구글, AI 로봇의 의사결정 향상을 위해 '로봇 헌장' 공개

획기적인 조치로, 구글의 딥마인드(DepMind) 로봇공학 팀은 야외 환경에서 작동하는 로봇의 의사결정 능력을 향상시키기 위해 세 가지 중요한 발전을 소개했습니다. 이러한 혁신 중에는 고유한 교육 데이터 수집 시스템과 구글이 '로봇 헌장(Robot Constitution)'이라고 부르는 것이 포함됩니다. 이 발전은 로봇이 인간과 함께 작업하면서 더 빠르고, 지능적이며, 안전한 결정을 내릴 수 있도록 할 것으로 예상됩니다.

AutoRT: 고급 데이터 수집 시스템

딥마인드의 AutoRT는 로봇이 주변 환경을 이해하고, 새로운 상황에 적응하며, 가장 적절한 작업을 선택할 수 있도록 지원하는 최첨단 데이터 수집 시스템입니다. 이는 시각 언어 모델(VLM)과 대규모 언어 모델(LLM)이 조화를 이루며 작동합니다.

VLM은 로봇의 환경을 지각하고 가시적인 물체를 식별하는 역할을 합니다. 반면 LLM은 의사결정자로서 로봇이 수행할 수 있는 작업을 제안합니다. 이러한 이중 모델 접근 방식은 로봇이 정보에 기반한 선택을 하고 주변 환경을 더 효율적으로 탐색할 수 있게 합니다.

아시모프의 '로봇공학 3원칙'에서 영감을 받다

아시모프의 '로봇공학 3원칙'에서 영감을 받은 로봇 헌장은 AI 기반 로봇을 위한 안전 가이드라인 세트입니다. 이 헌장은 LLM이 인간, 동물, 날카로운 물체 및 전기 가전제품과 관련된 작업을 피하도록 지시하여 로봇과 인간 모두의 안전을 보장합니다.

향상된 안전 조치

딥마인드는 이러한 로봇의 안전을 강화하기 위해 추가적인 예방 조치를 취했습니다. 로봇의 관절에 가해지는 힘이 미리 정해진 한계를 초과하면 자동으로 정지합니다. 또한 인간 운영자가 필요할 때 로봇을 비활성화할 수 있는 물리적 비상 정지 스위치가 제공되어 보안층을 추가로 제공합니다.

실제 세계 테스트 및 구현

단 7개월 만에 구글은 4개의 사무실 건물에 53대의 AutoRT 로봇을 성공적으로 배치했습니다. 이 기간 동안 로봇의 능력을 테스트하기 위해 77,000회 이상의 시연을 수행했습니다. 일부 로봇은 인간 운영자가 원격으로 제어했으며, 다른 로봇은 미리 정의된 스크립트를 따르거나 구글의 로봇 트랜스포머(RT-2) AI 학습 모델을 사용하여 자율적으로 작동했습니다.

특히 이러한 로봇들은 카메라, 로봇 팔 및 모바일 베이스를 갖춘 실용적인 외관을 가지고 있습니다. 시각 언어 모델(VLM)은 주변 환경을 이해하고 물체를 식별하는 데 중요한 역할을 하며, 대규모 언어 모델(LLM)은 의사결정을 지원하여 로봇이 작업을 효과적이고 안전하게 수행하도록 보장합니다.

SARA-RT 소개: 효율성의 돌파구

이 노력에서 가장 중요한 돌파구 중 하나는 로봇 트랜스포머를 위한 자기 적응 견고 주의(Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers, SARA-RT)의 도입입니다. 이 시스템은 로봇 트랜스포머(RT) 모델을 최적화하여 실제 응용 분야에서 더 효율적으로 만듭니다.

최신 로봇 제어 시스템 발전, 특히 최첨단 RT-2 모델에서 중요한 역할을 한 RT 신경망 아키텍처는 놀라운 개선을 보였습니다. 최고 성능을 발휘한 SARA-RT-2 모델은 RT-2 모델과 비교하여 이미지 이력을 간결하게 입력으로 사용하면서도 정확도에서 10.6% 향상과 속도에서 14% 증가를 입증했습니다.

로봇 공학 효율성의 게임 체인저

SARA-RT의 등장은 로봇 공학 분야에서 게임 체인저로 평가받고 있습니다. 이는 의사결정의 품질을 저하시키지 않으면서 계산 효율성을 크게 향상시키는 최초의 확장 가능한 어텐션 메커니즘을 나타냅니다. 이 발전은 로봇이 실제 시나리오에서 작동하는 방식을 혁신하여 더 유능하고 효율적이며 안전하게 만들 것입니다.

구글 딥마인드 로봇 공학 팀의 AI 기반 로봇 공학 분야 최근 진전, 특히 '로봇 헌장'과 획기적인 SARA-RT 시스템의 도입은 로봇 공학 세계에서 중요한 도약을 의미합니다. 이러한 혁신은 야외 환경에서 로봇의 의사결정 능력을 향상시켜 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 만들 것으로 예상됩니다. 실제 테스트와 인상적인 결과를 통해 로봇 공학 분야를 발전시키려는 구글의 의지가 드러나며, 로봇과 인간이 원활하고 안전하게 협력할 수 있는 미래를 약속합니다.