 해석
시각적 인식: 작업 대상과 환경을 정확히 파악
상황 추론: 학습한 지식을 바탕으로 적절한 작업 방식 결정
정밀 제어: 로봇의 관절과 구동부를 정교하게 제어

이러한 멀티모달 AI의 도입으로 로봇은 보다 유연하고 지능적으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

로봇 AI의 두 가지 접근 방식

현재 개발되고 있는 로봇 전용 AI는 크게 두 가지 유형으로 구분됩니다:

1. VLM(Vision-Language Model) 방식

VLM은 시각과 언어를 결합한 모델로, 다음과 같은 특징을 가집니다:

사용자의 자연어 명령을 이해하고 작업 대상을 시각적으로 인식
사용자의 의도와 작업 상황을 고려하여 적절한 동작 결정
실제 로봇 제어는 별도의 제어 소프트웨어가 담당

오픈AI가 이 방식의 대표적인 기업으로, 휴머노이드 로봇 기업들과 협력하여 자동차 공장이나 물류 창고에서 실제 테스트를 진행하고 있습니다.

2. VLA(Vision-Language-Action) 방식

VLA는 VLM의 기능에 더해 로봇의 구동부까지 직접 제어하는 방식입니다:

사용자 명령 이해와 시각적 인식 기능은 VLM과 유사
AI가 로봇의 모터, 기어 등 구동부를 직접 제어
작업 환경 변화에 따라 로봇이 자율적으로 동작 조정 가능

구글의 RT(Robot Transformer)와 코배리언트의 RFM(Robot Foundation Model)이 대표적인 VLA 모델입니다. 특히 코배리언트는 로봇 동작의 결과를 사전에 시뮬레이션하여 정확한 동작을 예측하는 기술을 강조하고 있습니다.

로봇 AI의 장점과 기대효과

대규모 학습 모델 기반의 로봇 AI는 기존 로봇 기술의 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다:

유연성 향상: 작업 내용이 변경되어도 프로그램 수정 없이 자율적으로 대응 가능
예외 상황 대처: 학습하지 않은 특이 상황에서도 추론을 통해 적절히 대응
범용성 확대: 다양한 산업 분야와 작업에 적용 가능한 범용 로봇 개발 촉진
생산성 향상: 복잡하고 변화가 많은 작업 환경에서도 효율적인 작업 수행

이러한 장점들로 인해 로봇의 활용 범위가 크게 확대될 것으로 기대됩니다.

데이터 확보의 중요성

로봇 AI의 성능 향상을 위해서는 양질의 학습 데이터 확보가 매우 중요합니다. 특히 멀티모달 AI 개발을 위해서는 다양한 유형의 데이터가 필요합니다:

텍스트 데이터: 자연어 명령 이해를 위한 대화 데이터
이미지/영상 데이터: 작업 대상과 환경 인식을 위한 시각 데이터
로봇 동작 데이터: 정밀한 로봇 제어를 위한 모터/센서 데이터

이를 위해 많은 기업들이 실제 현장에서의 테스트를 통해 데이터를 수집하고 있으며, 공공 데이터 구축 사업도 진행되고 있습니다.

향후 전망

로봇 전용 AI 기술의 발전으로 로봇의 활용 범위가 크게 확대될 것으로 예상됩니다. 특히 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 산업 분야에서 로봇의 역할이 더욱 중요해질 것입니다.그러나 동시에 윤리적 문제와 일자리 대체 등의 사회적 이슈에 대한 고민도 필요할 것입니다. 로봇 AI 기술이 인간의 삶을 보다 풍요롭게 만들면서도 부작용을 최소화할 수 있는 방향으로 발전해 나가야 할 것입니다. 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI 기술이 로봇에 접목되면서, 로봇의 기능이 크게 확장되고 있습니다.주요 기업들의 로봇 AI 개발 동향을 살펴보면:

마이크로소프트: 챗GPT로 로봇을 제어하는 실험 진행
구글: 음성 명령을 인식하고 사용자 선호도에 맞춰 가사 작업을 수행하는 타이디봇(Tidybot) 개발
오픈AI, 구글, 코배리언트: 로봇 전용 대규모 AI 모델 개발 추진