요가공에 올라타 공을 굴리면서도 균형을 잡는 '로봇개'의 모습이 담긴 영상이 공개됐다. 공에서 떨어지지 않기 위해 분주하게 움직이는 모습이 인상적이라는 평가다. 서커스에 가까운 움직임을 어떻게 구현할 수 있었을까.
펜실베이니아대학교, 텍사스대학교, 엔비디아 연구진으로 구성된 공동 연구팀은 요가공 위에서 균형을 잡을 수 있는 '로봇개' 영상을 깃허브에 게시했다. 영상에는 로봇개가 요가공 위에서 분주하게 움직이며 균형을 잡는 모습이 담겼다. 로봇개는 요가공 하부의 지형이 바뀌어도 떨어지지 않았다.
연구진은 로봇을 훈련시키기 위해 엔비디아의 AI 에이전트 '유레카'의 추가 기능인 'Dr유레카'를 활용했다. AI 에이전트 유레카는 오픈AI의 대형언어모델(LLM) GPT-4의 자연어 기능과 강화학습을 결합, 로봇이 다양한 기술을 배울 수 있도록 알고리즘을 자동으로 생성하는 코드 학습 언어 모델이다.
실제 환경과 유사한 가상 환경에서 시뮬레이션을 진행한다는 점이 특징이다. 가상 환경에서 GPT-4가 로봇을 가르치는 셈이다. 시뮬레이션을 진행하면서 GPT는 가상 환경에서의 로봇이 미션을 얼마나 잘 수행했는지, 어떻게 개선할 수 있는지를 반영한다.
예컨대 모터가 과열되거나 팔다리를 무리하게 사용할 경우 GPT는 로봇에게 낙제점을 준다. 훈련은 실제 도입을 목표로 진행되기 때문에, 모터가 과열되거나 팔다리를 과하게 사용하면 실제에선 사고가 발생할 수 있다. 또한 고가의 로봇이 망가질 수도 있다.
이 때문에 연구진은 로봇이 실제에서 테스트될 것이라는 점을 염두에 두고 GPT에 각별한 주의를 요구했다. 이에 GPT는 부드러운 동작, 적절한 움직임, 최적의 모터 가동 확인 등과 같은 안전 기능을 만들었다. 이런 안전 기능을 벗어난 움직임을 보일 시 보상 기능을 통해 낮은 점수를 부여했다.
그 결과 인간이 훈련시킨 로봇개보다 GPT가 훈련시킨 로봇개가 더욱 뛰어난 성능을 보였다. 요가공 위에서도 더욱 빠른 전진 속도를 보였고, 이동거리도 더욱 향상되는 것을 확인했다. 이처럼 고가의 로봇을 가상 환경에서 훈련시킨다면 로봇 훈련에 투입되는 시간과 비용이 크게 줄어들 것이라는 분석이다.
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