Google DeepMind의 새로운 AI 시스템이 로봇에게 신발끈 묶기와 옷걸이에 옷 걸기를 가르칩니다

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Google DeepMind의 새로운 AI 시스템이 로봇에게 신발끈 묶기와 옷걸이에 옷 걸기를 가르칩니다

읽는 시간: 2 분

  • Andrea Miliani

    작성자: Andrea Miliani 기술 뉴스 전문가

  • 현지화 및 번역 팀

    번역가: 현지화 및 번역 팀 현지화 및 번역 서비스

Google DeepMind의 로봇 연구팀이 로봇의 민첩성에 대한 연구 결과를 두 편의 논문으로 발표했습니다. 이 중에서 새로운 AI 시스템인 DemoStart와 ALOHA Unleashed를 선보였습니다. 이러한 새로운 발전 덕분에 연구자들은 두 개의 로봇 팔이 신발끈을 묶고, 옷을 걸고, 다른 로봇을 자동으로 수리하는 능력을 갖추게 하였습니다.

어제 발표한 업데이트에서 로봇 연구팀은 나사를 조이거나 신발끈을 묶는 등의 단순한 작업들이 로봇에게는 높은 민첩성과 두 팔 간의 조정 능력을 요구하기 때문에 굉장히 어려울 수 있다고 설명했습니다.

구글의 Deepmind 팀은 한 손으로만 작업하던 중이었습니다. 그들은 최근에 “한 손”으로 탁구를 칠 수 있는 인간 수준의 경쟁력이 있는 로봇을 만들었습니다.

이제 연구자들은 두 팔을 가진 장치를 훈련하여, 사람들이 일상에서 수행하는 더 복잡한 작업을 수행하도록 인공지능 시스템을 개발하였습니다.

“로봇을 사람들의 삶에서 더 유용하게 만들려면, 그들은 동적 환경에서 물리적 물체와의 접촉을 더 잘해야 한다”라고 팀이 적었습니다.

스탠포드 대학에서 개발한 오픈 소스이자 저렴한 시스템인 ALOHA를 기반으로 한 인공지능 시스템 ALOHA Unleashed는 양팔 로봇에게 신발끈을 묶고, 셔츠를 걸고, 부엌을 청소하고, 톱니바퀴를 넣는 등의 작업을 동시에 조작하는 방법을 가르쳤습니다.

반면에 DemoStart는 “강화 학습 알고리즘”을 개발하여, 오픈 소스 프로그램 MuJoCo와의 시뮬레이션 중 로봇에게 가르칩니다. 이 인공지능 시스템은 손가락, 센서, 관절 등 로봇 부품이 더 많이 필요한 복잡한 작업을 수행하기 위한 것입니다.

“로봇은 시뮬레이션에서 다양한 작업에 대해 98% 이상의 성공률을 달성하였습니다. 특정 색상을 보여주는 큐브의 방향을 바꾸는 것, 나사와 볼트를 조이는 것, 도구를 정리하는 것 등이 포함됩니다.”라고 연구자들은 설명했습니다. 나중에 실제 생활에서, 로봇은 큐브 재배치 작업과 들어올리는 작업에서 97%의 성공률을, 플러그와 소켓 삽입이 필요한 복잡한 작업에서는 64%의 성공률을 보였습니다.

이 회사는 새로운 AI 시스템의 능력을 보여주기 위해 실험과 로봇의 비디오와 이미지를 제공하였습니다.

“언젠가 AI 로봇들이 집에서, 직장에서 그리고 그 이상의 곳에서 사람들이 다양한 업무를 수행하는데 도움을 줄 것입니다.”라고 이 분야의 미래에 대해 팀이 썼습니다. “오늘 우리가 설명한 효율적이고 일반적인 학습 접근법을 포함한 민첩성 연구는 그런 미래를 가능하게 할 것입니다.”

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