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범용 로봇공학을 위한 멀티모달 파운데이션 모델 기반 Embodied AI: 로봇의 미래를 그리다
최근 몇 년간 거대 언어 모델(LLM)의 폭발적인 발전은 인공지능의 지평을 전례 없이 넓혔습니다. 텍스트 생성, 번역, 복잡한 추론에 이르기까지 LLM은 우리가 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 그러나 진정한 인공지능의 궁극적인 목표는 단순히 디지털 공간에 머무는 것이 아닙니다. 물리적 세계와 상호작용하고, 환경을 인지하며, 능동적으로 행동하는 AI, 즉 Embodied AI의 실현이야말로 인류의 삶을 혁신할 다음 단계의 기술입니다. 특히, 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 파운데이션 모델(Multimodal Foundation Models, MFM)은 이러한 Embodied AI의 비전을 현실화하는 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 MFM이 어떻게 Embodied AI를 통해 범용 로봇을 가능하게 하는지, 그 작동 방식과 중요성, 그리고 미래를 위한 도전 과제를 심층적으로 탐구합니다. LLM에 대한 기본적인 이해를 갖춘 개발자라면, 이 글을 통해 로봇공학의 미래를 이끌어갈 혁신적인 통찰력을 얻게 될 것입니다.
Embodied AI의 부상
Embodied AI란 무엇인가?
Embodied AI는 인공지능이 물리적인 신체(로봇)를 가지고 실제 환경 속에서 지각하고, 행동하며, 학습하는 분야를 의미합니다. 단순히 시뮬레이션이나 가상 환경에서만 존재하는 AI와 달리, Embodied AI는 중력, 마찰, 불확실성 등 실제 세계의 물리적 제약을 직접 경험하고 이를 통해 배우는 것이 특징입니다. 이는 AI가 추상적인 개념을 넘어 실제 문제를 해결하고 물리적 작업을 수행하는 데 필수적입니다.
지각-행동 루프 (Perception-Action Loop)
Embodied AI의 핵심은 바로 지각-행동 루프(Perception-Action Loop)입니다. 이 루프는 다음과 같은 일련의 과정을 통해 로봇이 환경과 끊임없이 상호작용하며 학습하도록 만듭니다:
- 지각 (Perception): 로봇은 카메라(시각), 마이크(청각), 촉각 센서(촉각), 관절 센서(고유 수용) 등 다양한 센서를 통해 주변 환경과 자신의 상태를 인지합니다.
- 추론 및 계획 (Reasoning & Planning): 지각된 정보를 바탕으로, 로봇은 현재 상황을 이해하고, 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 전략을 추론하며 계획을 수립합니다.
- 행동 (Action): 수립된 계획에 따라 로봇은 모터를 구동하거나 그리퍼를 조작하는 등 물리적인 행동을 수행합니다.
- 피드백 (Feedback): 행동의 결과로 환경이 변화하면, 로봇은 다시 센서를 통해 이 변화를 지각하고 다음 행동을 결정하는 데 활용합니다.
예시: 로봇 팔이 테이블 위의 컵을 잡는 시나리오를 생각해봅시다. 로봇은 먼저 카메라로 컵의 위치, 크기, 방향을 지각합니다. 이 정보를 바탕으로 컵을 안정적으로 잡기 위한 최적의 팔 움직임과 그리퍼 조작 방식을 계획합니다. 이어서 팔을 움직여 컵을 행동으로 잡고, 촉각 센서를 통해 컵이 제대로 잡혔는지 피드백을 받습니다. 이 과정은 컵을 성공적으로 집어 들 때까지 지속적으로 반복됩니다. 이러한 루프를 통해 로봇은 시행착오를 겪으며 점점 더 정교하고 능숙한 조작 능력을 습득합니다.
멀티모달 파운데이션 모델의 역할
단일 모델로 다중 감각 처리
전통적인 로봇 시스템은 시각 처리, 언어 이해, 동작 제어 등 각 모달리티별로 별도의 모델이나 모듈을 사용하는 파이프라인 방식을 채택했습니다. 이는 통합적인 인지 능력을 저해하고 복잡성을 증가시키는 단점이 있었습니다. 반면, 멀티모달 파운데이션 모델(MFM)은 단일 아키텍처 내에서 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하고 통합적으로 이해하는 능력을 갖춥니다. 이는 로봇이 실제 세계의 복잡성을 인간처럼 다차원적으로 인지하는 데 필수적인 역량입니다.
