게시일: 2025년 2월 25일 / 업데이트일: 2025년 2월 25일 – 저자: Konrad Wolfenstein
로봇 공학의 초보적인 발전에서 혁신적인 도약까지: AI 업그레이드로 휴머노이드 로봇의 역량이 재정의되다 – 이미지: Xpert.Digital
휴머노이드의 미래: 아틀라스는 강화 학습을 통해 더욱 똑똑해진다
전략적 파트너십: 보스턴 다이내믹스는 실제 적용 사례에 맞춰 Atlas를 최적화합니다
동적 로봇 분야의 선구자인 보스턴 다이내믹스와 저명한 로봇 전문가이자 보스턴 다이내믹스의 전 CEO인 마크 라이버트가 이끄는 연구기관인 로봇 및 인공지능 연구소(RAI Institute)는 전략적 파트너십을 발표했습니다. 2025년 2월 공식 출범한 이번 협력의 목표는 강화 학습을 활용하여 첨단 휴머노이드 로봇 아틀라스의 기능을 획기적으로 향상시키는 것입니다. 이 협력을 통해 아틀라스는 더욱 유연하고 민첩해질 뿐만 아니라, 더 넓은 범위의 실제 응용 분야에 활용될 수 있게 되어 휴머노이드 로봇 공학의 새로운 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다.
적합:
미래지향적 협력의 주요 목표
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 파트너십은 아틀라스의 핵심 기능을 혁신하고, 인상적인 연구용 시연 장비에서 다재다능하고 실용적인 도구로 발전시키기 위한 여러 가지 야심찬 목표에 중점을 두고 있습니다. 이러한 노력은 크게 세 가지 영역에 집중됩니다
시뮬레이션과 현실의 격차 해소: 시뮬레이션에서 현실로 가는 길
로봇공학, 특히 강화 학습 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 시뮬레이션에서 학습한 기술을 현실 세계로 이전하는 것입니다. 시뮬레이션은 무한한 데이터, 환경에 대한 완벽한 제어, 그리고 위험하거나 비용이 많이 드는 시나리오를 실제 상황에서 위험 부담 없이 시뮬레이션할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 로봇 훈련에 이상적인 환경을 제공합니다. 로봇은 가상 세계에서 손상이나 부상의 위험 없이 무수히 많은 동작과 작업을 반복적으로 수행할 수 있습니다.
하지만 현실은 훨씬 더 복잡하고 예측 불가능합니다. 물리적 로봇은 감각 잡음, 예상치 못한 교란, 모델링의 부정확성, 그리고 끊임없는 변화라는 난관으로 가득 찬 세상에서 작동합니다. 완벽하게 통제된 시뮬레이션에서 작동하는 것도 혼돈스러운 현실에서는 실패할 수 있습니다. "시뮬레이션과 현실의 격차"는 바로 이러한 차이를 설명하는 용어입니다.
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 파트너십은 혁신적인 방법과 알고리즘을 통해 이러한 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 연구진은 시뮬레이션뿐 아니라 실제 환경에서도 안정적으로 작동하는 견고하고 일반화 가능한 동작 시퀀스를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이를 위해 물리적 현실을 더욱 정확하게 반영하는 고급 시뮬레이션 환경을 개발하고, 도메인 무작위화 및 적응형 시뮬레이션과 같은 기술을 활용하여 시뮬레이션에서 학습된 모델이 실제 환경의 예측 불가능성에 더욱 잘 대응할 수 있도록 합니다. 이 분야에서의 성공은 로봇 공학에서 강화 학습의 잠재력을 최대한 활용하고 실제의 비정형 환경에 로봇을 배치하는 데 매우 중요합니다.
기관차 조작 개선: 움직임과 상호작용의 기술
이동과 조작을 동시에 수행하는 능력, 즉 이동과 조작을 겸비하는 능력은 복잡하고 역동적인 환경에서 작동하도록 설계된 로봇에게 핵심적인 역량입니다. 예를 들어, 휴머노이드 로봇이 창고에서 물건을 집거나, 재난 지역에서 잔해를 치우면서 동시에 생존자를 수색하는 상황을 상상해 보세요. 이러한 모든 시나리오에서 로봇은 효율적으로 이동할 뿐만 아니라 주변 환경과 상호작용할 수 있어야 합니다.
