엔비디아가 개발한 휴머노이드 동작 제어 프레임워크 소닉(SONIC)을 탑재한 중국 유니트리의 상용 휴머노이드 G1이 사람의 동작을 따라 음료 용기를 손으로 집고 발로 쓰레기통 페달을 밟아 뚜껑을 연 뒤 버리는 복합 동작을 수행하고 있다. Zhengyi Luo 제공 미국 엔비디아 연구팀이 사람의 다양한 움직임을 700시간 이상 통째로 학습시킨 휴머노이드용 범용 동작 제어 모델을 제시했다. 상용 휴머노이드에 적용한 결과 손과 발을 모두 사용해 쓰레기를 버리거나 사람의 움직임을 따라서 책상 밑으로 기어갔다. 음악을 입력하자 알아서 어울리는 동작을 생성해 춤을 추기도 했다. 엔비디아 연구팀은 대규모 로봇 제어 프레임워크(개발 체계) '소닉(SONIC)'을 개발하고 연구결과를 12일(현지시간) 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 공개했다. 최근 AI 기초모델은 텍스트와 영상 분야에서 대규모 학습으로 빠르게 발전했지만 휴머노이드 로봇 제어는 특정 동작에 맞추는 경우가 많다. 예를 들어 걷기를 잘하도록 보상 학습을 시키면 춤을 추는 데 어려움을 겪고 잘 기어가도록 만든 시스템은 걷기 어려울 수 있다 모바일손오공릴게임 . 연구팀은 사람의 동작을 추적해 로봇의 동작으로 옮기는 단순한 학습 목표를 대규모로 확장해 자연스러운 전신 제어를 구현했다. 동작마다 잘하는 법을 따로 가르치는 대신 사람의 다양한 움직임을 많이 보여주면서 '사람처럼 움직이는 법' 자체를 가르친 셈이다. 소닉은 사람의 움직임을 기록한 모션캡처 데이터를 700시간 분량, 1억 프레임 이상 학습했다. 모델의 규모를 나타내는 매개변수 규모는 최대 4200만개에 달한다. 학습에는 최대 128개의 그래픽처리장치(GPU)가 투입돼 총 2만1000시간 가동됐다. SONIC이 탑재된 휴머노이드 G1이 사람의 동작을 따라 포복하고 있다. Zhengyi Luo 제공 소닉은 원격조작, 영상, 텍스트, 음악 등 다양한 입력을 받아 달리기, .프, 기어가기, 물건 잡기 같은 동작을 하나의 제어 정책으로 생성한다. 연구팀은 시뮬레이션과 실제 로봇 실험에서 SONIC이 서로 다른 속도와 자세의 동작을 자연스럽게 전환하도록 구현했다 사이다쿨 릴박스 . 시뮬레이션에서는 일부러 오차와 잡음을 도입해 실제 환경에서 더 잘 적응하도록 훈련시켰다. 소닉을 적용한 중국 유니트리의 상용 휴머노이드 G1은 사람을 따라서 음료 용기를 손으로 집고 발로 쓰레기통 페달을 밟아 뚜껑을 연 뒤 버리는 복합 동작도 수행했다. 보통 휴머노이드는 하체의 역할을 이동에 한정하지만 이번 쓰레기통 동작에서는 발도 물체와 상호작용하는 조작기관으로 사용됐다. 실제 사람처럼 이동과 조작을 전신으로 동시에 수행하는 개념이 적용된 것이다. 휴머노이드는 작동 중에 무게 약 11kg에 달하는 물체가 로봇 위로 떨어지는 외부 충격에도 별도 복구 모듈이나 정책 수정 없이 균형을 유지하고 동작을 이어갔다. 소닉을 적용한 휴머노이드가 실제 환경에서 안정적으로 임무를 수행하려면 안전성 제어를 포함해 폭넓은 동작 검증이 추가로 필요하다. 연구팀은 "소닉이 자율적인 범용 휴머노이드를 위한 하위 전신 제어 기반이 될 수 있다"며 "그 위에 인식과 추론 능력을 결합할 수 있을 것"이라고 설명했다. <참고 자료> - doi.org/10.1126/scirobotics.aed4592 투입돼 총 2만1