구글은 ‘쓰레기 버리기’와 같은 개념을 이해하도록 로봇을 훈련하는 인공지능(AI) 모델을 발표했다. 지난 2월 선보인 ‘로보틱스 트랜스포머(RT-1)’의 성능을 대폭 확장한 버전이다.

뉴욕타임스와 CNBC는 28일(현지시간) 구글이 인터넷 정보와 이미지로 학습한 로봇용 ‘시각-언어-행동 모델(VLA)’ RT-2를 선보였다고 소개했다.

이에 따르면 RT-2는 RT-1의 성능을 강화한 로봇용 언어모델이다. 가장 큰 특징은 로봇이 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍하는 대신 AI 모델로 작업에 대한 지식을 학습하는 방식이다. 

예를 들어 ‘쓰레기를 주워’라는 명령을 수행하기 위해 인터넷이나 이미지 등을 항목을 학습, 어떤 것이 쓰레기에 해당하는지를 이해하고 실행하는 식이다. 이후 비슷한 명령을 처리할 때 재교육이나 별도 프로그래밍이 필요없다는 것이 강점이다.

구글은 지난 2월 이런 방식의 RT-1을 처음 공개했다. 또 3월에는 베를린 공과대학 연구진과 함께 언어 분석과 영상 인식을 통합한 ‘팜-E(PaLM-E)’를 개발했다고 발표했다. 

이번 RT-2의 기반으로는 팜-E(매개변수 120억개)와 더불어 550억개의 매개변수를 가진 ‘팔리-X(PaLI-X)’라는 모델도 적용한 것으로 알려졌다.

RT-2에 대해서는 “이전에 볼 수 없었던 시나리오에서 로봇의 성능을 거의 두 배로 늘렸다”고 밝혔다. 또 ▲특정 숫자나 아이콘에 물체를 배치하는 것과 같이 훈련 데이터에 없는 명령을 해석하는 기능 ▲가장 작거나 큰 물체를 집는 것과 같이 사용자 명령에 따라 기초적인 추론을 수행하는 기능이 가능하다고 설명했다.

이 기술은 물류 창고나 가정용 비서로 활용될 수 있다. 그러나 구글은 당분간 RT-2를 적용한 로봇을 출시하거나 판매할 계획은 없는 것으로 알려졌다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com