하지만 고도화된 이동 및 조작 전략을 개발하는 것은 엄청난 도전 과제입니다. 동작 계획, 경로 계획, 파지 계획 및 힘 제어 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 로봇은 끊임없이 변화하는 환경 조건에 맞춰 실시간으로 움직임과 조작을 조정할 수 있어야 합니다.
이번 협력의 일환으로 연구진은 아틀라스의 이동 및 조작 능력을 한 단계 끌어올릴 새롭고 혁신적인 전략을 개발할 예정입니다. 여기에는 동시 동작 및 파지 계획 알고리즘 연구, 다양한 물체 조작을 위한 견고한 힘 제어 전략 개발, 그리고 반응성과 적응성을 갖춘 이동 및 조작을 가능하게 하기 위한 센서 정보의 제어 루프 통합 등이 포함됩니다. 이동 및 조작 능력 향상은 아틀라스를 다양한 응용 분야에서 진정으로 다재다능하고 유용한 도구로 만드는 데 있어 매우 중요한 단계입니다.
전신 접촉 전략 탐구: 팔과 다리의 시너지 효과
아틀라스와 같은 휴머노이드 로봇은 인간의 움직임과 매우 유사한 방식으로 움직이고 상호작용할 수 있는 독특한 잠재력을 가지고 있습니다. 팔, 다리, 몸통을 포함한 전신을 복잡한 움직임과 작업에 통합할 수 있는 이러한 능력은 로봇 공학에 완전히 새로운 가능성을 열어줍니다. 전신 접촉 전략은 단순한 팔 조작을 넘어 팔과 다리 사이의 시너지를 활용하여 고성능 움직임과 작업을 가능하게 합니다.
무거운 물건을 나르는 사람을 상상해 보세요. 그 사람은 팔뿐만 아니라 다리, 몸통, 그리고 온몸을 사용하여 무게를 안정시키고 균형을 유지하며 효율적으로 물건을 운반합니다. 마찬가지로, 휴머노이드 로봇도 팔과 다리의 긴밀한 협응이 필요한 복잡한 작업을 수행하기 위해 온몸을 활용할 수 있어야 합니다.
연구진은 고성능 전신 움직임 및 작업을 위한 고급 제어 알고리즘과 계획 전략 개발에 집중하고 있습니다. 여기에는 동적 보행, 점프, 등반, 무거운 물체 들어올리기 및 운반, 협소 공간에서의 조작, 복잡한 환경과의 상호작용 등이 포함됩니다. 전신 접촉 전략에 대한 연구는 휴머노이드 형태의 로봇이 가진 잠재력을 최대한 발휘하고, 자연스럽고 직관적인 방식으로 세상 속에서 움직이고 상호작용할 수 있는 로봇을 개발하는 데 매우 중요합니다.
이번 획기적인 협력의 중요성
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 파트너십은 여러 가지 이유로 로봇공학 및 인공지능 연구 커뮤니티에 매우 중요한 의미를 지닙니다. 첫째, 각기 다른 강점과 전문성을 가진 로봇공학 분야의 두 선도적인 기관이 결합했기 때문입니다. 보스턴 다이내믹스는 아틀라스, 스팟, 핸들, 스트레치와 같은 인상적이고 역동적인 로봇 플랫폼으로 전 세계적으로 명성을 얻고 있습니다. 마크 라이버트 소장이 이끄는 RAI 연구소는 지능형 기계를 위한 최첨단 기술 개발과 복잡한 로봇 문제에 강화 학습을 적용하는 분야에서 수십 년간 축적된 경험을 보유하고 있습니다.
RAI 연구소의 설립자인 마크 라이버트는 로봇 공학 분야의 거장입니다. 보스턴 다이내믹스의 전 CEO로서 그는 회사의 발전에 지대한 영향을 미쳤으며 세계에서 가장 인상적인 로봇들을 개발했습니다. 인간이나 동물처럼 현실 세계에서 자유자재로 움직일 수 있는 로봇에 대한 그의 비전은 로봇 공학 연구에 심대한 영향을 주었습니다. 라이버트는 RAI 연구소를 설립하여 로봇 공학과 인공지능 분야에서 가능한 것의 한계를 뛰어넘고자 하는 그의 사명을 계속해서 이어가고 있습니다.
