테슬라·구글·엔비디아가 주목, AI 만난 휴머노이드

휴머노이드(인간형 로봇)의 잠재력이 기대받고 있다.

 

AI 적용으로 사람이 대응할 수 없었던 복잡한 영역들에 접근이 가능해지고

인지·추론 능력 향상으로 범용적인 업무 처리가 가능해졌기 때문이다.

 

이에 테슬라·구글·엔비디아 등 빅테크들도 휴머노이드 개발을

목표로 하면서 기술 고도화에 역량을 집중하고 있다.

 

다만 기술적 난이도, 비용 등이 휴머노이드 상용화의 관건이 될 것이라는 분석도 나온다.

 

 

AI와 만난 휴머노이드

AI 기술 발전과 휴머노이드

 

1. AI 쓰임새 두드러지는 로봇

 

AI 기술의 발전으로 인해 산업 분야에서의 활용이 더 확대되고 있습니다.

 

데이터 분석, 예측, 작업 자동화 등을 활용하는

AI 애플리케이션, 제품, 서비스가 주목받고 있습니다.

 

로봇의 역량 향상을 위해 고장 예측, 머신러닝, 협업 등을 활용합니다.

 

AI 적용은 로봇의 능력 향상에 즉시 이어지지는 않습니다.

 

그러나 AI를 적용하여 로봇이 복잡한 산업 현장과

다양한 상황에 대응하는 사례가 증가하고 있습니다.

 

AI의 발전 속도는 예상보다 빠르게 진행되고 있습니다.

 

로봇은 예전에는 주로 제조업 분야에서 자동화 용도로 사용되었지만,

오늘날에는 의료, 서비스 등 비산업 분야에서도 활용되며,

 

드론 등을 통해 위험한 환경이나 교통체증으로 접근하기 어려운 지역에서도 사용됩니다.

 

특히 머신러닝을 통해 학습한 내용을 실제 서비스에

적용하는 것이 가능해지면서 전문성과 정확도가 높아지고 있습니다.

 

시뮬레이션과 실제 적용 사이의 간극이 점차 줄어들고 있습니다.

 

2. 빅테크도 주목하는 휴머노이드 잠재력

 

휴머노이드의 발전으로 인해 빅테크의 개발이 가속화되고 있습니다.

 

테슬라는 지난 9월 휴머노이드 '옵티머스'의 개선된

성능을 보여주는 시연 영상을 공개했습니다.

 

옵티머스는 요가 동작과 같은 동작을 수행할 수 있으며

물체를 분류하는 작업도 가능해진 것으로 확인됐습니다.

 

구글은 지난 7월 비전언어모델 'PaLM-E'가 적용된 'RT-2'를 공개했습니다.

 

웹 규모 데이터셋에서 훈련된 이 모델은 시각적 또는 언어 패턴을

인식하고 다양한 언어에서 작동할 수 있는 장점이 있습니다.

 

시각적 개념을 이해하기 때문에 간단한 명령 수행도 가능합니다.

 

엔비디아는 지난 10월 GPT-4 모델 기반 로봇 학습 시스템 '유레카'를 발표했습니다.

 

유레카는 사람이 정교한 손 동작을 수행하는 것과 비슷한 동작을 수행할 수 있습니다.

 

유레카는 다양한 제품군에서 인간 전문가를 능가하는 성능을 보여줬습니다.

 

펜을 회전시키는 것이 중요한 이유는 시뮬레이션과 피드백을 통해

학습하고 목표를 달성하는 것이 가능해졌기 때문입니다.

 

이번 연구로 복잡한 작업을 더 쉽게 학습하고 활용할 수 있게 됐습니다.

 

 

3. 기술적 구현·비용 등 해결과제 산적

 

이런 로봇 지능의 발전은 대량의 데이터를 학습하는 대형언어모델(LLM)로 가능해졌다.

 

LLM은 추론 능력을 개선하고 일반화 능력을 향상시켜 범용적인 업무를 수행할 수 있다.

 

하지만 LLM의 발전만으로는 인지·판단 능력이 부족하다.

 

AI가 적용된 로봇은 제한된 업무뿐만 아니라 커뮤니케이션 등의 상호작용을 기대한다.

 

이를 보완하기 위해 비전 모델을 결합할 수 있다.

 

비전 모델은 이미지와 동영상을 처리하고 이해해 정보를 생성하는 AI 모델이다.

 

이미지를 분류하는 것뿐만 아니라 주변 환경을 해석하고

실시간으로 판단해 다양한 데이터를 얻는다.

 

이렇게 수집된 데이터는 사용자의 보조 역할을 하여 로봇의 효율을 높인다.

 

휴머노이드의 완성도를 높이기 위해서는 균형 감각과 자유로운 관절 움직임도 중요하다.

 

이를 해결하기 위한 기술적인 구현은 고민 중이다.

 

예를 들어 테슬라가 발표한 초기 옵티머스는 제한된 수준의 걷기와 손만

흔들어 대는 모습을 보여 혹평을 받았다.

 

또한 휴머노이드를 제작하는 데는 높은 비용이 필요하다.

 

테슬라는 옵티머스의 가격을 2만 달러로 제작하고 3~5년 내에 양산할 계획이다.

 

하지만 일반적인 제조용 로봇의 가격이 3000만 원 수준이기 때문에

휴머노이드는 더 까다로운 기술 구현과 비용 문제를 해결해야 할 의문이다.

 

예를 들어 일본 소프트뱅크의 휴머노이드 '페퍼'는 제한된 기능과 사업성 부족,

높은 비용으로 인해 2021년 6월 생산을 중단했다.

 

 

4. 휴머노이드, 불안전한 환경에서 성능 발휘

 

업계에서는 휴머노이드의 잠재력에 주목하고 있다.

 

스마트 제조뿐만 아니라 물류, 의료 분야로도 휴머노이드의 적용이 예상되는데,

인건비 절감과 효율성 향상을 기대할 수 있다.

 

특히 휴머노이드는 사람이 접근하기 어려운 불안전한 환경에서도

일관된 성능을 유지할 수 있다.

 

이러한 배경에는 후쿠시마 원전 사고가 있다.

 

로봇의 필요성이 느껴졌던 것은 방사능 낙진으로 인해

사람이 접근하기 어려운 장소였다.

 

일반적인 바퀴가 달린 로봇은 잔해를 뚫기 어렵다.

 

하지만 기술이 발전한다면 휴머노이드가 성능을 더욱 발휘할 수 있을 것이다.

 

전문가들은 휴머노이드의 실용적인 응용을 위해 AI 기술력과 데이터,

학습 플랫폼이 조화롭게 결합되어야 한다고 강조하며,

 

미리 학습하지 않은 상황에 대한 대응력을 개선해야 한다고 주문한다.