최근 AI 기술의 발전과 함께 휴머노이드 로봇 개발이 가속화되고 있지만, 상용화에는 여전히 많은 도전 과제가 남아 있다. 테슬라, 록웰, ABB와 같은 글로벌 기업들은 휴머노이드 상용화를 위한 핵심 기술로 로봇 제어, 트랜스포머 아키텍처, 멀티모달리티, 그리고 자율학습의 결합을 통해 새로운 돌파구를 모색하고 있다.
◇트랜스포머 아키텍처: 로봇 제어의 새로운 패러다임
트랜스포머 아키텍처는 AI의 발전과 함께 로봇 제어에 큰 변화를 가져왔다. 기존의 AI 모델들이 한계가 있지만 트랜스포머는 다수의 데이터 입력을 동시에 처리해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 데 최적화됐다.
테슬라와 ABB 같은 기업들은 이 아키텍처를 로봇 제어에 적용해 실시간 환경 분석과 행동 예측 능력을 개선하고 있다. 특히 트랜스포머 기반 로봇은 물리적 환경과 상호작용하는 데 있어 보다 나은 학습 성능을 발휘하며, 자율적인 작업 수행이 가능해지고 있다
ABB의 옴니코어(OmniCore) 플랫폼은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 강력한 로봇 제어 시스템이며, 여러 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 능력을 제공한다. 이는 복잡한 산업 환경에서 로봇들이 고도의 협업 작업을 수행하는 데 큰 장점을 제공한다. 또한 생산성 향상에 기여한다.
◇멀티모달리티와 자율학습: 로봇의 현실 감각을 심다
멀티모달리티는 로봇이 인간처럼 학습하고 환경에 적응하기 위해서 필수적인 기술로 꼽힌다. 로봇이 다양한 형태의 데이터를 처리하고 이를 종합적으로 이해하는 기술이다. 로봇은 시각, 청각 등 다양한 감각을 동시에 활용해 실시간으로 상황을 판단할 수 있다. 이는 로봇이 복잡한 환경에서 자율적으로 학습하고 새로운 작업을 빠르게 습득하는 데 중요한 역할을 한다.
특히, 테슬라는 옵티머스(Optimus)라는 휴머노이드 로봇에 멀티모달리티와 자율학습 기술을 적용해 현실 세계에서의 적응력을 극대화하고 있다. Optimus는 테슬라의 AI 기술과 로봇 제어 시스템을 바탕으로 자율적인 작업 수행이 가능하다. 이는 테슬라의 공장 자동화에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
◇상용화의 어려움: 현실과의 간극
현재의 AI 기술은 로봇 상용화에 도달하기에 한계를 보이고 있다. 특히, 로봇이 인간과 유사한 수준의 자율성을 가지려면 물리적 환경에 대한 이해와 적응력이 필요하다. 다만, 지금의 AI 동력만으로는 부족하다는 평가를 받는다.
Sim-to-Real(시뮬레이션에서 현실로의 전환)과 같은 기술이 중요해지고 있으며, 이를 통해 시뮬레이션에서 학습한 내용을 실제 환경에 적용하는 방식이 연구되고 있다.
또한, 로봇의 자율학습 구현도 아직 도전 과제다. 현재의 로봇 제어 시스템은 정해진 작업을 반복 수행하는 데 최적화됐다. 반면, 새로운 상황에 직면했을 때 이를 스스로 판단하고 대처하는 능력은 여전히 미흡하다. 특히, 로봇이 자율적으로 행동하기 위해서는 많은 양의 데이터와 고도의 계산력이 필요하다.
◇각 기업의 도달 수준
휴머노이드 AI 로봇 제어 분야에서 가장 선두에 있는 상장사는 테슬라(Tesla)다. 테슬라는 휴머노이드 로봇 Optimus를 개발하고 있다. Optimus는 테슬라의 자율주행 기술과 AI 제어 시스템을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 테슬라의 AI와 자율주행 기술은 로봇 제어에서도 핵심적인 역할을 하고 있어 휴머노이드 로봇 제어에서도 상당한 경쟁력을 보여주고 있다.
ABB는 OmniCore 플랫폼을 통해 로봇 제어 기술에서 선도적인 위치를 차지하고 있으나, 자율 학습과 멀티모달리티 기술의 상용화는 시간이 더 필요할 것으로 보인다
록웰 오토메이션은 로봇 제어 솔루션에서 강력한 입지를 구축하고 있으며, 제조 산업 전반에 걸쳐 자동화를 추진하고 있다. 휴머노이드 로봇 개발에 있어서는 상대적으로 후발주자로 평가된다.
또한, 일본 소프트뱅크(SoftBank)도 주목할 만한 기업이다. 소프트뱅크는 휴머노이드 로봇 페퍼(Pepper)를 상용화한 경험이 있으며, AI와 로봇 제어 기술에 많은 투자를 해왔다. 페퍼가 인간 수준의 복잡한 작업을 수행하지는 않지만, AI 기반의 휴머노이드 로봇 상용화에서 중요한 역할을 하고 있다.
