체육관에서 훈련하고 극한의 우주까지 가는 로봇

🧐 Summary

1️⃣ Spatial AI는 인간이 닿을 수 없는 우주에서 힘을 발휘합니다.

2️⃣ 깜깜한 땅속에서도 마찬가지로 그 가능성을 보여줍다.

3️⃣ 로봇들은 하루 종일 넘어지고 깨지며 물리 법칙을 배우는 데이터 팩토리에서 현실 세계의 복잡함을 학습하고 있습니다.

안녕하세요 구독자님. 1월에 우리는 아기처럼 공간을 익히는 AI, 그리고 눈길을 걸어가는 AI에 대해 이야기했습니다. 그런데 이런 이야기를 듣다보면 조금 더 큰, 의미 있는 것들에 대한 갈증이 생길 때가 있습니다. 우리집에서 매일 돌아가는 로봇 청소기가 좀 더 똑똑해지는 것 말고, 정말 세상을 바꾸는 변화는 없을까 하는상상말이에요.

사실 Spatial AI가 가장 절실하게 필요한 곳은 우리집 거실이 아닐지도 모릅니다. 오히려 인간의 발길이 닿지 못하는 정말 거대한 공간이나 또는 우리 눈에 보이지 않는 깜깜한 곳에서 이 기술은 인류의 눈과 손이 되어주고 있거든요. 오늘은 우리의 일상을 넘어, 한계에 도전하는 공간 지능 이야기를 해보려 합니다.

화성의 네비게이션

화성에 착륙하는 탐사 로버에게 지구 관제소의 명령이 닿으려면 십분이 넘게 걸린다고 해요. 눈앞에 낭떠러지가 나타난 것을 발견하고 멈추라는 지시를 보내봤자 이미 늦는다는 거죠. 그래서 NASA는 지형 대조 내비게이션(TRN) 기술을 적용했습니다. 로버는 낙하하는 찰나의 순간에 지표면을 찍고, 내장된 3D 지도와 대조해 자신의 위치를 파악합니다. GPS가 없으니 이를 대신해 사용하는 위치 파악법이죠. 그런 후 여기는 바위가 많아 위험하니 반대쪽 평지로 방향읕 전환해야겠다고 스스로 판단합니다.

직접 보고, 판단하고, 결정을 내려 행동하는 이 과정이 바로 Spatial AI의 핵심입니다. 여기서 Spatial AI는 단순한 지도가 아니라, 고립된 로봇을 살리는 생존 본능이 됩니다.

어둠 속의 지도 제작자

땅속도 마찬가지입니다. 엑신(Exyn)의 드론은 조종사 없이 아주 깜깜한 폐광산으로 날아갑니다. 스스로 레이저(LiDAR)를 쏘아 어둠 속 공간을 3D 지도로 그려내고, 좁은 틈 사이를 빠져나갑니다. 사람이 들어가기엔 너무 위험한 곳의 지도를 그려오는 것이죠.

라이다 센서를 이용해 공간을 촬영하고, 이 물리적인 공간을 디지털로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 3D 공간 정보를 만듭니다. GPS가 없는 곳에서 센서와 AI만으로 공간을 인식하고, 이용하고, 다시 이 공간을 데이터화하는 과정이 바로 Spatial AI가 활용되는 좋은 사례입니다.

로봇들의 체육관

우주도, 깜깜한 어둠 속도 정복한 Spatial AI에게 남은 마지막 과제는 오히려 그보다 더 복잡한, 우리의 일상입니다. 화성의 바위를 피하는 것보다, 엉망으로 어질러진 아이 방을 정리하는 게 AI에겐 더 어렵거든요. 이 복잡한 현실의 물리 법칙을 배우기 위해 중국의 로봇 기업 Agibot은 독특한 방법을 택했습니다. 바로 데이터 팩토리입니다. 로봇을 생산하는 공장이 아니라, 데이터를 생산하는 곳이에요. 수많은 휴머노이드 로봇들이 하루 종일 걷고, 물건을 집고, 넘어지고, 다시 일어나는 것을 반복하는 거대한 체육관인거죠.

인터넷의 텍스트로 공부하는 대신, 로봇이 온몸으로 부딪히며 "아, 이 정도 속도로 걸으면 넘어지는구나", "이 컵은 세게 쥐면 깨지는구나"라는 데이터를 직접 수집하는 것이죠. 이렇게 몸으로 배운 데이터가 쌓일 때, 비로소 AI는 모니터 밖으로 나와 우리 곁에서 안전하게 움직일 수 있게 됩니다.

지난 3주간 Spatial AI가 여는 새로운 세상에 대해 이야기 나눠보았습니다. 아기의 걸음마에서 시작해(1편), 눈길을 헤치고 나아가(2편), 마침내 우주를 탐험하고 다시 현실의 체육관으로 돌아와 배움에 매진하는(3편) 여정, 어떠셨나요?

기술은 이제 단순히 계산하는 도구를 넘어, 공간을 인식하고 그 안에서 살아가는 존재로 진화하고 있습니다. 머지않은 미래에, 오늘 뉴스레터에서 이야기한 로봇 중 하나가 구독자님의 택배를 들고 현관 앞에 서 있을지도 모르겠네요.

지난 주 금요일, 오프라인 모임 'AI Mute'에 와주신 분들께 감사드립니다. 요즘 매일 듣는 AI 이야기 너머 진짜 우리의 이야기를 나눌 수 있어 뜻깊은 시간이었습니다. 다음달에는 또 다른 흥미로운 주제를 찾아 뉴스레터로, 또 오프라인 모임으로 찾아뵙겠습니다.

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