딥마인드의 robocat - 로봇 팔을 이용해 다양한 종류의 작업을 수행하는 AI 모델

Google의 DeepMind에서 RoboCat이라는 AI 모델을 개발했다고 합니다. 이 모델은 로봇 팔을 통해 다양한 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

• 하나의 모델로 다양한 일을 수행할 수 있는 DeepMind의 AI 모델인 Gato를 기반으로 하고 있습니다.

• Robocat은 시뮬레이션과 실제 생활에서 수집된 이미지와 행동데이터로 훈련되었습니다.

• 훈련을 위해서 먼저 인간이 제어하는 로봇 팔을 사용해서 특정 작업에 대한 데모를 100개~1000개 수집합니다. 이 작업에 대해 파인 튜닝을 합니다. 그리고 평균 10,000번의 연습을 거친 특수화된 모델이 나온다고 합니다.

• 총 253개의 작업에 대해 훈련되었으며, 이런 작업들의 141개의 변형에 대해 벤치마크를 수행했다고 합니다.

• 딥마인드의 주장에 따르면 1000개의 인간이 조종한 예시들을 통해 Robocat이 다양한 로봇팔을 운영하는 것을 배울 수 있다고 합니다.

• 1000개의 데모 데이터가 포함된 경우 수행 성공률은 13%~99%에 이르렀다고 합니다

• 하지만 어떤 경우에는 100개의 데모만으로도 새로운 작업을 배울 수 있다고 DeepMind는 이야기 합니다.

• 앞으로 연구팀은 RoboCat이 새로운 작업을 완수하는데 필요한 데모의 수를 10개 미만으로 줄이는 것을 목표로 하고 있다고 합니다.

출처 : DeepMind's RoboCat learns to perform a range of robotics tasks

적은 수의 데모 데이터만으로 특정 작업을 인공지능이 수행하는 것이 주요한 트렌드가 될 것 같습니다. 그런데 이 RoboCat은 특정 작업도 수행하지만 좀 더 일반적인 일들도 포함해서 수행하는 것을 목표로 하는 것 같습니다.

로보캣의 모습.

더 자세한 정보를 알고 싶으시면 DeepMing 공식 블로그를 참조해 주세요. RoboCat: A self-improving robotic agent