이번 협력은 사족 로봇 Spot용 "강화 학습 연구자 키트"를 비롯한 이전 공동 프로젝트들의 탄탄한 기반 위에 구축되었습니다. 이 키트를 통해 전 세계 연구자들은 Spot 플랫폼에서 강화 학습 알고리즘을 개발하고 테스트할 수 있습니다. 이 키트의 성공적인 개발 및 구현은 양 기관이 효과적으로 협력하여 로봇 공학 분야의 강화 학습에 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있음을 입증했습니다.
세계에서 가장 발전되고 뛰어난 성능을 자랑하는 휴머노이드 로봇 중 하나인 아틀라스에 강화 학습을 적용함으로써, 파트너사들은 휴머노이드 로봇의 역량 개발에 상당한 진전을 기대하고 있습니다. 강화 학습은 기존 프로그래밍 방식으로는 달성하기 어려운 복잡한 작업을 로봇이 처리하도록 훈련시킬 수 있는 잠재력을 제공합니다. 이를 통해 로봇은 환경과의 상호작용을 통해 학습하고, 적응하며, 지속적으로 능력을 향상시킬 수 있습니다.
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소는 휴머노이드 로봇 공학의 발전을 더 많은 대중이 이해할 수 있도록 아틀라스(Atlas)를 활용한 연구 진행 상황과 시연 영상을 정기적으로 공개하기로 했습니다. 이러한 투명성은 로봇 공학 및 인공지능 연구에 대한 신뢰를 구축하고 관련 기술에 대한 대중의 수용도를 높이는 데 매우 중요합니다. 계획된 공개 자료들은 과학계에 유익한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 휴머노이드 로봇 공학이 가진 매력적인 가능성과 도전 과제를 통해 대중에게 영감을 줄 것입니다.
공동 연구 개발에 대한 자세한 내용
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 협력은 서로 밀접하게 연관되고 상호 보완적인 몇 가지 핵심 연구 개발 분야로 나뉩니다
Atlas를 위한 공유 강화 학습 훈련 파이프라인 개발
이번 파트너십의 핵심은 Atlas의 요구사항과 역량에 맞춰 특별히 설계된 최첨단 강화 학습 훈련 파이프라인을 개발하는 것입니다. 이 파이프라인은 모바일 조작을 위한 동적이고 일반화 가능한 행동 훈련의 기반이 될 것입니다. 보상 함수 정의 및 적합한 알고리즘 선택부터 시뮬레이션 환경 개발 및 데이터 수집, 학습된 행동 검증 및 실제 로봇으로의 적용에 이르기까지 강화 학습 과정의 모든 단계를 포괄합니다.
훈련 파이프라인은 다양한 작업과 환경에 유연하게 적응할 수 있도록 모듈식으로 설계될 것입니다. 또한, 심층 강화 학습, 모델 기반 강화 학습, 다중 에이전트 강화 학습과 같은 고급 강화 학습 기법을 통합하여 훈련 효율성과 견고성을 극대화할 것입니다. 특히, 모든 단계를 명시적으로 정의하지 않고도 Atlas가 복잡한 작업을 학습할 수 있도록 하는 보상 함수 개발에 중점을 둘 것입니다. 이러한 보상 함수는 로봇이 효율적이고 자연스러우며 인간과 유사한 움직임과 상호작용을 개발하도록 안내할 것입니다.
시뮬레이션에서 현실로의 전환: 가상 세계와 현실 세계를 잇는 다리
앞서 언급했듯이, 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 전이는 로봇 공학 강화 학습에서 가장 큰 과제 중 하나입니다. 연구팀은 시뮬레이션과 실제 환경 간의 격차를 해소하고 시뮬레이션에서 학습된 행동이 물리적 하드웨어에 성공적이고 안정적으로 적용될 수 있도록 집중적으로 노력할 것입니다.
