Google DeepMind의 RT-2: 시각-언어-행동 모델이 로봇 학습을 혁신하는 방법

RT-2 소개

Google DeepMind에서 개발한 RT-2는 로봇 공학을 위한 AI의 중요한 발전을 나타내는 획기적인 시각-언어-행동(VLA) 모델입니다. 이 모델을 통해 로봇은 시각적 입력을 처리하고, 자연어 명령을 이해하고, 정확한 행동을 실행하여 디지털 AI와 물리적 로봇 작동 간의 원활한 연결을 만듭니다.

• 획기적인 기술인 RT-2는 시스템이 방대한 이미지, 텍스트 및 행동 데이터 세트에서 학습할 수 있도록 하여 로봇 학습을 향상시켜 로봇이 새로운 환경에 더 쉽게 적응할 수 있도록 합니다. 예를 들어 AY-Robots 플랫폼에서 텔레오퍼레이터는 RT-2에서 영감을 얻은 모델을 사용하여 로봇이 언어적 지침에 따라 항목을 식별하고 집어 올리는 것과 같은 객체 조작 작업을 수행하도록 훈련할 수 있습니다.
• RT-2는 환경 인식을 위한 시각, 명령 해석을 위한 언어, 실제 실행을 위한 행동을 결합하여 학습 효율성을 향상시킵니다. 실제 예는 창고에서 패키지를 분류하는 로봇입니다. 이 로봇은 시각을 사용하여 항목을 감지하고, 언어를 사용하여 분류 기준을 이해하고, 행동을 사용하여 AY-Robots와 같은 플랫폼에서 데이터 수집을 통해 모든 것을 간소화하여 올바르게 배치합니다.
• AI 모델과 실제 애플리케이션을 연결하는 RT-2는 시뮬레이션된 환경에서 물리적 로봇으로 지식 전달을 용이하게 하여 훈련 시간을 줄입니다. AY-Robots에서 이는 텔레오퍼레이터가 원격으로 고품질 훈련 데이터를 수집할 수 있음을 의미하며, 이를 통해 로봇은 최소한의 현장 조정으로 장애물이 가득한 경로를 탐색하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

시각-언어-행동(VLA) 모델이란 무엇입니까?

시각-언어-행동(VLA) 모델은 시각적 데이터 해석을 위한 시각 처리, 텍스트 또는 언어적 입력 이해를 위한 언어 이해, 물리적 작업 수행을 위한 행동 실행의 세 가지 핵심 구성 요소를 통합하는 고급 AI 아키텍처입니다. 이 전체적인 접근 방식을 통해 로봇은 여러 모드 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있으며, 종종 한 가지 유형의 입력만 처리하는 기존 AI 모델을 훨씬 능가합니다.

• 핵심적으로 RT-2와 같은 VLA 모델은 신경망을 사용하여 컴퓨터 비전을 통해 이미지를 처리하고, 자연어 처리를 통해 언어를 구문 분석하고, 강화 학습을 통해 행동을 생성합니다. 예를 들어 AY-Robots 플랫폼에서 로봇 훈련에서 VLA 모델은 '빨간 사과를 집어 올리세요'와 같은 명령을 받아 시각을 사용하여 위치를 찾고, 언어를 사용하여 지시를 확인하고, 행동을 사용하여 잡을 수 있습니다.
• VLA 모델은 사일로화된 처리 방식이 아닌 다양한 데이터 소스에서 엔드 투 엔드 학습을 가능하게 함으로써 기존 AI와 다릅니다. 기존 모델은 시각 및 언어에 대한 별도의 모듈이 필요하여 비효율성을 초래할 수 있지만 VLA는 더 빠른 적응을 위해 통합합니다. AY-Robots에서 이는 작업자가 객체 인식 중 조명 조건 변경과 같은 실시간 변화를 처리하도록 VLA 모델을 훈련하는 데이터를 수집하는 텔레오퍼레이션 세션에서 분명히 드러납니다.
• 로봇 훈련 및 데이터 수집을 위한 행동에서 VLA 모델은 자율 주행 또는 수술 지원과 같은 시나리오에서 탁월합니다. 예를 들어 AY-Robots를 사용하여 텔레오퍼레이터는 로봇 팔을 원격으로 제어하여 섬세한 작업을 수행할 수 있으며, VLA 모델은 데이터에서 학습하여 향후 자율성을 개선하고 향상된 성능을 위해 고충실도 훈련 데이터 세트를 보장합니다.

RT-2 작동 방식: 기술 분석

RT-2의 아키텍처는 시각, 언어 및 행동 입력을 동시에 처리하는 변환기 기반 토대 위에 구축되어 로봇 시스템에서 효율적인 학습 및 의사 결정을 가능하게 합니다.

• 주요 메커니즘에는 시각 및 언어 데이터에 대한 공유 인코더와 행동 시퀀스를 출력하는 디코더가 포함됩니다. 이 설정을 통해 RT-2는 데이터 수집이 중요한 AY-Robots와 같은 플랫폼에 이상적인 로봇 공학 데이터 세트에서 미세 조정된 사전 훈련된 모델을 활용하여 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
• 통합은 시각 처리(예: 카메라 피드에서 객체 식별), 언어 이해(예: 사용자 명령 해석) 및 행동 실행(예: 움직임을 위한 모터 제어)을 결합하는 통합 신경망을 통해 이루어집니다. AY-Robots의 실제 예는 부품을 조립하도록 로봇을 훈련하는 것입니다. 이 모델은 시각을 사용하여 구성 요소를 감지하고, 언어를 사용하여 조립 지침을 따르고, 행동을 사용하여 작업을 정확하게 수행합니다.
• 대규모 데이터 수집은 실제 상호 작용에서 수백만 개의 예제를 포함하는 RT-2 훈련에 매우 중요합니다. AY-Robots에서 텔레오퍼레이터는 세션 중에 주석이 달린 데이터를 제공하여 모델을 개선하고 광범위한 재훈련 없이 로봇이 새로운 객체에 적응하도록 가르치는 것과 같은 일반화를 개선하는 데 기여합니다.

