▲ 구글과 UC 버클리가 범용 로봇 개발을 위한 프로젝트를 시작했다.(사진=IEEE 스펙트럼)

구글과 UC 버클리가 범용성 로봇 브레인을 만들기 위한 글로벌 연구 과제인 ‘RT-X 프로젝트’를 추진하고 있다고 IEEE 스펙트럼이 지난 9일 보도했다.

보도에 따르면 챗GPT, 미드저니와 같은 인공지능 기술을 바탕으로 생성형 AI 혁명이 이뤄지고 있지만 로봇에는 아직 이같은 생성형 AI 기술이 잘 이식되지 않고 있다. 인공지능 기술의 놀라운 발전에도 불구하고, 우리가 공상과학 소설이나 영화에서 볼 수 있는 범용성을 갖춘 만능 로봇은 실현되지 않고 있다.

생성형 인공지능은 방대한 신경망을 활용해 인터넷으로부터 가져온 거대한 데이터세트를 통해 훈련을 받는다. 하지만 인터넷에는 로봇과 상호작용하는 데이터가 많지 않기 때문에 매우 성공적인 생성형 인공지능 공식이 로봇에게 쉽게 전달되지 않는다는 지적이다. 로봇 학습 알고리즘에 대한 엄청난 발전에도 불구하고, 풍부한 데이터 없이 로봇은 실험실 밖에서 사람처럼 다양한 작업을 수행할 수 없다. 가령 아침 요리를 만드는 범용성 로봇을 만드는 게 쉽지 않다는 지적이다. 가장 인상적인 연구조차도 단일한 실험실이나 단일 로봇에서만 작동하며, 수행할 수 있는 동작도 제한적이다. 그마저도 많은 시간과 노력을 투자해야 한다.

구글과 UC 버클리 연구팀은 새로운 로봇이 많은 로봇들의 경험을 한번에 학습할 수 있는 시스템을 구상하고 있다. 마치 사람이 한 개의 뇌를 이용해 수 많은 행동이나 작업을 수행하는 것과 마찬가지로 하나의 제어 알고리즘을 활용할 수 있도록 범용 로봇 개발 글로벌 프로젝트인 ‘RT-X’를 2023년 시작했다. 이 프로젝트에는 북미, 유럽, 아시아 등 지역에 위치한 32개 연구기관 또는 실험실이 협력하고 있다.

이들 기관 및 실험실은 그동안 독자적으로 로봇 학습 및 제어에 관한 연구를 진행해왔다. 사람들은 도구를 집거나 자전거를 타거나 자동차에 탈 때 신체적인 변화가 생긴다. 우리의 뇌는 이같은 신체적인 변화를 처리할 수 있다. 연구팀은 RT-X는 사람의 뇌처럼 단일의 심층신경망을 활용해 다양한 종류의 로봇을 제어하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 서로 다른 수 많은 로봇들의 데이터로부터 훈련받은 심층 신경망이 매우 다른 외모와 물리적 특성, 그리고 능력을 갖고 있는 로봇들을 모두 동작시킬 수 있도록 하겠다는 것이다.

RT-X 프로젝트에 활용되는 데이터 세트는 현재 시장에서 구입할 수 있는 일반적인 로봇 팔을 포함해 22종의 로봇들의 백만건에 달하는 로봇 실험 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터 세트에 들어있는 로봇들은 물체의 픽 앤 플레이스, 물체의 조립, 케이블 연결 등 다양한 범위의 동작을 수행한다. 약 500개의 서로 다른 기능과 수천 개의 물체와의 상호 작용이 있다. 현존하는 실제 로봇 동작에 관한 오픈소스 데이터 세트 중 가장 큰 규모라고 한다.

연구팀은 방대한 데이터 세트를 갖춘 대형 신경망 모델을 활용하면, 멀티 로봇(multi-robot) 데이터가 비교적 간단한 기계학습 방법과 함께 사용될 수 있다는 것을 발견했다. 챗GPT와 같은 LLM(거대 언어모델)에서 사용되는 것과 동일한 종류의 모델을 활용해 로봇 제어 알고리즘을 훈련시킬 수 있다는 것이다. 로봇에 설치된 카메라가 유니버설 로봇의 협동 로봇인 ‘UR 10’을 본다면, 모델은 UR10에 적절한 명령을 보낼 수 있다. 모델이 저가의 윈도우X 기반 취미용 로봇팔을 본다면, 그에 맞춰 동작한다는 것이다.

연구팀은 이번 공동 연구에 참여한 5개 실험실이 독자적으로 개발한 제어시스템과 자신의 제어시스템을 비교하는 실험을 실시했다. 실험 결과 연구팀이 개발한 단일 통합 모델이 각 실험실에서 독자적으로 개발한 방법보다 평균 50% 이상의 로봇 작업을 성공적으로 수행한 것으로 나타났다.