인간형 로봇이 오늘날 세계에서 보편화되고 있는 동안, 네 발 달린 로봇 개가 전 세계 다양한 비즈니스의 운영 부문을 인수하고 있습니다. 이러한 수요를 목격하면서 우리는 Boston Dynamics 및 Xiaomi와 같은 여러 회사가 무거운 작업을 쉽게 수행할 수 있는 고급 로봇 개를 내놓는 것을 보았습니다. 이제 ETH Zurich 연구원들은 인기 있는 GPU 제조업체인 Nvidia와 협력하여 실제 로봇 개가 안정적이고 불안정한 지형에서 걷고 뛰도록 훈련시키는 고급 알고리즘을 개발했습니다.
스위스 ETH Zurich의 연구원들은 Nvidia와 협력하여 로봇 개 가상 군대를 위한 장애물 코스를 만들었습니다. 가상 시뮬레이션은 경사면, 계단, 급경사면과 같은 복잡한 지형을 걷도록 실제 로봇 네발 동물을 훈련시키는 데 사용됩니다.
시뮬레이션에서 네 발 달린 기계는 “ANYmals”라고 하며 가상 필드에서 목적 없이 꿈틀거리는 수천 마리의 개미처럼 보입니다. 연구원들은 4,000개의 가상 로봇을 사용하여 바로 아래에서 확인할 수 있는 시뮬레이션을 생성했습니다.
로봇을 훈련시키기 위해 만든 시뮬레이션은 Nvidia가 설계한 특수 AI 기반 칩셋에서 실행되었습니다. 이러한 고급 칩의 결과로 연구원들은 컴퓨터와 서버에 사용되는 범용 칩을 사용하여 로봇을 훈련시키는 데 일반적으로 필요한 시간의 100분의 1 미만으로 로봇을 훈련할 수 있다고 말합니다.
이제 Nvidia의 특수 칩은 그래픽 렌더링을 계산하고 신경망을 실행하는 데는 꽤 뛰어나지만 상승 및 슬라이딩과 같은 물리학 기반 속성을 시뮬레이션하는 데는 그다지 능숙하지 않습니다. 그러나 연구원들은 Nvidia의 시뮬레이션 기술 부사장 Lebaredian에 따라 “올바른 작업을 수행하기 위해” 몇 가지 영리한 소프트웨어 기반 해결 방법을 제시했습니다.
대규모 병렬 심층 강화 학습을 사용하여 복잡한 시뮬레이션을 만든 후 연구원들은 이를 사용하여 실제 로봇의 다리를 훈련했습니다. 이를 통해 로봇은 경사면, 계단 및 기타 복잡한 지형에서 몇 분 만에 걷는 법을 배울 수 있었습니다. 뿐만 아니라 로봇 개가 험난한 지형을 다루는 법을 배울 때마다 연구원들은 제어 알고리즘을 더욱 발전시키기 위해 더 어려운 지형 챌린지를 주었습니다.
따라서 ETH 연구원과 Nvidia는 “ANYmals” 시뮬레이션이 강화 학습을 사용하여 더 짧은 시간에 실제 로봇 개를 훈련시키는 훌륭한 도구가 될 수 있다고 생각합니다. 복잡한 알고리즘과 가상 장애물 코스에 대한 자세한 내용은 해당 링크를 통해 공식 연구 논문을 확인할 수 있습니다.