<div id="readability-page-1" class="page"><div>
  
  
  <p><span>2026년 01월 02일 작성</span></p><h2 id="tldr">TL;DR</h2>

<ul>
  <li>Physical AI 란 AI 를 이용해서 모터를 제어하는 방법</li>
  <li>AI 는 Foundation Model 기반과 IL + RL 기반의 방식으로 나눌 수 있음</li>
  <li>모터제어는 Diffusion 방식이 현재 대세</li>
  <li>결국은 데이터 싸움</li>
</ul>

<h2 id="시작하며">시작하며</h2>

<p>2024년 초에 고객사와 LLM만으로 로봇제어하는 프로젝트를 진행했다.</p>

<p>나는 아예 로봇에 대한 지식이 전무했고, 고객은 AI 에 대한 지식이 전무했으며, 둘다 VLA(Vision Language Action) 에 대한 지식은 전무했기 때문에 초반에 리서치를 많이 했었다.</p>

<p>LLM 덕분에 논문 읽는 것은 수월해져서, RT-1, RT-2, RT-X, SayCan, L2R, VoxPoser, Eureka, Diffusion Policy 등 뭐가 맞는 논문인지도 모르고 일단 집히는 대로 대충 읽었고, 결국 내린 결론은 LLM 들과는 비교도 안되게 데이터의 중요성이 크다는 점이었다.</p>

<p>따라서 대량의 데이터를 쌓을 수 있는 환경을 만들기 위해서는 시뮬레이션 환경이 좋겠다고 생각했고, 다양한 작업에 대해서 로봇코드를 자동으로 만들기 위해서는 LLM 이 제격이었다.</p>

<p>이런 비슷한 아이디어 (시뮬레이션 + LLM)의 논문들을 참고해서, Vision Model 들과 LLM 만으로 시뮬레이션 상에서 매니퓰레이션을 하는 데모를 만들었다.</p>

<p>찬장에서 임의의 캔을 집어서 내려주는, 간단하다면 간단한 매니퓰레이션 태스크 였지만, 시뮬레이션 상에서는 원하는 작업들을 80% 남짓의 성공률로 처리할 수 있었고, 이후 고객의 노력으로 실제 로봇팔에도 같은 시스템을 배포하여 데모를 할 수 있었다.</p>

<p>본 글에서는 Physical AI 를 시작하는 입장에서 알아두면 좋은 내용들을 대충 정리하고, 공부하는 순서를 간단히 정리해본다.</p>

<h2 id="physical-ai">Physical AI</h2>

<p>Physical AI 는 쉽게 말해서 AI 를 통해서 모터를 제어하는 방법이다.</p>

<p>AI 로 모터를 제어하는 방식은 크게, 아래의 3가지 방식이 있다고 보면 된다:</p>

<ol>
  <li>IL + RL 방식 (유니트리 G1 locomotion 등)</li>
  <li>Foundation Model 기반의 방식 (GR00T N1 등)</li>
  <li>둘을 적절히 합쳐서 쓰는 방식 (π₀, RT-X 등)</li>
</ol>

<p>내가 처음 Physical AI 라는 용어를 접했던건 Jim Fan 의 TED 영상<sup id="fnref:1" role="doc-noteref"><a href="#fn:1" rel="footnote">1</a></sup>이었던거 같다. 해당 영상을 먼저 보고, 같은 주제로 2년 뒤에 발표한 아래의 영상을 보면 좀 더 잘 이해할 수 있는 것 같다.</p>

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/7fDiui8cAVQ" frameborder="0" allowfullscreen=""></iframe>

<p>개인적으로 nvidia 의 서비스들이 너무 이해가 안되게 구성되어 있다고 생각했었는데, 해당 영상을 보고 nvidia 가 그리는 Physical AI 의 흐름을 이해하고 나면 nvidia omniverse 의 전체 제품군이 어떻게 Physical AI 를 지원하고 있는지 쉽게 이해할 수 있게 된다.</p>

<h2 id="imitation-learning-reinforcement-learning">Imitation Learning, Reinforcement Learning</h2>

<p>모방학습은 전문가가 시연하면 모델은 그 시연을 최대한 따라하게끔 학습된다. 데이터측면에서 설명하면 현재 데이터를 기준으로 전문가가 보여준 데이터를 예측하는 것이기 때문에, 처음 보는 데이터 분포에 대해서는 아무것도 못한다.</p>

