혁신적인 AI 로봇 협업 시스템 등장: 자연어로 명령하는 미래

펜실베니아 대학교 연구팀이 자연어 기반 지상-공중 로봇 협업 시스템을 개발했습니다. 대규모 언어 모델과 의미-측정 맵을 활용, 최대 킬로미터 단위의 탐색 임무 성공을 거두었으며, 인간-로봇 상호작용의 혁신을 예고합니다.

자연어로 명령하는 미래: AI 기반 지상-공중 로봇 협업 시스템

자율 로봇 시스템이 점점 더 정교해짐에 따라, 사용자들은 저수준의 세부적인 명령어 대신 의도 수준에서 임무를 지정하고 싶어합니다. 바로 여기서 자연어가 등장합니다. 직관적이고 표현력이 풍부한 자연어는 임무 지정에 이상적인 매개체입니다. 하지만, 자연어 기반 로봇 팀을 구현하려면 상당한 기술적 난관을 극복해야 합니다.

펜실베니아 대학교 연구팀은 이러한 난관을 극복하고, 최초로 자연어 기반 지상 및 공중 로봇 협업 시스템을 개발하는데 성공했습니다. 이 시스템은 무인 항공기(UAV)와 무인 지상 차량(UGV)이 협력하여 자연어로 지정된 임무를 수행하고, 동적으로 변하는 상황에도 적응할 수 있도록 설계되었습니다.

핵심 기술은 바로 대규모 언어 모델(LLM) 과 실시간으로 생성 및 공유되는 의미-측정 맵입니다. LLM은 자연어 명령을 해석하고, 의미-측정 맵을 기반으로 계획을 수립합니다. 이 맵은 공중 및 지상 로봇 간에 정보를 효율적으로 공유하고, 로봇들이 상황 인식 및 협업을 가능하게 합니다. 도시 및 농촌 환경에서 최대 킬로미터 단위의 탐색 임무를 수행하는 실험을 통해 시스템의 성능을 검증했습니다. 총 7가지의 다양한 자연어 명령어를 통해 킬로미터 단위의 탐색 임무를 성공적으로 완료했습니다.

이 연구는 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 로봇의 상호 작용 방식에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 복잡한 임무를 직관적이고 간편하게 수행할 수 있도록 지원함으로써, 자율 로봇 시스템의 활용 범위를 획기적으로 확장할 것으로 기대됩니다. 하지만, 자연어의 모호성이나 예상치 못한 상황에 대한 대처 능력 향상 등, 더욱 발전된 연구가 필요한 부분도 있습니다. 미래에는 자연어 기반 로봇 협업 시스템이 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 안전성과 신뢰성 확보를 위한 지속적인 연구 개발이 중요합니다.

핵심 참여 연구원: Fernando Cladera, Zachary Ravichandran, Jason Hughes, Varun Murali, Carlos Nieto-Granda, M. Ani Hsieh, George J. Pappas, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar