Skild AI, 1개의 동영상으로 로봇에 새로운 작업 학습시키다

로봇용 범용 AI를 개발하는 Skild AI가 1개의 동영상을 보여주는 것만으로 로봇에 새로운 작업을 가르칠 수 있는 기술을 발표했다. NVIDIA로부터 투자를 받은 동사는, 지금까지 대량의 데이터와 반복적인 시행이 필요했던 로봇의 학습 프로세스를 크게 단순화하는 구조를 구축하고 있다.

종래의 로봇 학습에서는 특정 작업을 수행할 수 있도록 하기 위해 방대한 샘플 데이터나 전문적인 프로그래밍이 필요했다. 인간이 새로운 작업을 보고 즉시 흉내낼 수 있는 것과는 대조적으로, 로봇은 하나하나의 동작 패턴을 정성스럽게 입력할 필요가 있었으며, 이것이 실용화의 큰 장벽이 되어왔다. Skild AI의 접근 방식은 이러한 과제에 정면으로 대처하는 것이다.

동사가 개발한 기술의 핵심은 단일 영상으로부터 로봇이 작업을 이해하고 실제 환경에서 재현할 수 있다는 점에 있다. 구체적인 동작 원리의 세부사항은 공개되지 않았지만, 대규모 데이터로 사전에 훈련된 모델이 새로운 영상을 단서로 하여 작업 내용을 해석하고 로봇의 동작에 반영하는 구조인 것으로 보인다. NVIDIA의 지원을 받음으로써 필요한 계산 자원이나 연구 인프라를 확보하기 쉬운 입장에 있다는 것도 개발을 촉진하는 요인 중 하나로 위치지을 수 있다.

이 움직임은 '범용 로봇'이라고 불리는 분야에 대한 관심이 세계적으로 높아지는 흐름과 맞닿아 있다. 범용 로봇이란 특정 용도에만 한정되지 않고 다양한 상황이나 작업에 유연하게 대응할 수 있는 로봇을 말한다. 제조업, 물류, 요양 등 많은 현장에서는 상황에 따라 임기응변으로 움직일 수 있는 로봇에 대한 수요가 증가하고 있으며, '1개의 동영상으로 학습'이라는 간편함은 그 실용화를 한층 더 현실에 가깝게 할 가능성이 있다.

AI의 능력을 소프트웨어 세계에서 물리적인 기계에 내장하는 '피지컬 AI'라는 사고방식도 근래에 주목을 끌고 있다. 이는 디지털 공간에서의 처리에 그치지 않고, 실제로 물건을 움직이고 현실 환경에 작용하는 AI를 가리킨다. Skild AI의 기술은 정확히 이 방향성을 따른 것이며, 범용 로봇의 현장 투입을 가속화하는 취조 중 하나로 위치지을 수 있다.

앞으로 주목할 점은 이 학습 기술이 얼마나 다양한 작업이나 환경에 대응할 수 있는지이다. 동영상 1개로 습득할 수 있는 작업의 복잡성이나 정확도, 또한 실외나 미지의 환경에서의 재현성 같은 과제는 실용화를 향해 계속해서 검증이 요구된다. 범용 로봇의 개발 경쟁이 활발화되는 가운데, Skild AI의 접근 방식이 업계의 표준적인 수법이 될 수 있을지, 그 동향이 앞으로의 초점이 된다는 견방을 할 수 있다.