MFM은 어떻게 작동하는가? MFM은 각각의 모달리티 데이터를 고차원 벡터 공간으로 임베딩하여 공통의 표현을 학습합니다. 예를 들어, '사과'라는 단어의 임베딩과 '사과' 이미지의 임베딩이 해당 공간 내에서 서로 가깝게 위치하도록 학습시키는 방식입니다. 이를 통해 모델은 다른 모달리티의 정보를 서로 연결하고 상호 보완적으로 활용하여 보다 풍부한 환경 이해를 가능하게 합니다.
언어와 비전의 통합
MFM의 가장 강력한 기능 중 하나는 LLM의 탁월한 언어 이해 능력을 시각 정보와 결합하는 것입니다. 이를 통해 로봇은 인간의 자연어 명령을 정확히 해석하고, 이를 실제 시각적 컨텍스트에 연결하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)과 같은 모델은 이미지와 텍스트 쌍을 대조 학습하여, 이미지의 내용을 텍스트로 설명하거나 텍스트 쿼리에 맞는 이미지를 찾아내는 능력을 보여주었습니다. 나아가 PaLM-E나 GPT-4V와 같은 모델은 비디오, 이미지와 함께 텍스트를 입력받아 추론하고 대답하며, 이는 곧 로봇이 "테이블 위에 있는 빨간색 컵을 집어 들어 싱크대에 놓아줘"와 같은 복잡한 지시를 이해하고 실행하는 토대가 됩니다.
구체적 작동 방식: MFM은 자연어 명령과 로봇의 시각 데이터를 동시에 입력받습니다. 모델은 언어 명령에서 '빨간색', '컵', '집어 들다', '싱크대' 등의 핵심 개념을 추출하고, 이를 시각 데이터 내에서 해당하는 물체와 위치에 매칭시킵니다. 이 과정을 통해 로봇은 단순히 특정 색상의 물체를 찾는 것을 넘어, 명령의 의도를 이해하고 상황에 맞는 행동을 계획합니다.
로봇 제어 정책 학습 (Robot Control Policy Learning)
MFM은 로봇의 '정책(Policy)'을 학습하는 데 핵심적으로 활용됩니다. 정책 학습(Policy Learning)은 특정 환경 상태에서 로봇이 어떤 행동을 취해야 하는지를 결정하는 함수를 학습하는 과정을 의미합니다. MFM은 입력된 멀티모달 정보(환경 상태, 목표)를 바탕으로 로봇의 관절 각도, 그리퍼 힘, 이동 경로 등 직접적인 제어 명령을 출력하는 역할을 합니다. 이는 기존의 수동적인 로봇 프로그래밍 방식에서 벗어나, 로봇이 스스로 환경에 적응하며 최적의 행동을 찾아나가는 자율 학습을 가능하게 합니다.
function RobotPolicy(multimodal_observation, goal_description):
# multimodal_observation: 로봇의 센서 데이터 (시각, 청각, 촉각, 고유 수용 등)
# goal_description: 자연어 명령 (예: "저 노란 블록을 저 상자 안에 넣어줘")
# 1. MFM을 사용하여 멀티모달 관측치와 목표를 통합된 표현으로 인코딩
integrated_representation = MFM.encode(multimodal_observation, goal_description)
# 2. 통합된 표현을 바탕으로 로봇의 다음 행동 예측 (관절 각도, 그리퍼 제어 등)
# MFM의 디코더 또는 학습된 제어 헤드를 사용
predicted_actions = MFM.decode_actions(integrated_representation)
return predicted_actions이러한 방식은 로봇이 단순히 주어진 명령을 기계적으로 수행하는 것을 넘어, 주변 환경의 미묘한 변화까지도 인지하며 유연하게 대응할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 블록의 위치가 미세하게 달라지거나 주변에 예상치 못한 장애물이 나타나도, MFM은 이를 실시간으로 파악하고 경로를 수정하여 목표를 달성합니다.
사례: 실제 로봇에서의 MFM 활용
구글의 Robotics at Google 팀이 개발한 RT-2(Robotics Transformer 2)와 같은 모델은 MFM이 실제 로봇 제어에 어떻게 적용되는지 보여주는 대표적인 사례입니다. RT-2는 웹 스케일의 방대한 이미지-텍스트 데이터셋과 로봇 트래젝토리(trajectory) 데이터를 함께 학습하여, 언어 모델이 가진 '세상의 상식'과 비전 모델이 가진 시각적 이해를 로봇 제어 정책으로 직접 전이시켰습니다. 그 결과, RT-2는 명시적으로 학습되지 않은 새로운 물체나 환경에서도 이전의 지식을 활용하여 복잡한 조작 작업을 수행하는 능력을 보여주었습니다.
