짐과 무조코 등 다른 툴킷과 호환하는 장점
가상설정에서 파라미터 변경·원격조작 가능
일반인에게 자동화로봇 개발할 광범위한 기회 제공
GPT-3를 개발한 오픈AI가 최근 로봇을 훈련하고 기능을 향상시키는 시뮬레이션 환경을 제공하는 프레임워크 로보짐(robogym)을 개발·출시했다. 애널리틱스 드리프트는 18일 이를 보도하며 앞으로 로봇개발 과정이 쉽고 빨라질 것이라고 예측했다.
로보짐은 오픈AI 짐(OpenAI Gym)과 무조코(Multi-Joint dynamics with Contact, MuJoCo) 같은 툴킷과도 호환할 수 있다는 것이 큰 장점이다. 오픈AI 짐은 종단간(end-to-end) 강화학습 세트를 제공하며 무조코는 시뮬레이션 환경에서 연구개발(R&D)을 촉진하는 로봇용 물리 엔진이다.
이 새로운 프레임워크는 환경을 시각화하고 상호 작용하는 것 외에도 다양한 가상설정에 대한 파라미터를 변경할 수 있다. 뿐만 아니라 로봇의 상호 작용을 관리하기 위해 키보드를 이용한 원격조작도 가능하기 때문에 더욱 뛰어난 성능의 로봇을 만들기가 수월해진다.
시장조사기관 스태티스타는 오는 2025년까지 전 세계 로봇시장 규모가 2100억 달러(약 231조4800억원)에 이를 것이라고 전망했다. 머신러닝(ML)은 현재 로봇 개발·제조에 가장 중요한 역할을 맡고 있는 기술이다. 따라서 로보짐과 같은 ML 기반 프레임워크는 곧 전문 과학자 외 일반 대중들에게도 자동화로봇을 개발할 수 있는 광범위한 기회를 제공한다.
지난해 오픈AI는 자사가 개발한 로봇 댁틸(Dactyl)이 다양한 환경에서 훈련할 수 있도록 자동 도메인 랜덤화(ADR) 기술을 적용, 획기적인 발전을 이루었다는 평가를 받았다. 댁틸은 식탁 위 컵을 집거나 놓는 단순한 손동작 기술에서 루빅큐브를 맞출 수 있는 정도까지 진화했다. 오픈AI의 ADR 기술은 가상 시뮬레이터 속에서 로봇의 훈련과 손재주를 향상시키기 위해 복잡한 환경을 랜덤으로 제공해 댁틸 실력을 증가시켰다.
오픈AI 측은 이번에 새로 출시된 로보짐도 댁틸에 활용할 수 있다고 전했다. 로보짐에는 ML 기능을 갖춘 로봇을 교육할 수 있는 하위범주가 있어 20개의 작동 자유도를 가진 댁틸에 적용하는 것도 가능하다는 설명이다. 로보짐은 다른 오픈AI 기술과 마찬가지로 현재 오픈소스로 공개돼 있다.
AI타임스 박혜섭 기자 phs@aitimes.com
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