<p>따라서 보통은 모방학습은, 모델이 전문가가 보여주는 기본적인 동작들을 학습하게 해서 너무 이상한 동작을 하지 않도록 하고, 이후 강화학습을 통해 더 다양한 데이터 공간에 대해서 학습을 하도록 하여 강화학습 시간을 단축시키는 용도로 쓴다.</p>

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/ct4tdyyNDY4?si=fY5iJIOEiySN_of6" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>

<p>해당 영상을 보면 구글 딥마인드에서 어떤 과정을 거쳐서 RT-X 라는 최신 모델까지 도달했는지 눈물겨운 여정을 살펴볼 수 있다.</p>

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/AhyznRSDjw8?si=ykP8BPhZrYA6MVUT" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe>

<p>강화학습은 보상함수의 값을 최대화 하도록 무한히 try-and-error 하는 방식이다. 어떠한 액션을 하고나면 보상함수를 통해서 현재 상태를 검사하고, 현재 상태가 원하는 결과와 얼마나 근접한지 판단하여 적절한 보상을 주는 함수를 만든다. 이 함수를 통해 매 프레임마다 로봇의 행동을 판단하고 패널티나 리워드를 줘서 로봇이 우리가 원하는 작업으로 이끌어내는 방식이 강화학습이다.</p>

<p>최적의 보상함수를 작성하는 것은 어렵기 때문에, Inverse RL 이나 Learning to Reward 등의 방식을 통해서 보상함수를 자동으로 학습하는 방식을 사용하기도 한다.</p>

<h2 id="transformer-and-diffusion">Transformer and Diffusion</h2>

<p>Physical AI 모델들을 대략 이해하려면 트랜스포머와 디퓨전 방식에 대해서 이해해야 한다.</p>

<p>최근에는 다양한 비전 모델들 아이디어들이 CNN 에서 결국 DiT 로 전환되었듯이, Physical AI 도 트랜스포머기반의 모델이 대세가 되고 있기 때문이다.</p>

<p>우리가 흔히 접하는 트랜스포머인 LLM 을 생각해보면, 여러 토큰을 입력받아서 다음 토큰 하나를 출력하는 방식으로 동작한다. 이미지를 입력받는 경우에도 사실 똑같은데 이미지를 패치(patch) 라는 단위로 잘라서 토큰으로 변환한 뒤 입력하는 것 외에는 동일하다.</p>

<p>즉, 모든 트랜스포머는 기본적으로 토큰들을 입력하고 다음 토큰을 출력하는 방식으로 동작한다.</p>

<p>VLA (Vision Language Action) 모델들도 트랜스포머 기반의 모델이므로, 토큰을 입력받아서 토큰을 출력한다.</p>

<p>이때 입력은 <code>이미지, 텍스트, 현재 로봇의 상태</code> 를 각각 토큰으로 변환해서 입력하고, 출력은 모터 제어 명령어를 토큰으로 변환해서 출력한다. 토큰입력 -&gt; 다음 토큰 출력 형태는 변함이 없다.</p>

<p>좀 더 의미를 살려서 설명해보자면, 사람처럼 현재 프레임의 상태정보와 달성하고 싶은 목표를 입력받아서, 목표를 달성하기 위해 다음 프레임에 어떤 액션을 취해야 하는지를 출력하는 모델로 학습한다고 볼 수 있다. 
이렇게 동작하는 대표적인 예가 OpenVLA 모델이다.</p>

<p>다만, 이렇게 프레임단위로 액션을 출력하면 현재의 상태만 입력받기 때문에 현재 이동중인 속도등을 알 수 없으므로 자연스럽게 보이지 않고, 덜덜 떨리는 식으로 동작하게 된다.</p>

<p>이런 부분을 보완하기 위해서 나온 것이 디퓨전 방식이다.</p>

<p>보통 이미지를 생성하는 경우에는 디퓨전 방식을 쓰는데, 디퓨전 방식은 입력에 노이즈를 주입하고 노이즈를 제거하는 방식으로 동작한다.</p>

<p>아까 트랜스포머에서 이미지는 패치단위로 잘라져 있다고 했다. 
트랜스포머에서 디퓨전을 적용해서 (DiT) 이미지를 생성한다는 것은, 한 패치씩 순서대로 생성하는 것이 아니라, 이미지 크기만큼의 토큰을 미리 준비해두고 모든 토큰의 값을 노이즈를 제거해서 한번에 예측하는 것이라고 보면 된다. (즉, causal 방식이 아님)</p>

