테슬라 옵티머스, 엔드투엔드 AI로 물체 자율 분류 성공

2년 전 테슬라가 인간형 로봇을 처음 발표했을 때 무대 위에서 쫄쫄이를 입고 춤추던 사람을 기억하는 이들에게는 격세지감이 느껴질 만한 장면이 공개되었습니다.

지난 주말 테슬라의 옵티머스 공식 X 계정에는 이족보행 로봇 옵티머스가 스스로 물체를 분류하는 새로운 영상이 올라왔습니다. 테슬라는 이 로봇이 엔드투엔드로 학습된 신경망을 바탕으로 완전히 자율적인 작업을 수행한다고 밝혔습니다.

영상 입력에서 관절 제어까지

영상 속 옵티머스는 먼저 관절 위치 인코더와 시각 센서를 함께 사용해 자기 보정을 진행합니다. 테슬라에 따르면 이 과정을 거쳐 로봇은 자신의 팔다리가 물리적 공간 어디에 위치하는지 정확하게 파악합니다.

보정이 끝나면 옵티머스는 파란색과 초록색 블록을 같은 색상의 트레이로 능숙하게 옮겨 담기 시작합니다.

가장 인상적인 대목은 작업 방해에 대처하는 모습입니다. 테슬라 직원이 다가와 옵티머스가 집으려던 블록의 위치를 강제로 옮기지만, 로봇은 멈추거나 오류를 내지 않고 바뀐 환경에 맞춰 목표를 다시 추적해 작업을 이어갑니다.

블록이 트레이 안에서 옆으로 쓰러지자 스스로 팔을 뻗어 똑바로 세워놓는 자가 교정 동작도 보여주었습니다. 영상 말미에는 한 발로 균형을 잡는 스트레칭 자세를 선보이며 딥러닝과 제어, 기계 엔지니어 채용 링크를 함께 띄웠습니다.

자체 액추에이터 개발이라는 숙제

이번 모습은 비틀거리며 걷던 2022년 테슬라 AI 데이 당시의 시제품이나 손동작 위주로 공개되었던 5월 영상보다 한 단계 더 발전한 형태입니다.

하지만 실제 작업 현장에 투입되기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 몇 달 전 2분기 실적 발표 당시 일론 머스크 CEO는 옵티머스 생산량이 액추에이터 공급 부족 때문에 내부 예측치를 크게 밑돌고 있다고 인정한 바 있습니다.

시장에 쓸 만한 기성 부품이 없었던 탓에 테슬라는 로봇용 액추에이터를 직접 설계하고 제작해야 했으며, 현재는 이를 대량 생산하는 과제를 안고 있습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 발표의 핵심이 단순한 블록 분류가 아니라, 완전자율주행에서 쓰던 순수 비전 기반의 엔드투엔드 방식을 로봇 공학에 그대로 이식해 냈다는 점에 있다고 봅니다.

기존 로봇들은 환경 인식과 경로 계획, 모터 제어를 단계별로 쪼개 하드코딩하는 방식이 일반적이었습니다. 반면 테슬라는 영상을 입력받아 바로 제어 신호를 출력하는 구조를 택해, 블록 위치가 바뀌거나 쓰러졌을 때 유연하게 대처하는 능력을 입증해 보였습니다.

산업 측면에서도 테슬라가 액추에이터를 자체 설계해 대량 생산 체제로 넘어가려는 시도는 향후 인간형 로봇 전체의 하드웨어 단가를 낮추는 계기가 될 수 있습니다.

다만 깔끔하게 정돈된 테이블 위에서 블록 서너 개를 옮기는 것과 온갖 변수가 도사리는 실제 공장에 투입되는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 지금 당장 일반 사용자가 체감할 수 있는 실질적인 제품 단계까지는 여전히 많은 검증이 필요해 보입니다.