파운데이션 모델이 로봇을 어떻게 더 똑똑하게 만들고 있을까?
로봇의 인지력과 상황 이해 능력을 획기적으로 향상시키는 기술 중 하나는 바로 "파운데이션 모델 기반 로보틱스"입니다. 특히 2023년 Google DeepMind가 발표한 RT-2(Robotic Transformer 2)는 비전-언어 모델을 로봇 제어에 접목시켜 큰 주목을 받았으며, 이후 많은 후속 연구가 이어졌습니다. 이 글에서는 RT-2의 핵심 개념과 이후 전개된 주요 연구 동향, 기술 발전, 응용 분야, 그리고 향후 과제까지 폭넓게 다루고자 합니다.
RT-2의 핵심 원리와 등장 배경
RT-2는 사전 학습된 비전-언어 파운데이션 모델을 활용하여,
로봇이 복잡한 명령을 이해하고 그것을 실제 행동으로 옮기도록 설계된 시스템입니다.
기존 로보틱스는 각 작업마다 개별 모델을 훈련해야 했던 반면,
RT-2는 하나의 범용 모델로 다양한 조작 및 지각 작업을 수행할 수 있어
분야의 획기적인 진전으로 평가받습니다.
RT-2 이후 활발한 연구 동향
RT-2 발표 이후, 파운데이션 모델을 로보틱스에 적용하려는 시도가
다양한 방향으로 확장되고 있습니다. 대표적인 연구 흐름은 다음과 같습니다.
- Cross-Embodiment Learning: 다양한 로봇 형태에 동일 모델 이식
- 멀티모달 추론 확장: 언어, 이미지, 행동 데이터를 통합해 학습
- 명령 일반화: 미학습 지시에 대한 대응 능력 향상
아래 표는 RT-2 이후 주요 연구 동향을 정리한 것입니다.
| 연구 방향 | 특징 및 설명 |
| Cross-Embodiment Transfer | 다양한 로봇에 하나의 모델을 적용할 수 있음 |
| Long-Horizon Planning | 다단계 목표에 대한 계획 수립 능력 향상 |
| Semantic Object Handling | 객체의 의미를 기반으로 한 조작 수행 가능 |
기존 로보틱스 방식과의 차이점
RT-2 이후의 연구는 기존의 강화학습 기반 제어나 센서 중심 방식과는
완전히 다른 규모와 추론력을 보여줍니다.
파운데이션 모델은 방대한 웹 데이터를 사전 학습한 덕분에
더 넓은 맥락 이해와 추상적 명령 해석이 가능한 것이 가장 큰 차별점입니다.
| 구분 | 기존 방식 | 파운데이션 모델 기반 |
| 학습 데이터 | 센서/시뮬레이터 중심 | 웹 기반의 대규모 멀티모달 데이터 |
| 일반화 능력 | 제한적 | 강력한 일반화 및 추론 능력 |
| 작업 처리 범위 | 특정 상황에 국한됨 | 미학습 작업 포함, 광범위한 작업 대응 가능 |
실제 적용 사례 및 활용 가능성
파운데이션 모델 기반 로보틱스는 다음과 같은 분야에서 이미 활용되고 있거나
높은 응용 가능성을 보이고 있습니다.
- 가정용 로봇: 정리, 요리 보조, 물건 전달 등 복잡한 환경에서의 대응
- 물류·창고 자동화: 비전 기반 분류 및 적응형 조작 능력
- 헬스케어: 고령자 지원, 병원 내 물품 전달 및 이동 로봇 등
이처럼 파운데이션 모델이 지닌 높은 이해력과 일반화 능력은
실제 환경에서도 매우 유용하게 작용하고 있습니다.
파운데이션 모델의 한계와 기술적 과제
이러한 기술에도 불구하고 현재의 파운데이션 모델에는 다음과 같은 한계가 존재합니다.
- 실시간성 부족: 응답 속도나 반응 지연 문제가 있음
- 행동 안정성: 의도하지 않은 동작이 발생할 수 있음
- Sim2Real Gap: 시뮬레이터와 실제 환경 간 차이로 인한 실행 불일치
이러한 문제를 해결하기 위해, RT-2 기반 모델에 실시간 제어 알고리즘을 접목하거나
안전성 검증 모듈을 결합한 하이브리드 접근 방식이 활발히 연구되고 있습니다.
로보틱스와 AI 통합의 미래 전망
파운데이션 모델 기반 로보틱스는 단순한 모델 업그레이드 수준을 넘어서
인간과 유사한 사고, 학습, 반응 구조를 로봇에게 부여하려는
‘인지형 로봇’ 시대로 향하는 기술로 평가받고 있습니다.
향후에는 LLM(대규모 언어 모델), VLM(비전-언어 모델) 등
다양한 범용 모델과 로봇 플랫폼이 통합되며,
범용 로봇 에이전트로 발전할 가능성이 매우 높습니다.