<p>Diffusion Policy, GR00T, π₀ 등은 디퓨전 방식을 응용해서 프레임단위로 액션을 예측하지 않고, 현재 프레임에서 다음 수십 프레임(e.g. 이후 50프레임) 동안 어떻게 움직여야 하는지 50개의 액션(궤적이라고 부름)을 예측한다.</p>

<p>그런데 이렇게 만든 궤적은 잘못된 경우가 당연히 생긴다. 따라서 50개를 모두 실행한 뒤에 다시 다음 궤적을 만드는 것이 아니라, 50개 중 첫 10개 정도의 액션을 로봇이 실제로 실행하고, 다음 궤적을 바로 예측한다. 그리고 기존 예측한 궤적과 새로운 궤적을 적절히 연결하는 식으로 궤적을 보정해나가면 자연스러운 동작을 만들 수 있다.</p>

<h2 id="ros2">ROS2</h2>

<p>원래 로봇을 제어하려면 ROS2 를 알아야 한다. 하지만 현재 당장 제어해야하는 로봇이 있는게 아니라면 ROS2 를 공부할 필요는 없다.</p>

<p>먼저 Isaac Sim 같은 시뮬레이션 환경에서 로봇에 대해서 충분히 익숙해지고 나서, 실물 로봇을 제어해야할 일이 생기면 천천히 공부하는 것이 좋다.</p>

<h2 id="공부순서">공부순서</h2>

<p>Physical AI 공부하려면 원래는 로봇 팔과 GPU 머신이 있어야 한다.</p>

<p>먼저 로봇팔에 대해서는 LeRobot 이야기를 많이 들을 수 있다.</p>

<p>LeRobot 의 100 달러 이야기는 어떻게 책정된건지 모르겠지만 실제로는 60만원 정도 든다고 보면 된다. 다른 로봇들에 비하면 엄청 싸고 학습과 테스트 할 수 있는 환경이 잘 갖춰져 있지만, 60만원이면 개인이 덜컥 살 수 있는 정도로 싸지는 않다.</p>

<p>GPU 머신같은 경우에도 RTX 4090 정도는 써야하는데 해당 머신을 가지고 있는게 아니면 또 사기는 부담스럽다.</p>

<p>또한 2핸드 로봇을 제어하는 경우에는 LeRobot 팔이 2개가 필요하고, 이때는 리더암으로 제어하는 방식이 아니라 애플 비전프로나 퀘스트 등의 헤드셋 VR 을 사용해서 제어해야 제대로 된 데이터를 수집할 수 있으며, 대부분의 로봇은 뎁스카메라를 갖추고 있기 때문에 뎁스카메라도 추가로 구매해야한다.</p>

<p>이렇게 양팔 로봇을 해보려는 경우 대략 1000만원까지도 들어간다. 양팔로봇이 취미 또는 흥미를 위한 최대치라고 생각하며, 휴머노이드 로봇도 몇년 뒤에는 취미로 만들 수 있을 것이라고 생각한다.</p>

<p>여튼 나처럼 약간 취미로 하는 경우에는 실물 로봇을 구매하지 않고, 시뮬레이션 환경에서 로봇을 제어하는 방식으로 시작하는 것을 추천한다.</p>

<p>나는 맥북밖에 없기 때문에 EC2 g6.8xlarge 정도의 인스턴스로 Isaac Lab (Sim) 을 설치하고, 로봇에 대한 제어는 키보드 또는 플스/엑스박스 패드를 사용하는 방식으로 시작했다. (gpu 성능보다 cpu 성능이 많이 필요해서 4xlarge 도 돌아는 가지만 8xlarge 로 했다.)</p>

<p>이후 Isaac Sim 튜토리얼을 하고, Isaac Lab 튜토리얼을 하면 대부분의 내용을 배울 수 있다. LeRobot 도 공식 레포에서 USD 파일을 제공하고 있기 때문에 로봇을 쉽게 시뮬레이션에 임포팅할 수 있고, LeIsaac 등의 프로젝트들을 통해 로컬에서 시뮬레이션 상의 로봇을 쉽게 제어할 수 있다.</p>

<p>이후 인스턴스에 GR00T 을 설치하여 이미 학습된 모델을 한번 돌려본 뒤에, 간단한 pick and place 작업을 학습시켜서 돌려보면 Physical AI 기본은 배운것이라고 보면 될 것 같다.</p>