예시: RT-2 기반 로봇은 '사과를 집어라'는 명령을 학습했지만, '포도를 집어라'는 명령을 받았을 때 포도에 대한 직접적인 학습이 없었음에도 불구하고, 사과와 유사한 방식으로 포도를 집는 시도를 합니다. 이는 MFM이 범주화된 지식과 시각적 유사성을 기반으로 제로샷 학습(Zero-Shot Learning) 및 인컨텍스트 학습(In-Context Learning) 능력을 발휘하여 새로운 상황에 적응하는 것을 의미합니다.
범용 로봇공학으로의 확장
일반화 능력과 효율성
MFM은 대규모 데이터셋에서 학습되므로, 다양한 환경과 작업에 대한 뛰어난 일반화 능력을 보여줍니다. 이는 하나의 로봇 시스템이 특정 공장 라인이나 고정된 환경에 국한되지 않고, 가정, 병원, 물류 창고 등 다채로운 환경에서 여러 종류의 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇공학(General-Purpose Robotics)의 실현을 가능하게 합니다.
기존 로봇은 새로운 작업을 위해 광범위한 재프로그래밍이나 재학습이 필요했지만, MFM 기반 로봇은 이미 학습된 방대한 지식 기반을 활용하여 새로운 작업을 훨씬 더 효율적으로 습득합니다. 이는 로봇 개발 및 배포의 비용과 시간을 크게 절감하는 효과를 가져옵니다.
예시: MFM 기반 로봇은 '물병을 냉장고에 넣어라'는 명령을 학습한 후, 처음 보는 형태의 물통이나 주스를 냉장고에 넣는 작업도 성공적으로 수행합니다. 이는 MFM이 '물건을 옮겨 특정 장소에 두는' 행위의 본질을 이해하고 있기 때문입니다.
시뮬레이션에서 현실로 (Sim-to-Real Transfer)
실제 세계에서 로봇을 학습시키는 것은 매우 비용이 많이 들고 시간이 소요되며, 때로는 위험하기까지 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Sim-to-Real Transfer 기술이 필수적입니다. 이는 시뮬레이션 환경에서 로봇을 학습시키고, 이 학습된 정책을 실제 로봇에 적용하는 것을 목표로 합니다.
MFM은 시뮬레이션과 현실 간의 '도메인 갭(domain gap)'을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. MFM은 현실 세계의 복잡한 물리적 현상(예: 물체의 질감, 조명의 변화, 마찰 등)을 시뮬레이션에 더욱 정교하게 반영하도록 학습될 수 있습니다. 또한, 시뮬레이션에서 수많은 시행착오를 통해 얻은 강력하고 일반화된 정책을 현실 환경에 효과적으로 전이시킬 수 있습니다.
구체적 적용: MFM은 시뮬레이션 환경에서 생성된 다양한 물체, 조명, 시나리오를 학습하여 현실 세계의 변화무쌍한 환경에 대한 견고성을 확보합니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)과 결합하여 시뮬레이션에서 수백만 번의 시행착오를 통해 최적의 제어 정책을 탐색하고, 이 정책을 실제 로봇에 배포함으로써 실제 세계에서도 높은 성능을 발휘하도록 합니다.
도전 과제 및 미래 전망
데이터 효율성 및 안전성
아무리 MFM이 강력한 일반화 능력을 가졌다 할지라도, 여전히 대규모의 학습 데이터가 필요합니다. 특히 로봇 제어와 관련된 실제 데이터는 수집하기 어렵고 비용이 많이 듭니다. 따라서 제한된 데이터로도 높은 성능을 달성하는 데이터 효율성 개선은 중요한 연구 과제입니다. 또한, 물리적 세계에서 움직이는 로봇에게 안전성은 최우선적으로 고려되어야 할 문제입니다. MFM 기반 로봇이 예측 불가능한 행동을 하거나, 오작동할 경우 인명 또는 재산 피해로 이어질 수 있습니다. 따라서 모델의 신뢰성(reliability), 견고성(robustness), 그리고 해석 가능성(interpretability)을 높여 로봇의 의사결정 과정을 투명하게 이해하고 제어할 수 있도록 하는 연구가 필수적입니다.
장기 계획 및 추론
현재 MFM 기반 로봇은 비교적 짧은 시간 내에 수행되는 단일 작업을 처리하는 데 강점을 보입니다. 그러나 '저녁 식사를 준비하라'와 같이 여러 단계를 거치는 복잡한 장기 계획과 추론 능력은 여전히 큰 도전 과제입니다. 로봇이 단순한 다음 행동 예측을 넘어, 전체 작업 흐름을 이해하고, 예상치 못한 상황에 유연하게 대처하며, 인간과 같이 상식적인 추론을 할 수 있는 방향으로 MFM의 발전이 이루어져야 합니다.