이를 위해서는 시뮬레이션 환경 개선과 견고한 전이 방법 개발을 모두 포함하는 다층적인 접근 방식이 필요합니다. 시뮬레이션 환경은 마찰, 접촉, 관성 및 기타 물리적 효과 모델링을 포함하여 물리적 현실을 더욱 정확하게 반영하도록 지속적으로 개선됩니다. 동시에 도메인 무작위화, 시스템 식별 및 적응 제어와 같은 기술을 사용하여 시뮬레이션에서 학습된 모델이 실제 세계의 불확실성에 더욱 잘 견딜 수 있도록 합니다. 목표는 시뮬레이션에서 현실로의 원활한 전환을 만들어 Atlas가 가상 세계에서 학습한 기술을 성능 저하 없이 실제 환경에 적용할 수 있도록 하는 것입니다.
미래 휴머노이드 로봇 공학에 필요한 핵심 기술에 집중하세요
이번 파트너십은 실제 환경에서 휴머노이드 로봇을 실용적으로 사용하기 위해 필수적인 핵심 역량을 개발하고 개선하는 데 중점을 둡니다
향상된 기관차 조작: 이동 중에도 물체를 조작할 수 있습니다
아틀라스는 이동하면서 문, 스위치, 레버, 도구 및 기타 물체와 장치를 조작할 수 있어야 합니다. 이러한 기능은 산업 자동화 및 물류에서부터 수색 및 구조 작업에 이르기까지 광범위한 응용 분야에 매우 중요합니다. 아틀라스가 험준한 지형을 탐색하면서 동시에 잔해를 제거하거나 도구를 사용하여 손상된 구조물을 수리하는 모습을 상상해 보세요.
향상된 이동 및 조작을 위해서는 동작 계획, 파지 계획, 힘 제어를 실시간으로 조율하는 알고리즘 개발이 필요합니다. 아틀라스는 조작 대상의 모양, 크기, 무게, 질감에 맞춰 움직임과 조작 방식을 조정할 수 있어야 합니다. 또한, 인지 및 환경의 불확실성을 처리하고 계획과 움직임을 동적으로 조정할 수 있어야 합니다. 이러한 기능을 개발하면 아틀라스는 훨씬 더 다재다능하고 다양한 응용 분야에서 유용한 도구가 될 것입니다.
전신 접촉 전략: 복합 동작 및 고하중
연구진은 단순한 걷기와 잡기를 넘어선 정교한 전신 움직임 개발에 집중하고 있습니다. 여기에는 역동적인 달리기, 점프, 등반, 무거운 물체 들어올리기 및 운반, 좁은 공간에서의 조작 등이 포함됩니다. 이러한 능력은 팔, 다리, 몸통 간의 긴밀한 협응을 필요로 하며, 복잡한 작업을 수행하기 위해 전신 시너지 효과를 활용합니다.
역동적인 보행과 점프를 통해 아틀라스는 울퉁불퉁한 지형과 장애물을 빠르고 효율적으로 이동할 수 있습니다. 등반 능력은 도달 범위를 넓혀 접근하기 어려운 지역에도 진입할 수 있게 해줍니다. 무거운 물체를 들어 올리고 운반할 수 있어 물류 및 건설 분야에서 매우 유용한 도구입니다. 좁은 공간에서의 조작 능력은 사람이 접근하기 어렵거나 위험한 환경에서도 활용될 수 있도록 합니다. 전신 접촉 전략 개발은 휴머노이드 형태의 잠재력을 최대한 발휘하고 아틀라스를 진정으로 민첩하고 유능한 로봇으로 만들기 위한 중요한 단계입니다.
실질적인 실행 및 지속적인 진행 상황 모니터링
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 파트너십은 연구 개발 활동의 투명하고 실용적인 실행을 매우 중요하게 여깁니다
정기적인 진행 상황 보고 및 시연
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소는 협력의 최신 개발 및 성과를 기록한 진행 보고서를 정기적으로 발간하기로 했습니다. 이 보고서에는 진행 상황에 대한 서면 설명뿐만 아니라 Atlas를 활용한 시연 영상도 포함되어 새롭게 습득한 기술을 실제로 보여줄 것입니다. 이러한 시연 영상은 비디오 및 프레젠테이션 형태로 제작되어 과학계와 일반 대중에게 공개될 예정입니다.
