인공지능 LLM이 이끄는 휴머노이드의 미래

모라벡의 역설과 AI의 진화

모라벡의 역설은 AI 시스템이 고차원적 논리 작업은 쉽게 처리하지만, 기본적인 감각 및 운동 능력에는 더 많은 계산 자원이 필요하다는 개념을 제시합니다. 이는 AI와 인간 인지 사이의 격차를 잘 보여줍니다.

이 역설은 AI가 체스와 같은 논리적인 게임에서는 뛰어난 성과를 보이지만, 어린아이 수준의 신체 움직임을 모방하는 데는 여전히 한계가 있음을 의미합니다.
이러한 격차는 AI 연구자들이 더욱 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 이끌어내기 위해 계속해서 중요한 도전 과제로 남아 있습니다.

인간의 다중 모드 능력과 로봇

인간은 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각을 통해 정보를 받아들이고, 이를 기반으로 분석, 추론, 결정을 내립니다. 로봇도 이러한 다중 모드 센서를 통해 주변 환경을 이해하고 자연어로 소통하며, 디지털 인터페이스에서 촉감을 느낄 수 있습니다.

최신 로봇은 AI를 이용해 감각 데이터를 통합하고, 이를 통해 보다 정교한 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 다중 모드 능력은 자율주행차나 스마트홈 기기에서 인간과 상호작용을 최적화하는 데 활용되고 있습니다.

대형 언어 모델의 발전과 로봇의 멀티모달

트랜스포머 모델과 대형 언어 모델(LLM)의 도래로, 서로 다른 유형의 데이터를 단일 모델에서 통합적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 멀티모달 AI 응용 프로그램의 효율성과 효과성을 크게 향상시켰습니다.

멀티모달 AI 기술은 음성 인식, 영상 처리를 결합해 대화형 엔터테인먼트 시스템에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다.
이러한 모델은 질병 진단과 같이 복잡한 문제를 해결하는 툴로 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

인간-컴퓨터 상호작용의 혁신

OpenAI의 CLIP, DALL·E, 그리고 GPT-4o 등의 모델은 시각 및 텍스트 정보를 연결하고, 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하며, 동영상까지 생성하는 등 인간-컴퓨터 상호작용을 더욱 자연스럽게 만듭니다.

이러한 모델은 창의적인 작업을 지원하는 데 매우 유용하며, 예술 생성, 광고 제작에도 활용되고 있습니다.
사용자는 간단한 텍스트 명령으로 복잡한 시각 자료를 손쉽게 제작할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

로봇의 일반 목적화

멀티모달 LLM은 로봇이 분석, 추론, 학습하는 능력을 향상시켜 단일 목적에서 일반 목적의 기기로 진화하게 만듭니다. 이는 다양한 산업 분야에서 새로운 패러다임을 가져올 것입니다.

이러한 발전은 로봇이 제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 더 많은 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.
다목적 로봇은 향후 인간의 일상생활에서도 유연하게 활용될 가능성을 가지고 있습니다.

테슬라의 로봇 혁신

일론 머스크는 2022년부터 테슬라 로봇을 발전시켜 왔습니다. 최근에는 Optimus Gen 2로의 진화가 있었으며, 이는 로봇과 휴머노이드 분야의 많은 혁신을 선도하고 있습니다.

Optimus Gen 2는 인간의 작업을 지원하며, 특히 지루하고 반복적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
휴머노이드 로봇은 산업 현장에서 작업자의 안전과 작업 효율을 동시에 개선할 잠재력을 가지고 있습니다.

휴머노이드의 활용 가능성

휴머노이드는 인간과 유사한 상호작용이 필요한 환경에서 인간의 3D 작업(더럽고 위험하고 지루한 작업)을 처리할 수 있는 이상적인 시스템입니다. 예를 들어, 환자 간호, 재활, 교육 및 재난 대응 등의 분야에서 사용될 수 있습니다.

이러한 기술은 장애인 보조 기기로서 기능하며, 이동성을 향상시켜 삶의 질을 높일 수 있습니다.
재난 구호 작업에서도 인명을 구하고 신속한 현장 대응을 지원할 수 있습니다.

로봇을 위한 트랜스포머 모델

구글 DeepMind의 RT-2는 PaLM-E와 PaLI-X 모델을 통해 미지의 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 로봇 공학에서의 새로운 가능성을 제시합니다.

RT-2는 다양한 환경에서 빠르게 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있어 복잡한 작업 수행에 적합합니다.
이 모델은 효율적인 로봇 프로세스를 통해 산업 혁신을 가속화하고 있습니다.

로봇 공학에서의 기술 스택

로봇 소프트웨어 스택에서는 RTOS와 ROS 같은 시스템이 중요합니다. 이는 시간에 민감한 작업을 안정적으로 처리할 수 있으며, 이기종 컴퓨터 클러스터에 적합한 서비스를 제공합니다.

이러한 시스템은 병렬 처리를 지원하며, 실시간 응답이 요구되는 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
ROS는 하드웨어와 소프트웨어 간의 표준 인터페이스를 제공하여 개발자에게 유연성을 제공합니다.

로봇 소프트웨어의 표준화와 보안

Arm의 SystemReady와 PSA 인증 프로그램은 로봇 소프트웨어 개발을 확장하는 데 도움을 줍니다. 표준화된 OS 배포가 Arm 기반 SoC에서 실행될 수 있도록 하고, 보안 구현을 간소화하여 연결된 장치의 규제 요구 사항을 충족합니다.

이러한 표준화는 개발 시간과 비용을 절감하여 제품 출시를 가속화합니다.
보안 강화를 통해 연결된 디바이스 간의 데이터 보호를 강화하며 신뢰성을 높입니다.

AI 로봇공학의 미래

대형 멀티모달 모델과 일반 AI의 발전은 로봇공학과 휴머노이드 개발의 새로운 시대를 열고 있습니다. 이러한 시대에는 에너지 효율성, 보안, 기능적 안전성, AI 컴퓨팅, 그리고 생태계가 중요합니다. Arm 프로세서는 로봇 공학에서 널리 사용되고 있으며, AI 로봇의 미래를 구축하기 위해 생태계와 긴밀히 협력하고 있습니다.