러시아 눈더미에서 택배 배달하기

🧐 Summary

1️⃣ AI가 중력과 마찰 같은 현실의 법칙을 스스로 계산해 다음 행동을 결정할 수 있습니다.

2️⃣ 공간 지능을 통해 험한 길을 걷는 것부터 정밀한 손동작까지, 현실의 물리적 제약을 극복하며 세상과 상호작용 합니다.

3️⃣ 공간지능을 통해 기술은 이제 물리법칙을 이해하고 해석할 수 있습니다.

안녕하세요 구독자님, 혹시 인스타에서 러시아의 아파트 눈 사진 보셨나요? 폭설 때문에 아파트 사이에 눈이 산더미처럼 쌓여 거대한 미끄럼틀이 되어버렸더라고요.

그 사진을 보고 이런 생각이 들었습니다. 만약 저런 험난한 상황에서도 꼭 배송해야 할 물건이 있다면, AI는 공간 지능으로 이걸 해결할 수 있을까? 단순히 지도를 보는 수준을 넘어서 눈길이 얼마나 미끄러운지, 이 눈더미가 내 무게를 버틸 수 있을지 같은 물리적 이해가 필요할 텐데요. 기술이 현실 세계의 물리적 상호작용을 이해하고 그에 맞게 행동할 수 없다면 어떻게 될까요. 아파트 사이는 원래 빈 공간이었으니 지도만 기억하고 택배 로봇이 그냥 지나가려고 할 수도 있고, 지형 변화가 생긴걸 감지하고 올라가려고 시도할 수도 있습니다. 그렇지만 그 로봇이 내 발바닥 힘으로 저 눈더미를 오르면 미끄러진다는 것을 알고 힘을 조절하며 눈더미를 걸어간다면 우리는 택배를 받을수도 있겠죠? 그래서 오늘은 진짜 물리 법칙을 이해하고 공간적으로 사고하는 AI의 활용 사례를 가져왔습니다.

DALLE로 이미지 생성(사진출처: X@Natureisbeaut1y)

미끄러우면 조심! - 이동 지능

공간 지능 AI가 주목받는 이유는 단순히 3D를 이해하는 것을 넘어서 물리적인 상호작용을 해석하고 그 결과를 바탕으로 행동을 할 수 있기 때문입니다. 공간 지능은 내 움직임이 물리 환경에 어떤 결과를 가져올지 계산할 수 있어요. 그렇다면 기술이 중력, 관성, 유체 저항 등의 물리적 환경을 스스로 극복하며 이동할 수 있을까요?

자율주행의 물리적 상상력 (Wayve) Wayve는 세계 모델을 통해 수천 가지의 가상 시나리오를 시뮬레이션합니다. 단순히 도로 위의 객체를 인식하는 수준을 넘어, ‘비가 올 때 노면 마찰력이 줄어들어 제동 거리가 길어진다’는 인과관계를 물리적으로 이해하고 속도를 조절합니다.

발바닥으로 느끼는 지형 (ANYmal) 사족 보행 로봇 ANYmal은 시각 정보가 제한된 상황에서도 발바닥에 전달되는 힘을 분석합니다. 지면이 미끄러운 진흙인지, 푹신한 눈인지를 물리적으로 판단하며 경사로에서 무게 중심을 실시간으로 이동시켜 중력을 이겨냅니다.

살살 다뤄야지! - 손끝 지능

물체의 무게, 질감, 탄성을 데이터로 바꿔서 적절한 힘을 분배하는 능력은 공간 지능의 핵심입니다. 이것을 할 수 있어야 기술이 실제 물리적 행동을 할 수 있습니다.

섬세한 손가락 (OpenAI) OpenAI의 로봇 손 Dactyl은 루빅스 큐브를 맞추는 과정에서 물체의 질감과 무게 중심의 미세한 변화를 감지합니다. 손가락 끝의 마찰력을 실시간 조절하여 큐브가 미끄러지거나 떨어지지 않도록 정밀한 힘을 유지합니다.
촉각 센서로 읽는 부드러움 (Sanctuary AI) 휴머노이드 Phoenix는 고성능 촉각 센서를 통해 물체의 단단함을 파악합니다. 딱딱한 캔과 형태가 쉽게 변하는 가방 혹은 옷감을 구분하며, 물체의 변형 가능성을 예측해 부서지지 않을 만큼의 최적의 힘으로 물건을 정리합니다.

미리 그려봤어! - 예측 지능

영화나 드라마에서 형사들이 사건 현장을 보고 여기서 어떤 일이 일어났는지 과학적으로 재구성해보는 장면이 나옵니다. 공간 지능을 활용하면 물리적 데이터를 역추적하거나 미래 경로를 계산해서 사고를 방지할 수도 있습니다.

바람을 읽는 농업 (John Deere) 전통적인 농업이 밭 전체에 약품을 뿌렸다면, 이제는 공간 지능을 활용해 필요한 곳에만 집중합니다. 바람의 세기를 계산해 농약 입자가 날아가 궤적을 예측하고 잡초에만 농약을 뿌리면서 정확도를 높힙니다.
군중 분석 (Crowd Dynamics) 좁은 공간에 모인 군중을 액체 입자처럼 모델링하여 물리적 압력을 시뮬레이션합니다. 특정 구역의 밀도가 임계치를 넘어 압사 위험이 발생하기 전에 물리적 징후를 먼저 포착해 대형 사고를 방지합니다.

기술의 공간 지능은 어디에 무엇이 있는가를 넘어 이 공간에서 어떻게 움직여야 목표를 달성하는가의 단계로 진화하고 있습니다.

글을 쓰다 보니 3년 전쯤 한 강연에서 들었던 엔비디아 연구원의 발표가 생각나네요. 기술이 세상을 이해하려면 방대한 데이터가 필요한데, 교통 사고와 같은 것은 현실 세계에서 일부러 사고를 낼 수는 없으니 실제 일어날 법한 데이터를 가상에서 만드는 합성 데이터가 중요하다는 내용이었죠.

그로부터 시간이 흘러 기술은 이제 가상 세계를 넘어 실제 물리 법칙을 배우고 이해할 수 있게 되었습니다. 자신만의 공간 기억을 갖게 된 것이죠. 인간이 살면서 만지고 부딪히며 배우는 것들을 기술이 차근차근 배우고 움직이며 반응합니다. 아마도 그런 기술은 마침내 찰나의 순간에 수많은 물리 법칙 시뮬레이션을 돌려 가장 적합한 행동을 선택할 것입니다. 그때쯤 되면 기술이 우리의 행동까지 완벽하게 예측할 수 있을까요? 조금은 궁금해하면서, 우리는 다음 주 수요일에 또 다른 공간 지능 이야기로 만나요!

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