2025년 7월 첫째 주, 인공지능(AI)과 로봇공학 분야에서 기념비적인 돌파구가 마련됐다. 연구진이 역동적인 환경에서 움직임을 예측하고 전략을 조정하는 전례 없는 능력을 지닌 기계를 선보인 것이다.
이 혁신의 중심에는 ETH 취리히가 개발한 4족 로봇 ANYmal-D가 있다. 이 로봇은 인간 상대와 자율적으로 배드민턴을 칠 수 있다. ANYmal-D는 강화학습 기반의 혁신적인 제어 시스템을 적용해 셔틀콕을 추적·예측하고 능숙하게 반환한다. 정교한 '두뇌'는 셔틀콕의 궤적을 따라가며, 경로를 미리 예측해 코트 위를 빠르게 이동해 셔틀콕을 받아친다. 이번 성과는 Science Robotics 저널에 상세히 소개됐으며, 정밀한 인지와 신속한 전신 반응이 요구되는 역동적 과업에 4족 로봇을 투입할 수 있는 가능성을 보여준다.
로봇은 스테레오 카메라를 통한 비전 기반 인지와 배드민턴 라켓을 휘두르는 다이나믹 암을 갖췄다. 이는 인지, 보행, 팔 동작의 정밀한 동기화를 요구한다. 연구진은 강화학습을 통해 시스템을 훈련시켜, 로봇이 환경과의 상호작용과 실험을 통해 효과적인 전략을 개발하도록 했다. 인간 선수와의 테스트에서 ANYmal-D는 코트 내를 효과적으로 이동하며, 다양한 속도와 각도의 셔틀콕을 반환하고, 최대 10번 연속 랠리를 이어가는 데 성공했다.
이번 돌파구는 단순한 기술적 호기심을 넘어선다. 4족 로봇은 비전, 센서 데이터, 머신러닝을 통해 움직임을 예측하고 전략을 조정한다. 이는 스포츠와 훈련 분야에서 인간-로봇 협업의 미래를 보여준다. 이번 프로젝트는 물리적 로봇공학과 고도화된 AI 추론을 결합해, 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 인간과 함께 일할 수 있는 새로운 가능성을 열었다.
로봇공학자들은 로봇이 학습하고 적응하는 방식에서 큰 진전을 이뤘다. 핵심은 다양한 유형의 데이터를 결합해 로봇에게 유용하게 만드는 것이다. 예를 들어, 센서를 착용한 인간이 작업을 수행하는 데이터를 수집하고, 인간이 로봇 팔을 원격 조작하는 데이터, 그리고 인터넷에서 유사 동작을 수행하는 이미지와 영상을 결합한다. 이 데이터 소스를 새로운 AI 모델에 통합하면, 기존 방식으로 훈련된 로봇보다 훨씬 앞서 나갈 수 있다. 하나의 작업을 여러 방식으로 관찰함으로써 AI 모델이 실제 상황에서 즉흥적으로 적절한 다음 행동을 결정하기 쉬워진다. 이는 로봇 학습 방식의 근본적인 변화를 의미한다.
이는 오늘날 AI 기반 제조업의 중요한 측면이다. 강화학습의 돌파구로 인해 물리적 로봇이 의사결정을 내리고, 옷걸이에 티셔츠를 거는 것부터 피자 도우를 만드는 등 복잡한 물리적 작업을 수행할 수 있게 됐다. 생성형 AI와 로봇의 융합은 비즈니스, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 응용 가능성을 획기적으로 확장시켰으며, 지능형 기계가 우리의 일상에 자연스럽게 통합되는 미래를 예고한다.