<p>이후에는 본인의 목표에 따라 GR00T Dreams 로 데이터를 증강해서 학습해본다거나, 퀘스트나 비전프로만 사서 투핸즈, 휴머노이드 로봇을 학습해본다거나 원하는 방향으로 진행하면 된다.</p>

<p>개인적으로는 Physical AI 를 하는 것이 AI 를 통해서 로봇을 제어하는 것이므로, 어딘가에서 데모를 해야하는게 아니라면 굳이 실물 로봇을 구매할 필요가 있나 싶다.</p>

<h2 id="마치며">마치며</h2>

<p>공부를 하다보면 결국 로보틱스는 데이터 싸움이라는 생각이 든다.</p>

<p>최근 춤추는 로봇이나 다양한 로봇들을 중국에서 데모하는데, 해당 로봇들은 대부분 IL+RL 방식을 사용하는 것으로 보인다.</p>

<p>로봇이 아주 작은 개별작업을 잘하는 것을 보여주고, 원하는 작업에 대해서 직접 학습시켜준다는 방식이다. 결과적으로 이 방식은 한계가 있어서 폐기되지 않을까 생각되지만, 데이터 수집 측면에서는 나쁘지 않은 방향인 것 같다.</p>

<p>테슬라가 자율주행 차량 데이터를 확보한 것과 마찬가지로, 최대한 많은, 다양한 데이터를 확보하는 것이 중요하기 때문에 사용자에게 빨리 제품을 떠넘기고 현장 데이터를 확보하는 전략이 더 좋아보이기 때문이다.
(아이러니하게도 테슬라는 로봇팜을 만들어서 데이터를 쌓고 있고, 중국은 사용자에게 로봇을 떠넘기는 방식으로 데이터를 확보하고 있다.)</p>

<p>그 와중에 nvidia 와 구글은 생성형 모델로 데이터를 합성하고, 아예 없는 데이터를 생성하는 방식으로 데이터 확보를 하려고 하고 있다. (그록을 보면 테슬라도 비슷하게 준비하고 있는 느낌이다.)</p>