정기적인 업데이트와 시연은 여러 가지 목적을 달성합니다. 이를 통해 과학계는 휴머노이드 로봇 공학의 발전을 추적하고 서로에게 영감을 줄 수 있습니다. 또한 로봇 연구에 대한 투명성과 신뢰를 높이고 이러한 기술에 대한 대중의 수용도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 나아가 보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소는 이러한 활동을 통해 과학계로부터 피드백을 받고 연구 방향을 조정할 수 있습니다.
협력 장소: 미국 매사추세츠주
이 파트너십의 모든 연구 개발 활동은 두 기관의 본사가 위치한 매사추세츠주에서 이루어집니다. 이러한 지리적 근접성은 연구팀 간의 긴밀한 협력과 직접적인 정보 교환을 촉진합니다. 보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 연구팀은 공동 연구실에서 근무하며 두 기관의 자원과 인프라를 활용합니다. 이러한 팀과 자원의 긴밀한 통합은 파트너십의 성공에 매우 중요한 요소이며, 시너지 효과를 극대화하고 연구 개발을 효율적으로 추진할 수 있도록 합니다.
아틀라스의 예상되는 새로운 기능: 휴머노이드 로봇의 미래 전망
보스턴 다이내믹스와 RAI 연구소의 파트너십을 통해 아틀라스 로봇은 더욱 다재다능하고 유용한 도구가 될 수 있도록 다양한 획기적인 신기능을 갖추게 될 것으로 기대됩니다
향상된 기동성과 조작성: 민첩성과 정밀한 동작
역동적인 이동
아틀라스는 울퉁불퉁한 지형, 복잡한 환경, 심지어 역동적인 상황에서도 더욱 안정적이고 부드럽게 이동할 수 있게 됩니다. 걷기, 점프, 오르기, 그리고 다양한 지면과 조건에 실시간으로 적응하는 능력까지 포함됩니다. 이러한 역동적인 이동은 고급 제어 알고리즘과 센서 데이터 융합을 통해 가능해지며, 아틀라스는 균형을 유지하고, 장애물을 극복하며, 특정 상황에 맞춰 움직임을 조절할 수 있습니다.
전신 마사지
이 로봇은 첨단 전신 접촉 전략을 활용하여 무거운 물체를 정밀하고 효율적으로 들어 올리고, 운반하고, 이동시키고, 조작할 것입니다. 이를 위해서는 무게를 안정시키고, 균형을 유지하며, 물체를 안전하게 다루기 위해 팔, 다리, 몸통의 고도로 발달된 협응력이 필요합니다. 전신 조작 기능을 통해 아틀라스는 창고, 건설 현장, 재난 지역 등에서 무거운 짐을 옮기는 것과 같이 이전에는 인간만이 할 수 있었던 작업들을 수행할 수 있게 됩니다.
향상된 환경 상호작용: 세상과의 지능적인 상호작용
객체 조작
아틀라스는 문, 스위치, 레버, 밸브, 도구, 용기 등 주변 환경의 다양한 물체와 장치를 조작하는 방법을 배우게 될 것입니다. 이러한 능력은 아틀라스가 인간 사회에서 생활하고 기존 기반 시설과의 상호 작용이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다. 물체 조작에는 물체를 감지, 위치 파악 및 식별하는 고도의 지각 능력과 물체를 안전하고 효율적으로 다루기 위한 정교한 파악 및 조작 전략이 필요합니다.
재료 및 구조에 대한 적응성
이 로봇은 손상이나 파괴 없이 다양한 재료와 구조물에 맞춰 힘, 속도, 움직임을 자동으로 지능적으로 조절할 수 있습니다. 이는 로봇이 다양한 표면, 재료, 물체와 마주하게 될 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있는 상호 작용을 위해 매우 중요합니다. 이러한 적응성은 힘 및 토크 센서, 촉각 센서, 그리고 고급 제어 알고리즘을 통해 구현되며, 이를 통해 아틀라스는 상호 작용을 실시간으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다.
학습 능력과 일반화: 미래 혁신의 토대
강화 학습을 통한 더욱 효율적인 학습:
아틀라스는 고급 강화 학습 기술을 활용하여 이전보다 훨씬 빠르고 효율적으로 새로운 기술을 학습할 수 있게 됩니다. 여기에는 학습 속도를 높이고 데이터를 처리하는 알고리즘 개발이 포함됩니다
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