TRI, 돌파구 확산 정책 AI로 로봇 기술 혁신

로봇의 능력을 향상시키기 위한 중요한 진전으로, Toyota Research Institute(TRI)는 확산 정책(Diffusion Policy)이라는 선구적인 생성형 AI 기술을 발표했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 로봇이 새롭고 복잡한 기술을 신속하게 습득할 수 있도록 하여 다양한 응용 분야에서 그 유용성을 확장합니다. 이 발전은 대규모 언어 모델(LLM)이 대화형 AI에 미친 변혁적 영향과 유사합니다.

TRI의 CEO이자 도요타 모터스 코퍼레이션의 수석 과학자인 길 프랫은 로봇공학을 통해 인간의 잠재력을 극대화하려는 연구소의 의지를 강조했습니다. 그는 "로봇공학 연구는 인간을 대체하기보다 증폭하는 데 목적이 있습니다. 이 새로운 교육 기법은 매우 효율적이며 매우 높은 성능의 행동을 생성하여, 로봇이 다양한 방식으로 인간을 훨씬 더 효과적으로 증폭할 수 있게 합니다."라고 말했습니다.

이전에는 로봇에 새로운 행동을 가르치는 것이 번거롭고 종종 비효율적인 과정이었으며, 느린 진전과 제한된 적용 가능성으로 인해 어려움을 겪었습니다. 로봇공학자들은 일반적으로 복잡한 코드를 작성하는 데 상당한 시간을 투자하거나, 원하는 행동을 프로그래밍하기 위해 수많은 시행착오를 반복해야 했습니다. 그러나 TRI의 획기적인 접근 방식은 이러한 상황을 바꾸었습니다.

TRI는 확산 정책(Diffusion Policy) 접근법을 사용하여 로봇에 60개 이상의 정교하고 민첩한 기술을 성공적으로 가르쳤습니다. 이러한 기술에는 액체 따르기, 도구 사용, 변형 가능한 물체 조작 등 다양한 활동이 포함됩니다. 놀랍게도 이러한 성과는 새로운 명령을 코딩할 필요 없이 달성되었으며, 필요한 유일한 조건은 로봇에 새로운 데이터를 제공하는 것이었습니다. 이러한 놀라운 성공을 바탕으로 TRI는 올해 말까지 수백 가지의 새로운 기술을 가르치고, 2024년 말까지 인상적인 1,000개의 기술을 가르치는 야심 찬 목표를 설정했습니다.

오늘의 발표는 로봇이 새로운 상황에 적응하고 다양한 행동을 수행하는 다재다능함을 강조합니다. 이러한 기능은 단순한 '픽 앤 플레이스(pick and place)' 작업을 넘어, TRI의 로봇이 풍부하고 다양한 방식으로 세계와 상호작용할 수 있게 합니다. 이러한 다재다능함은 로봇이 일상적인 상황과 예측 불가능하며 끊임없이 변화하는 환경에서 인간을 지원할 수 있도록 하는 중요한 단계입니다.

TRI의 로봇 연구 부사장이자 MIT의 전기공학 및 컴퓨터과학, 항공우주공학, 기계공학 토요타 교수는 러스 테이드르케는 이러한 진전에 대해 큰 기대감을 표현했습니다. 그는 "내가 지켜보는 로봇들의 작업은 정말 놀랍습니다. 심지어 1년 전만 해도 우리가 이렇게 다양한 민첩성에 가까워질 것이라고는 예상하지 못했습니다."라고 언급했습니다. 테이드르케 박사는 새로운 접근 방식의 exceptional한 측면을 강조했는데, 그것은 변형 가능한 물체, 천, 액체를 다루는 작업에서 로봇이 역사적으로 큰 어려움을 겪어온 분야임에도 불구하고, 새로운 기술을 빠르고 신뢰성 있게 습득할 수 있는 능력입니다.

로봇 기술 습득의 혁신

TRI의 로봇 행동 모델은 인간 교사의 촉각 시연과 원하는 목표의 언어 설명을 결합하여 학습합니다. 그런 다음 AI 기반 확산 정책이 시연된 기술의 학습을 촉진하는 데 사용됩니다. 이 과정을 통해 수십 번의 시연을 기반으로 새로운 행동을 자율적으로 배포할 수 있습니다. 특히 이 접근 방식은 인상적인 속도로 일관되게 반복 가능하고 높은 성능의 결과를 제공합니다.

TRI와 컬럼비아 대학교의 송 교수 그룹의 협력으로 개발된 확산 정책 접근법은 행동 학습을 위한 강력한 생성형 AI 기술을 나타냅니다. 이 접근법은 시연을 통해 로봇에 새로운 행동을 가르치는 과정을 간소화하고 가속화합니다.

TRI의 로봇 플랫폼은 정교한 양손 조작 작업에서 뛰어나도록 맞춤 설계되었으며, 촉각 피드백과 촉각 센싱을 가능하게 하는 데 특별한 중점을 둡니다. 이 전문 플랫폼은 TRI가 로봇 능력을 확장하는 데 이룬 성과의 기반을 제공합니다.

앞으로 TRI는 로봇공학의 한계를 계속 넓히기 위해 노력할 것입니다. 연구소는 이미 60가지의 정교한 기술을 습득했으며, 올해 말까지 수백 가지를 더 가르치고 2024년 말까지 1,000개의 기술을 가르치는 인상적인 목표를 가지고 있습니다. 이러한 빠른 진보에 대한 헌장은 로봇공학을 통해 인간의 잠재력을 극대화하려는 TRI의 의지를 강조합니다.

TRI 로봇공학의 핵심: 안전

안전은 TRI의 로봇공학 활동에서 최우선 고려사항입니다. 연구소는 드레이크 프레임워크와 맞춤형 로봇 제어 스택에 의해 구동되는 강력한 안전 장치를 시스템에 통합했습니다. 이러한 조치는 TRI의 로봇이 자신이나 환경과의 충돌을 피하는 것과 같은 안전 보장을 준수하도록 보장합니다.

획기적인 확산 정책 접근 방식은 2023년 로봇과학 및 시스템 회의에서 출판된 논문에 자세히 설명되어 있으며, 이 선구적인 기술의 기술적 측면에 대한 통찰력을 제공합니다. 추가 기술 정보는 TRI의 Medium 블로그에서 확인할 수 있습니다.

로봇공학의 이러한 획기적인 진전에 대해 더 자세히 알아보려면, 10월 4일 오후 1시~1시 30분 ET / 오전 10시~10시 30분 PT에 LinkedIn 라이브 Q&A 세션에 참여하십시오. 이 세션에서는 TRI 로봇 연구팀의 직접적인 이야기를 들을 수 있는 기회가 제공됩니다. 참여하려면 TRI의 LinkedIn 페이지에서 이벤트에 등록하십시오.

도요타 리서치 인스티튜트(TRI)는 안전과 지속 가능성 개선에 중점을 두고 인간 능력을 향상시키는 연구를 선도하고 있습니다. 길 프랫 박사의 리더십 아래 TRI의 헌신적인 연구진은 에너지 및 재료, 인간 중심 인공지능, 인간 상호작용형 운전, 머신러닝, 로봇공학 분야에서 선구적인 진전을 이루고 있습니다. 2015년에 설립된 TRI는 캘리포니아주 로스알토스와 매사추세츠주 케임브리지에 사무실을 두고 있으며, 로봇공학 분야에서 혁신과 진전을 계속 주도하고 있습니다.