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로보티즈, '피지컬 AI' 적용 협동로봇 6월 출시

로봇 제조업체 로보티즈는 오는 6월 피지컬 AI 기술을 적용한 맞춤형 협동로봇 OM-Y를 출시한다고 26일 밝혔다. OM-Y는 오픈소스 기반의 로봇 매니퓰레이터다. 사용자가 필요에 따라 관절과 링크를 자유롭게 조정할 수 있는 높은 모듈화를 제공한다. 함께 공개될 'AI 매니퓰레이터'는 모방학습 구현에 필수적인 주요 구성 요소인 리더, 팔로워, 카메라를 포함하며, 모두 오픈소스로 제공된다. 제품은 다이나믹셀과 완벽하게 호환돼 다양한 산업 분야의 폭넓은 활용이 가능하다. 리더는 중력 보상과 마찰 보상, 기반 햅틱 피드백 기능을 탑재해 VLA 모델을 위한 효율적인 데이터 수집이 가능하도록 최적화했다. 이를 통해 연구자 및 개발자들은 보다 정밀한 모방학습 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 한편 로보티즈는 로봇 운영체제 ROS2 지원을 강화하고 있으며, 현재 허깅페이스의 '르로봇' 플랫폼 호환성을 확보 중이다. 엔비디아 '아이작 심', 구글 딥마인드 '무조코', 오픈로보틱스 '가제보 심'과 같은 시뮬레이터 환경에서 강화학습 플랫폼에 대한 지원도 확대한다. 김병수 로보티즈 대표는 "지속적인 혁신을 통해 뛰어난 성능과 경쟁력 있는 가격을 갖춘 로봇 솔루션을 제공할 계획"이라며 "양팔 형태의 인간형 작업 로봇도 곧 선보일 예정"이라고 말했다.

2025.03.26 10:04신영빈

로보티즈, MIT와 '피지컬 AI' 개발 착수

로보티즈 미국 매사추세츠 공과대학(MIT)과 손잡고 신체 지능을 고도화한 로봇 기술 개발에 나선다고 19일 밝혔다. 로보티즈와 MIT는 산업통상자원부 한국산업기술진흥원(KIAT)이 주관하는 국제 공동 R&D 과제 공모에 선정됐다. 이번 협력은 최대 100억원 규모로 정부지원과 함께 진행된다. 양 기관은 '피지컬 AI' 개발을 바탕으로 인간 수준의 조작 능력을 실현할 수 있는 기술을 개발할 계획이다. 다양한 실제 환경 변화를 능동적으로 감지하고 반사 반응에 대한 제어와 상황을 학습이 가능하도록 AI 기술을 활용한다. 기술은 로보티즈가 출시를 준비하고 있는 협동로봇 '오픈매니퓰레이터-Y(OM-Y)'에 추후 적용할 예정이다. 피지컬 AI를 기반으로 조작 능력을 강화하면 보다 다양한 산업환경에서 효율적 운용이 가능할 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 로봇에 고도화된 AI 기술을 구현하기 위해서는 ▲사람 손의 촉각을 모사할 수 있는 촉각센서 ▲높은 역구동성과 토크밀도를 구비한 초소형·초정밀 액추에이터 등 기술이 집약된 부품이 필요하다. 로보티즈는 로봇 액추에이터 '다이나믹셀' 시리즈 개발·제조 경험을 보유하고 있다. 높은 정밀함과 로봇 공학에 대한 깊은 이해도를 요구하는 피지컬 AI 개발에 있어서 최적의 조건을 갖췄다는 설명이다. 김병수 로보티즈 대표는 "로보티즈의 경험과 기술력이 MIT의 유수한 석학들과 만나 시너지가 기대된다"며 "앞으로 피지컬 AI가 로봇 업계의 가장 큰 화두가 될 것으로 보이는 만큼 좋은 기회를 살려 성과 창출에 집중할 것"이라고 밝혔다.

2024.11.19 09:08신영빈

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