"AI와 만난 로봇, 낯선 환경 스스로 적응"
쓰레기를 줍는 단순한 일을 로봇이 하려면 무엇이 쓰레기인지 구별하고, 집어서 쓰레기통에 넣는 절차를 일일이 프로그래밍해야 한다. 자율주행 로봇은 훨씬 고난도다. 달리는 도로가 일방통행로인지, 시간이 밤인지 낮인지에 따라 서로 다른 매개변수와 알고리즘을 설정해야 한다. 로봇이 활동 반경을 넓히고 변수가 많은 작업을 수행하는 데 어려움을 겪은 이유다.

로보틱스와 인공지능(AI) 머신러닝의 결합은 로봇이 이런 틀을 깨는 발판이 됐다. 지난달 28일 미국 매사추세츠공과대(MIT)의 컴퓨터공학·인공지능연구소(CSAIL)에서 만난 대니엘라 루스 소장(사진)은 “머신러닝을 사용하면 사람이 변수를 입력하고, 모든 상황을 학습시킬 필요 없이 로봇이 스스로 상황에 맞는 솔루션을 식별할 수 있다”고 말했다.

CSAIL은 머신러닝을 고도화한 ‘리퀴드 신경망’ 기술을 개발해 로봇에 적용하고 있다. 학습 데이터가 없는 환경에서도 인공 뉴런이 매개변수를 실시간 조정해 로봇이 정해진 목표를 수행할 수 있도록 한다. 루스 소장은 “기존 딥러닝 모델을 적용한 자율주행차엔 보통 10만 개 이상의 인공 뉴런이 필요하지만, 리퀴드 신경망을 활용하면 뉴런 19개만 있으면 된다”고 말했다.

로봇은 생성형 AI 열풍과도 밀접하게 연결돼 있다. 로봇 훈련을 위해 필수적인 대규모 데이터와 시뮬레이션용 시나리오를 생성형 AI가 만들어줄 수 있다. 언어를 통해 사람과 로봇이 상호작용하는 길도 열리고 있다. ‘테이블 위 캔을 쓰레기통에 버려줘’라고 말로 지시하면 로봇 팔이 움직이는 식이다. 루스 소장은 “대규모언어모델(LLM)이 로봇의 기능을 어떻게 끌어올릴지가 로봇 연구의 새로운 화두”라고 말했다.

빈난새 기자/케임브리지=박신영 특파원 binthere@hankyung.com