<p>중국과 미국의 데이터 싸움이 이제 막 시작되고 있는 가운데, 애매한 잡부 개발자로서 뭘 해야할지 고민이 점점 깊어진다.</p>

<hr>



</div></div>

Haandol

TL;DR
Physical AI 란 AI 를 이용해서 모터를 제어하는 방법
AI 는 Foundation Model 기반과 IL + RL 기반의 방식으로 나눌 수 있음
모터제어는 Diffusion 방식이 현재 대세
결국은 데이터 싸움
시작하며
2024년 초에 고객사와 LLM만으로 로봇제어하는 프로젝트를 진행했다.
나는 아예 로봇에 대한 지식이 전무했고, 고객은 AI 에 대한 지식이 전무했으며, 둘다 VLA(Vision Language Action) 에 대한 지식은 전무했기 때문에 초반에 리서치를 많이 했었다.
LLM 덕분에 논문 읽는 것은 수월해져서, RT-1, RT-2, RT-X, SayCan, L2R, VoxPoser, Eureka, Diffusion Policy 등 뭐가 맞는 논문인지도 모르고 일단 집히는 대로 대충 읽었고, 결국 내린 결론은 LLM 들과는 비교도 안되게 데이터의 중요성이 크다는 점이었다.
따라서 대량의 데이터를 쌓을 수 있는 환경을 만들기 위해서는 시뮬레이션 환경이 좋겠다고 생각했고, 다양한 작업에 대해서 로봇코드를 자동으로 만들기 위해서는 LLM 이 제격이었다.
이런 비슷한 아이디어 (시뮬레이션 + LLM)의 논문들을 참고해서, Vision Model 들과 LLM 만으로 시뮬레이션 상에서 매니퓰레이션을 하는 데모를 만들었다.
찬장에서 임의의 캔을 집어서 내려주는, 간단하다면 간단한 매니퓰레이션 태스크 였지만, 시뮬레이션 상에서는 원하는 작업들을 80% 남짓의 성공률로 처리할 수 있었고, 이후 고객의 노력으로 실제 로봇팔에도 같은 시스템을 배포하여 데모를 할 수 있었다.
본 글에서는 Physical AI 를 시작하는 입장에서 알아두면 좋은 내용들을 대충 정리하고, 공부하는 순서를 간단히 정리해본다.
Physical AI
Physical AI 는 쉽게 말해서 AI 를 통해서 모터를 제어하는 방법이다.
AI 로 모터를 제어하는 방식은 크게, 아래의 3가지 방식이 있다고 보면 된다:
IL + RL 방식 (유니트리 G1 locomotion 등)
Foundation Model 기반의 방식 (GR00T N1 등)
둘을 적절히 합쳐서 쓰는 방식 (π₀, RT-X 등)
내가 처음 Physical AI 라는 용어를 접했던건 Jim Fan 의 TED 영상1이었던거 같다. 해당 영상을 먼저 보고, 같은 주제로 2년 뒤에 발표한 아래의 영상을 보면 좀 더 잘 이해할 수 있는 것 같다.
개인적으로 nvidia 의 서비스들이 너무 이해가 안되게 구성되어 있다고 생각했었는데, 해당 영상을 보고 nvidia 가 그리는 Physical AI 의 흐름을 이해하고 나면 nvidia omniverse 의 전체 제품군이 어떻게 Physical AI 를 지원하고 있는지 쉽게 이해할 수 있게 된다.
Imitation Learning, Reinforcement Learning
모방학습은 전문가가 시연하면 모델은 그 시연을 최대한 따라하게끔 학습된다. 데이터측면에서 설명하면 현재 데이터를 기준으로 전문가가 보여준 데이터를 예측하는 것이기 때문에, 처음 보는 데이터 분포에 대해서는 아무것도 못한다.
따라서 보통은 모방학습은, 모델이 전문가가 보여주는 기본적인 동작들을 학습하게 해서 너무 이상한 동작을 하지 않도록 하고, 이후 강화학습을 통해 더 다양한 데이터 공간에 대해서 학습을 하도록 하여 강화학습 시간을 단축시키는 용도로 쓴다.
해당 영상을 보면 구글 딥마인드에서 어떤 과정을 거쳐서 RT-X 라는 최신 모델까지 도달했는지 눈물겨운 여정을 살펴볼 수 있다.
강화학습은 보상함수의 값을 최대화 하도록 무한히 try-and-error 하는 방식이다. 어떠한 액션을 하고나면 보상함수를 통해서 현재 상태를 검사하고, 현재 상태가 원하는 결과와 얼마나 근접한지 판단하여 적절한 보상을 주는 함수를 만든다. 이 함수를 통해 매 프레임마다 로봇의 행동을 판단하고 패널티나 리워드를 줘서 로봇이 우리가 원하는 작업으로 이끌어내는 방식이 강화학습이다.
최적의 보상함수를 작성하는 것은 어렵기 때문에, Inverse RL 이나 Learning to Reward 등의 방식을 통해서 보상함수를 자동으로 학습하는 방식을 사용하기도 한다.
Transformer and Diffusion
Physical AI 모델들을 대략 이해하려면 트랜스포머와 디퓨전 방식에 대해서 이해해야 한다.
최근에는 다양한 비전 모델들 아이디어들이 CNN 에서 결국 DiT 로 전환되었듯이, Physical AI 도 트랜스포머기반의 모델이 대세가 되고 있기 때문이다.
