디즈니, 무작위 데이터로 로봇의 복잡한 움직임 학습시키는 AI 개발

디즈니 리서치(Disney Research) 연구팀이 무작위 동작 데이터로부터 로봇이 복잡한 움직임을 스스로 학습할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다.

모든 관절의 움직임을 일일이 프로그래밍하거나 정교한 모션 캡처에만 의존하지 않고도, 로봇이 현실 세계에서 자연스럽게 움직일 수 있는 기술입니다.

복잡한 동작을 쪼개고 단순화해 학습

이 시스템의 핵심은 복잡함을 단순화하는 데 있습니다.

연구팀은 머신러닝 기법을 활용해 파편화된 무작위 동작 데이터를 짧게 쪼갠 뒤, 이를 훨씬 단순한 형태의 움직임으로 변환했습니다.

그다음 이 단순화된 동작 데이터를 기반으로 로봇 제어 시스템을 훈련했습니다. 로봇은 이동 명령을 받으면 물리 법칙이 적용되는 현실 세계에서 안정적이고 사실적인 동작을 만들어내며, 사전에 따로 배우지 않은 복잡한 동작까지 유연하게 소화해냅니다.

왜 중요한가

로봇이 현실 환경에서 사람과 자연스럽게 상호작용하기 어려운 가장 큰 이유는 움직임이 경직되어 있고 돌발 상황에 취약하기 때문입니다.

디즈니의 방식이 영리한 이유는 복잡한 동작을 그대로 모방하게 만드는 대신, 데이터를 압축해 단순한 제어 단위로 재구성했다는 점입니다. 테마파크의 엔터테인먼트 로봇뿐 아니라 제조, 의료 돌봄, 서비스 로봇이 더 다양한 작업을 수행하도록 훈련 비용을 크게 낮출 수 있어 보입니다.

다만 자연스러운 움직임을 보여주는 것과 실제 작업 환경에서 외부 충격을 견디며 안전을 담보하는 것은 별개의 문제인 만큼, 현장 안착까지는 추가적인 검증이 필요하다고 봅니다.