로봇 공학에서 범용 휴머노이드는 오랫동안 목표로 삼아온 이상적 모델이다. 기존 로봇은 특정 기능 수행에 특화되어 있었고, 새로운 행동을 구현하려면 복잡한 프로그래밍과 세밀한 튜닝이 필요했다. 특히 걷기·균형 유지·물체 조작 같은 전신 동작을 통합 제어하는 것은 고도의 알고리듬적 복잡성을 수반해 큰 제약으로 작용했다.

최근 인공지능 발전, 특히 대형 행동 모델(LBM: Large Behavior Model)의 등장은 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법을 제시하고 있다. LBM은 인간 시연 데이터를 통해 다중 행동을 학습하고 일반화하여, 단일 모델로 로봇 전체의 복잡한 동작을 제어할 수 있도록 한다. 이는 휴머노이드 로봇이 범용성을 획득하는 데 필수적 기반 기술이다.

LBM으로 전신 자율 제어하는 휴머노이드

보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 도요타 연구소(Toyota Research Institute, TRI)는 공동 연구의 성과로 아틀라스(Atlas) 휴머노이드에 LBM을 적용했다고 발표했다. 이번 프로젝트에서 아틀라스는 상자 포장, 분류, 정리 등 일련의 복합 작업을 수행했으며, 연구진이 제시한 예기치 못한 물리적 장애에도 자세를 스스로 조정하며 대응했다.

LBM의 핵심 혁신은 전신 통합 제어에 있다. 기존 휴머노이드 제어 방식은 하체의 균형·보행과 상체의 물체 조작을 별도 모듈로 분리해 처리했으나, LBM은 단일 신경망으로 손과 발을 동등하게 다루며 로봇 전체를 제어한다. 이로 인해 동작 간 경계가 매끄럽고, 복잡한 시퀀스 작업에서도 유연성이 확보된다.

특히 주목할 점은 프로그래밍 불필요성이다. 연구진은 새로운 행동을 추가할 때 코드 작성 없이 인간 시연 데이터를 활용했다. LBM은 시연 횟수가 누적될수록 강화되며, 점점 적은 시연으로도 더 정교한 행동을 학습할 수 있었다. 이는 로봇 학습 효율성을 비약적으로 높이고, 범용 로봇 개발에서 확장성을 보장하는 중요한 성과다.

단일 대규모 신경망 기반 학습과 제어 수행

아틀라스에 적용된 LBM은 단일 대규모 신경망을 기반으로 학습과 제어를 수행한다. 연구진은 인간이 수행하는 다양한 행동을 시연 데이터로 수집하여 모델에 학습시켰으며, 이 과정에서 로봇은 새로운 동작을 일반화하여 적용할 수 있는 능력을 획득했다. 기존에는 세부 동작마다 별도 제어기를 설계해야 했으나, LBM은 단일화된 아키텍처로 로봇의 전체 동작을 직접 제어한다.

이 접근 방식은 로봇이 환경 변화에 즉각적으로 대응할 수 있는 자율성을 강화한다. 아틀라스는 상자 뚜껑을 닫거나 바닥을 가로질러 물체를 밀어내는 등 예상치 못한 상황에서도 스스로 균형과 동작을 조정했다. 이러한 전신 적응성은 복잡한 산업 환경에서 로봇을 실제로 적용하는 데 필수적이다.

또한 LBM은 기존의 강화학습 기반 접근보다 데이터 효율성이 높다. 강화학습은 수많은 시뮬레이션과 반복이 필요했지만, LBM은 소수의 인간 시연만으로도 새로운 행동을 빠르게 추가할 수 있다. 이는 데이터 수집 비용을 크게 줄이고, 연구 및 상용화 속도를 가속화한다.

보스턴 다이내믹스 로봇 연구 부사장 스콧 쿤더스마(Scott Kuindersma)는 “이번 연구는 생활과 업무 방식을 변화시킬 범용 로봇 개발의 비전을 보여준다”며 “단일 신경망으로 다중 작업을 제어하면 일반화 능력이 크게 향상된다”고 강조했다. 그는 특히 Atlas와 같은 고성능 플랫폼이 데이터 수집과 정밀 제어에 최적화되어 있다고 설명했다.

도요타 연구소의 수석 부사장 러스 테드레이크(Russ Tedrake)는 “휴머노이드의 핵심 가치는 기존 환경에서 직접 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력에 있다. 그러나 기존 프로그래밍 접근은 확장성이 부족했다.”라며, “LBM은 인간 시연을 통해 빠르게 새로운 행동을 추가하고, 데이터가 쌓일수록 더 강력한 행동 구현이 가능하다”고 설명했다. 이는 휴머노이드가 단순한 연구용 로봇을 넘어 범용 비서로 발전할 수 있음을 보여준다.

보스턴 다이내믹스와 도요타 연구소의 협업은 범용 휴머노이드 개발의 한계였던 전신 통합 제어 문제를 근본적으로 해결하는 성과를 제시했다. 아틀라에 적용된 LBM은 전신 동작을 단일 모델로 제어하며, 코드 작성 없이 새로운 행동을 학습하는 혁신성을 입증했다. 이는 로봇 공학과 인공지능의 융합이 실질적인 범용 로봇 실현을 앞당기고 있음을 보여주며, 향후 연구와 산업 적용에 중요한 기준점이 될 것이다.