적은 데이터로 정밀한 동작 수행하는 AI 로봇 개발

한국과학기술원, KAIST 연구팀이 적은 동작 데이터만 가지고 로봇이 스스로 작업 정밀도를 높여 고난도 작업을 수행하는 AI 모델 '디스포'를 개발했습니다.

기존 AI 로봇은 정교한 움직임을 배우려면 방대한 동작 데이터를 학습해야 했지만, '디스포'는 적은 데이터를 갖고도 동작 사이의 빈 정보를 예측해 가상의 데이터를 만든 뒤 스스로 학습하게 됩니다.

실제로 동작 데이터 90여 건을 주고서 좁은 틈에 부품을 끼우거나 작은 버튼을 누르는 정교한 시험을 했을 때, '디스포'는 기존 최고 성능 모델보다 성공률이 4배 높았다고 연구팀은 설명했습니다.

또 이번 기술이 로봇 학습에 드는 비용을 줄여 정밀 부품 조립이나 의료 수술 등의 자동화를 앞당길 것으로 기대하고 있습니다.


YTN 사이언스 최소라 (csr73@ytn.co.kr)