어질리티 로보틱스, 디지트 로봇 제어 위한 콤팩트 파운데이션 모델 공개¶
원제목: Agility Robotics Debuts Compact Foundation Model for Digit Robot Control - WebProNews
핵심 요약
- 어질리티 로보틱스가 백만 개 미만의 파라미터를 가진 새로운 신경망 기반 로봇 제어 모델을 개발함.
- 이 모델은 시뮬레이션 기반 강화학습을 통해 훈련되어 실제 환경 적용에 효율적임.
- 향상된 자율성과 안정성을 제공하여 물류 및 제조 분야의 혁신을 가져올 것으로 기대됨.
상세 내용¶
휴머노이드 로봇 분야의 선두주자인 어질리티 로보틱스가 디지트 로봇의 '운동 피질' 역할을 하는 혁신적인 전신 제어 파운데이션 모델을 발표했습니다. 백만 개 미만의 파라미터로 구성된 이 신경망은 무거운 물건을 들어 올리는 작업부터 외부 방해로부터의 복구까지, 역동적인 환경에서 휴머노이드 로봇이 상호 작용하는 방식을 혁신할 것으로 기대됩니다.
이 모델은 NVIDIA의 Isaac Sim에서 고급 시뮬레이션 기술을 활용한 강화 학습을 통해 전적으로 훈련되었습니다. 어질리티 로보틱스 블로그의 최근 게시물에 따르면, 이 시스템은 고급 계획과 저수준 제어를 분리하여 직관적인 인터페이스를 통해 원격 조작 및 행동 복제를 단순화합니다.
이 모델의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 추가 미세 조정 없이 가상 훈련에서 물리적 하드웨어로의 원활한 배포를 가능하게 하는 제로샷 심투릴(sim-to-real) 전송 기능입니다. 이러한 효율성은 2,000시간 분량의 다양한 시뮬레이션 동작 데이터 세트(예: 불균일한 지형 탐색 및 외부 교란 하에서의 물체 조작)를 통해 확보되었습니다. 업계 전문가들은 이러한 접근 방식이 로봇 공학의 오랜 과제였던 부족 작동 및 복잡한 역학 문제를 해결한다고 평가합니다.
어질리티의 파운데이션 모델은 작업 계획을 위한 대규모 언어 모델을 포함한 고급 AI 시스템과 원활하게 통합됩니다. 어질리티의 로봇 공학 책임자인 Chris Paxton이 X(구 트위터)에 공유한 게시물을 비롯한 로봇 공학 전문가들의 게시물은 무거운 물체와 교란을 처리하는 데 있어 모델의 견고성을 강조하며, 새로운 기술을 학습하기 위한 플랫폼으로서의 가능성을 보여줍니다.
실제로 이 기술은 이미 현장 배포에 영향을 미치고 있습니다. 어질리티의 클라우드 플랫폼인 Arc는 공식 웹사이트 업데이트에 언급된 바와 같이 창고에서의 워크플로우 통합을 지원합니다. Business Insider와의 인터뷰에서 어질리티 CEO는 2025년 말까지 사람과 함께 작업할 수 있는 안전 인증을 받은 휴머노이드 로봇을 출시할 계획이라고 밝혔습니다.
편집자 노트¶
어질리티 로보틱스의 새로운 파운데이션 모델은 로봇 제어 분야에 상당한 발전을 의미합니다. 특히 시뮬레이션 환경에서 학습한 모델을 실제 로봇에 바로 적용할 수 있다는 점은 개발 시간과 비용을 크게 줄여줍니다. 이는 로봇의 대량 생산 및 보급을 앞당길 수 있는 중요한 요소입니다. 더 나아가, 이 모델은 복잡한 동작을 효율적으로 제어할 수 있어 물류, 제조 등 다양한 산업 분야에서 로봇 활용의 새로운 가능성을 열어줍니다. 일반 사용자에게는 로봇이 제공하는 서비스의 질적 향상과 함께 로봇 도입으로 인한 생산성 향상의 혜택을 누릴 수 있게 될 것입니다.
핵심은 '파운데이션 모델'입니다. 이는 마치 인간의 운동 피질처럼 로봇의 기본적인 움직임을 제어하는 핵심 역할을 합니다. 이 모델을 통해 로봇은 더욱 자연스럽고 안정적인 움직임을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 작업을 학습하는 속도도 훨씬 빨라집니다. 기존의 로봇 제어 방식에 비해 훨씬 효율적이고 유연한 시스템이라고 할 수 있습니다. 미래에는 이러한 기술이 더욱 발전하여 가정용 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에서 인간을 돕는 필수적인 도구가 될 것으로 예상됩니다.