RT-2로 로봇 학습 혁신

RT-2는 로봇이 학습하고 적응하는 방식을 변화시켜 AI 기반 로봇 공학에서 전례 없는 수준의 유연성과 효율성을 제공합니다.

• RT-2는 데모 및 수정 사항에서 빠른 학습을 허용하여 로봇 적응성을 개선하고 동적 환경에서 의사 결정을 향상시킵니다. 예를 들어 제조에서 RT-2를 사용하는 로봇은 AY-Robots의 텔레오퍼레이션 도구를 통해 수집된 실시간 데이터를 기반으로 조립 라인 변경 사항에 적응할 수 있습니다.
• 텔레오퍼레이터는 고품질 데이터 수집을 간소화하고 오류를 줄이며 훈련 주기를 가속화하는 도구에 액세스하여 RT-2의 이점을 얻습니다. AY-Robots에서 이는 작업자가 원격으로 작업을 통해 로봇을 안내할 수 있음을 의미하며, 모델은 데이터를 자동으로 통합하여 섬세한 객체 처리를 위한 그립 강도 향상과 같은 동작을 개선합니다.
• 실제 예로는 RT-2가 음성 명령에 따라 약물을 가져오는 것과 같이 환자 치료를 지원하기 위해 의료 분야의 로봇을 활성화하고 AY-Robots가 이러한 애플리케이션의 효율성과 안전성을 향상시키기 위해 데이터 수집을 용이하게 하는 것이 있습니다.

로봇 공학 및 AI의 응용 분야

RT-2의 기능은 다양한 산업 분야로 확장되어 인간-로봇 협업 및 데이터 기반 로봇 공학의 혁신을 주도합니다.

• 제조에서 RT-2는 자동화된 조립 및 품질 관리를 지원합니다. 의료 분야에서는 수술 로봇을 지원합니다. 자율 시스템에서는 탐색을 향상시킵니다. 예를 들어 AY-Robots에서 텔레오퍼레이터는 RT-2를 사용하여 창고 자동화를 위해 로봇을 훈련하여 속도와 정확성을 향상시킵니다.
• AY-Robots는 원활한 인간-로봇 협업을 위해 RT-2를 활용하여 텔레오퍼레이터가 작업을 원격으로 감독할 수 있도록 하는 동시에 모델은 작업자 입력을 기반으로 로봇이 위험한 지역을 탐색하는 재해 대응 시나리오와 같은 일상적인 결정을 처리합니다.
• VLA 모델 구현의 데이터 개인 정보 보호 및 모델 편향과 같은 문제는 AY-Robots의 보안 데이터 프로토콜을 통해 해결하여 데이터 기반 로봇 공학에서 윤리적 훈련 및 실시간 적응 솔루션을 보장할 수 있습니다.

미래의 의미와 과제

RT-2가 로봇 공학에서 고급 AI의 길을 열면서 윤리적 개발에 대한 기회와 책임을 모두 가져옵니다.

• 잠재적인 발전에는 최소한의 데이터에서 학습하는 RT-2의 능력에 의해 주도되는 일상적인 사용을 위한 보다 자율적인 로봇이 포함되며, AY-Robots는 글로벌 사용자를 위한 확장된 텔레오퍼레이션 기능을 통해 이를 향상시킬 수 있습니다.
• 윤리적 고려 사항에는 공정한 데이터 수집을 보장하고 편향을 피하는 것이 포함되며, AY-Robots는 로봇 애플리케이션에 대한 신뢰를 유지하기 위해 익명화된 데이터 세트와 투명한 AI 훈련 프로세스로 이를 해결합니다.
• AY-Robots는 음성 활성화 명령과 같은 직관적인 제어를 위한 VLA 모델을 통합하여 텔레오퍼레이터 경험을 개선하기 위해 RT-2를 활용하여 원격 로봇 훈련을 보다 접근하기 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다.

결론: 나아갈 길

요약하면 Google DeepMind의 RT-2는 시각, 언어 및 행동을 병합하여 로봇 학습을 혁신하고 AI 로봇 공학의 혁신을 촉진하며 실제 응용 분야를 위한 새로운 길을 열고 있습니다.

• 이 모델의 영향은 효과적인 훈련 데이터 수집을 위한 AY-Robots와 같은 플랫폼을 통해 입증된 바와 같이 적응성, 효율성 및 협업을 향상시키는 능력에 있습니다.
• 실습 로봇 공학 훈련을 위해 AY-Robots를 탐색하는 것이 좋습니다. 여기에서 실제 시나리오에서 RT-2와 유사한 기능을 경험할 수 있습니다.
• VLA 모델이 진화함에 따라 로봇 공학의 미래는 인간 활동과의 더 큰 통합을 약속하며 AY-Robots와 같은 플랫폼에서 지속적인 윤리적 발전과 탐구를 촉구합니다.