(1) THE GLOBAL PROJECT TO MAKE A GENERAL ROBOTIC BRAIN - IEEE Spectrum

 

 

AI의 새로운 지평을 열다: 생성적 AI 혁명과 RT-X 프로젝트

오늘은 생성적 AI 혁명과 Google, UC 버클리를 비롯한 32개 로봇 연구소들이 참여한

RT-X 프로젝트에 관한 흥미로운 이야기를 소개하려고 합니다.

 

이 글에서는 AI의 발전과 로봇 학습에 대한 현황,

RT-X 프로젝트의 배경 및 첫 번째 단계에서 얻은 교훈,

그리고 미래의 로봇 기술에 대한 전망에 대해 다뤄보겠습니다.

생성적 AI 혁명과 언어 모델
ChatGPT, Midjourney 등의 도구를 통해 나타난 생성적 AI 혁명은 

거대한 신경망을 기반으로 한 방대한 웹 데이터셋을 사용하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있게끔 했습니다. 

이러한 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 질문에 답하거나 코드를 작성하고 시를 쓰는 등 다양한 작업을 수행할 수 있게끔 학습됐습니다.

로봇 분야의 도전과 데이터 부족
그러나 이러한 어마어마한 성과가 있음에도 불구하고, 로봇 분야에서는 

이러한 생성적 AI의 공식이 적용되지 않았습니다. 

왜냐하면 인터넷은 텍스트와 이미지로 가득 차 있지만 로봇 상호 작용 데이터로 가득 차 있지 않기 때문입니다. 

로봇은 특정 작업을 수행하기 위해 실험실 환경에서 연구원들이 수고스럽게 만든 데이터를 필요로 합니다.

RT-X 프로젝트의 시작과 첫 번째 교훈
2023년, Google과 UC 버클리 등이 참여하여 32개 로봇 연구소와 협력한 RT-X 프로젝트가 시작되었습니다. 

이 프로젝트는 포괄적인 다중 로봇 평가를 통해 

로봇 학습 커뮤니티가 협력함으로써 가능한 일들을 보여주고 있습니다. 

RT-X 데이터셋은 거의 22종류의 로봇에 대한 거의 백만 번의 시행을 담고 있으며, 

이는 현재까지 존재하는 가장 큰 오픈 소스 실제 로봇 행동 데이터셋입니다.

다중 로봇 데이터의 놀라운 활용
다중 로봇 데이터는 큰 신경망 모델과 함께 사용되어 다양한 로봇 경험을 활용하여 성능을 향상시켰습니다. 

다섯 개의 연구소에서 RT-X 컨트롤러를 테스트한 결과, 각 연구소의 개별 방법보다 약 50% 더 많은 작업을 

성공적으로 수행했습니다. 이러한 다중 로봇 데이터는 로봇이 다양한 상황에서 겪는 경험을 통해 

강건성을 향상시켰습니다.

다양한 데이터 통합의 시도
이러한 성공을 바탕으로 RT-X는 다양한 데이터 통합에 대한 더 깊은 탐구를 진행했습니다. 

복잡한 의미 추론은 로봇 데이터만으로는 어렵기 때문에 

인터넷 규모의 이미지 및 텍스트 데이터를 추가로 통합하는 시도가 있었습니다.

RT-X 모델의 평가와 기술적 발전
RT-X 모델은 구글의 모바일 매니퓰레이터 로봇을 통해 평가되었고, 

다양한 벤치마크 테스트에서 성공적으로 작동했습니다. 

더불어, 다양한 기술적 발전이 앞으로 기대됩니다.

RT-X 프로젝트의 미래 전망
RT-X 프로젝트는 로봇 학습 커뮤니티가 협력하여 미래의 로봇을 창조할 수 있는 가능성을 엽니다.

데이터 표준, 재사용 가능한 모델, 새로운 기술 및 알고리즘 개발을 위한 협력이 예상되며,

이는 미래의 로봇 기술을 선도할 것입니다.

 

로봇의 미래를 함께 만들어가는 여정
RT-X 프로젝트는 단순히 시작에 불과하며, 

이를 통해 모든 로봇이 공유하는 데이터를 기반으로 한 일반적인 로봇 두뇌를 개발할 수 있는 여정이 시작되었습니다.

이것은 로봇이 세계의 모든 로봇에서 공유하는 데이터로부터 혜택을 받을 수 있는 미래를 창조하기 위한 첫걸음입니다.

이렇게 흥미로운 RT-X 프로젝트의 성과와 미래 전망에 대해 소개했습니다

. 미래에는 이러한 기술적 발전이 로봇 기술을 한 단계 더 발전시킬 것으로 기대됩니다. 

계속해서 이런 흥미로운 주제들을 주시하며 더 많은 정보를 기대해주세요!

 

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