사람 행동을 관찰하면서 학습하는 AI 로봇

엔비디아는 구글, SRI인터내셔널 등과 더불어 구글 AI 최고책임자인 제프 딘(Jeff Dean)이 '상식'이라고 표현한 '주변 인식'과 관련된 AI 시스템 개발에 관심이 있다. 엔비디아는 초기 애플리케이션에서 백스터(Baxter) 로봇을 사용했다. 로봇은 실험실 환경에서 컬러 상자와 장난감 차를 집어들고 이동하는 법을 학습했다.

엔비디아의 수석 연구 과학자 스탠 버치필드(Stan Birchfield)는 “로봇은 제조 환경에서 같은 궤도를 반복해서 실행하는 데는 정말 능숙하지만 환경이 변화하면 적응하지도, 업무도 배우지 못한다. 로봇을 용도 변경해 새로운 작업을 수행하려면 전문가를 데려와 로봇을 상당히 낮은 수준에서부터 재프로그래밍하고 값비싼 작업을 수행해야 한다. 우리가 관심을 갖는 것은 전문가가 아닌 사용자가 로봇에게 무엇을 해야하는지 보여주면서 손쉽게 새 작업을 가르치는 것”이라고 말한다.

이 시스템에는 지각, 계획 및 제어를 수행하는 일련의 심층 신경망이 있으며 이 신경망은 전적으로 합성 데이터에 대해 훈련된다. 버치필드는 “지금 로봇공학계에는 일종의 패러다임 변화가 일어나고 있다”며 “우리는 GPU를 사용해 무한한 양의 사전 라벨 데이터를 무료로 생성하고 알고리즘 생성 및 테스트를 할 수 있는 시점에 왔다. 이를 통해 규모가 더 크고 더 안전하게 주변 세계와 상호작용할 수 있는 로봇을 개발할 수 있게 됐다”고 말한다.

이 연구의 성과물은 로봇을 교육하고 산업 환경과 가정에서 사람들과 함께 안전하게 일할 수 있는 로봇을 만드는데 활용될 예정이다. 연구 결과는 21일부터 나흘간 호주 브리즈번에서 열린 IEEE의 국제 로봇 및 자동화 컨퍼런스(ICRA)에서 발표됐다.

새로운 AI 시스템 개발에는 엔비디아 로봇 연구소의 도움이 컸다. 지난해 말 문을 연 엔비디아 로봇 연구소는 현재 6명의 직원을 두고 있으며 올 여름 시애틀에 있는 워싱턴대학 부근에도 사무실을 오픈할 계획이다.

엔비디아 로봇 연구소 책임자 디터 폭스(Dieter Fox)는 “AI 시스템 훈련을 위한 합성 데이터세트의 사용을 계속 연구할 계획이며 이를 위해 자체적으로는 물론 다른 로봇 커뮤니티와도 적극 협력할 것”이라고 밝혔다. 이와 관련한 노하우는 2017년 5월 처음 소개된 시뮬레이션을 통한 로봇 학습 프레임워크인 아이삭 SDK(Isaac SDK)를 강화하는데 사용될 수도 있다.

폭스는 “엔비디아는 상황에 맞는 게임 컨텍스트 분야에서 꽤 오랫동안 작업해왔다. 사실적인 3D 가상 환경을 구축하고 일종의 콘텐츠 모델링을 제공하는 모든 형태의 작업이 이에 해당한다. 우리가 하고 싶은 것은 이 모든 전문 지식을 갖고 있는 팀들이 협업해 로봇 공학 환경에 더 잘 적용되도록 확장하는 것"이라고 말한다. 그는 "오늘 발표된 종류의 연구가 차세대 로봇 개발의 중심이 될 것"이라고 덧붙였다.

그는 또 "우리는 문을 열고, 서랍을 열고, 물건을 들어 옮기고, 가령 집에 있는 노인들과 같은 사람들과 신체적으로 접촉하며 그들을 돕는 로봇을 원하고 있다"며 "이러한 로봇들은 사람들을 인식할 수 있어야 하고, 사람들이 원하는 것을 알아야 하며, 시연을 통하든 뭐든 사람들로부터 배우고, 사람들을 돕기 위해 그들이 무엇을 원하는지를 예측할 수 있어야 한다"고 지적한다.