미래에는 MFM이 외부 지식 기반과 더욱 긴밀하게 통합되어, 인간의 개입 없이도 복잡한 문제 해결 과정을 스스로 수행하고, 새로운 정보를 학습하여 지속적으로 능력을 향상시키는 자율적인 로봇 시스템이 등장할 것으로 기대됩니다.
결론
멀티모달 파운데이션 모델(MFM) 기반의 Embodied AI는 로봇공학에 전례 없는 혁신을 가져오고 있습니다. 언어와 비전의 통합, 다양한 감각 정보의 동시 처리, 그리고 효율적인 정책 학습을 통해 로봇은 이제 단순히 정해진 작업을 반복하는 기계를 넘어, 인간의 의도를 이해하고 물리적 세계에서 능동적으로 상호작용하는 지능형 존재로 진화하고 있습니다.
범용 로봇공학의 실현은 더 이상 공상 과학 소설 속 이야기가 아닙니다. MFM은 로봇이 미지의 환경에서 새로운 작업을 학습하고 수행하며, 궁극적으로 인간의 삶을 보조하고 확장하는 데 필수적인 핵심 기술로 자리매김했습니다. 물론, 데이터 효율성, 안전성, 장기 계획 등 해결해야 할 도전 과제들이 남아 있지만, 이 분야의 폭발적인 연구 개발 속도는 밝은 미래를 약속합니다. Embodied AI와 MFM의 결합은 로봇이 우리 삶의 모든 영역에서 강력하고 유연한 파트너가 될 시대를 앞당기고 있습니다. 이 혁명의 최전선에 서서, 우리는 로봇의 미래를 함께 그려나갈 것입니다.
주요 용어 해설
Embodied AI
인공지능이 물리적인 신체(로봇)를 가지고 실제 환경 속에서 지각하고, 행동하며, 학습하는 분야입니다. 가상 환경을 넘어 현실 세계의 물리적 제약을 직접 경험하고 배우는 데 중점을 둡니다.
멀티모달 파운데이션 모델 (Multimodal Foundation Models, MFM)
단일 아키텍처 내에서 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하고 통합적으로 이해하는 대규모 AI 모델입니다. 서로 다른 감각 정보를 연결하여 복합적인 추론과 생성을 가능하게 합니다.
범용 로봇공학 (General-Purpose Robotics)
특정 작업이나 환경에 국한되지 않고, 다양한 환경에서 여러 종류의 작업을 유연하게 수행할 수 있는 로봇 시스템을 개발하는 분야입니다. 높은 일반화 능력을 요구합니다.
지각-행동 루프 (Perception-Action Loop)
로봇이 센서를 통해 환경을 지각하고, 이 정보를 바탕으로 행동을 수행하며, 행동의 결과로 변한 환경을 다시 지각하는 순환적인 과정입니다. Embodied AI의 기본적인 상호작용 메커니즘입니다.
정책 학습 (Policy Learning)
특정 환경 상태에서 로봇이 어떤 행동을 취해야 하는지를 결정하는 함수(정책)를 학습하는 과정입니다. 강화 학습 등 다양한 학습 방법을 통해 이루어집니다.
강화 학습 (Reinforcement Learning)
에이전트(로봇)가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 최적의 행동 정책을 학습하는 기계 학습 패러다임입니다. 보상 신호를 통해 목표를 달성하도록 학습합니다.
Sim-to-Real Transfer
시뮬레이션 환경에서 학습된 로봇의 제어 정책이나 모델을 실제 로봇에 적용하여 현실 환경에서 작동하도록 만드는 기술입니다. 실제 세계에서의 학습의 어려움을 극복하는 데 사용됩니다.
제로샷 학습 (Zero-Shot Learning)
학습 과정에서 전혀 본 적 없는 새로운 클래스나 개념에 대해서도 예측하거나 작업을 수행할 수 있는 AI 모델의 능력입니다. MFM의 일반화 능력에서 중요한 부분입니다.
인컨텍스트 학습 (In-Context Learning)
모델이 추가적인 파인튜닝 없이, 주어진 입력 프롬프트 내의 몇 가지 예시를 통해 새로운 작업을 즉시 학습하고 수행하는 능력입니다. 대규모 파운데이션 모델에서 관찰되는 현상입니다.
.png "Gigipick")