우리가 흔히 접하는 트랜스포머인 LLM 을 생각해보면, 여러 토큰을 입력받아서 다음 토큰 하나를 출력하는 방식으로 동작한다. 이미지를 입력받는 경우에도 사실 똑같은데 이미지를 패치(patch) 라는 단위로 잘라서 토큰으로 변환한 뒤 입력하는 것 외에는 동일하다.
즉, 모든 트랜스포머는 기본적으로 토큰들을 입력하고 다음 토큰을 출력하는 방식으로 동작한다.
VLA (Vision Language Action) 모델들도 트랜스포머 기반의 모델이므로, 토큰을 입력받아서 토큰을 출력한다.
이때 입력은 이미지, 텍스트, 현재 로봇의 상태 를 각각 토큰으로 변환해서 입력하고, 출력은 모터 제어 명령어를 토큰으로 변환해서 출력한다. 토큰입력 -> 다음 토큰 출력 형태는 변함이 없다.
좀 더 의미를 살려서 설명해보자면, 사람처럼 현재 프레임의 상태정보와 달성하고 싶은 목표를 입력받아서, 목표를 달성하기 위해 다음 프레임에 어떤 액션을 취해야 하는지를 출력하는 모델로 학습한다고 볼 수 있다. 
이렇게 동작하는 대표적인 예가 OpenVLA 모델이다.
다만, 이렇게 프레임단위로 액션을 출력하면 현재의 상태만 입력받기 때문에 현재 이동중인 속도등을 알 수 없으므로 자연스럽게 보이지 않고, 덜덜 떨리는 식으로 동작하게 된다.
이런 부분을 보완하기 위해서 나온 것이 디퓨전 방식이다.
보통 이미지를 생성하는 경우에는 디퓨전 방식을 쓰는데, 디퓨전 방식은 입력에 노이즈를 주입하고 노이즈를 제거하는 방식으로 동작한다.
아까 트랜스포머에서 이미지는 패치단위로 잘라져 있다고 했다. 
트랜스포머에서 디퓨전을 적용해서 (DiT) 이미지를 생성한다는 것은, 한 패치씩 순서대로 생성하는 것이 아니라, 이미지 크기만큼의 토큰을 미리 준비해두고 모든 토큰의 값을 노이즈를 제거해서 한번에 예측하는 것이라고 보면 된다. (즉, causal 방식이 아님)
Diffusion Policy, GR00T, π₀ 등은 디퓨전 방식을 응용해서 프레임단위로 액션을 예측하지 않고, 현재 프레임에서 다음 수십 프레임(e.g. 이후 50프레임) 동안 어떻게 움직여야 하는지 50개의 액션(궤적이라고 부름)을 예측한다.
그런데 이렇게 만든 궤적은 잘못된 경우가 당연히 생긴다. 따라서 50개를 모두 실행한 뒤에 다시 다음 궤적을 만드는 것이 아니라, 50개 중 첫 10개 정도의 액션을 로봇이 실제로 실행하고, 다음 궤적을 바로 예측한다. 그리고 기존 예측한 궤적과 새로운 궤적을 적절히 연결하는 식으로 궤적을 보정해나가면 자연스러운 동작을 만들 수 있다.
ROS2
원래 로봇을 제어하려면 ROS2 를 알아야 한다. 하지만 현재 당장 제어해야하는 로봇이 있는게 아니라면 ROS2 를 공부할 필요는 없다.
먼저 Isaac Sim 같은 시뮬레이션 환경에서 로봇에 대해서 충분히 익숙해지고 나서, 실물 로봇을 제어해야할 일이 생기면 천천히 공부하는 것이 좋다.
공부순서
Physical AI 공부하려면 원래는 로봇 팔과 GPU 머신이 있어야 한다.
먼저 로봇팔에 대해서는 LeRobot 이야기를 많이 들을 수 있다.
LeRobot 의 100 달러 이야기는 어떻게 책정된건지 모르겠지만 실제로는 60만원 정도 든다고 보면 된다. 다른 로봇들에 비하면 엄청 싸고 학습과 테스트 할 수 있는 환경이 잘 갖춰져 있지만, 60만원이면 개인이 덜컥 살 수 있는 정도로 싸지는 않다.
GPU 머신같은 경우에도 RTX 4090 정도는 써야하는데 해당 머신을 가지고 있는게 아니면 또 사기는 부담스럽다.
또한 2핸드 로봇을 제어하는 경우에는 LeRobot 팔이 2개가 필요하고, 이때는 리더암으로 제어하는 방식이 아니라 애플 비전프로나 퀘스트 등의 헤드셋 VR 을 사용해서 제어해야 제대로 된 데이터를 수집할 수 있으며, 대부분의 로봇은 뎁스카메라를 갖추고 있기 때문에 뎁스카메라도 추가로 구매해야한다.
이렇게 양팔 로봇을 해보려는 경우 대략 1000만원까지도 들어간다. 양팔로봇이 취미 또는 흥미를 위한 최대치라고 생각하며, 휴머노이드 로봇도 몇년 뒤에는 취미로 만들 수 있을 것이라고 생각한다.
여튼 나처럼 약간 취미로 하는 경우에는 실물 로봇을 구매하지 않고, 시뮬레이션 환경에서 로봇을 제어하는 방식으로 시작하는 것을 추천한다.
나는 맥북밖에 없기 때문에 EC2 g6.8xlarge 정도의 인스턴스로 Isaac Lab (Sim) 을 설치하고, 로봇에 대한 제어는 키보드 또는 플스/엑스박스 패드를 사용하는 방식으로 시작했다. (gpu 성능보다 cpu 성능이 많이 필요해서 4xlarge 도 돌아는 가지만 8xlarge 로 했다.)
이후 Isaac Sim 튜토리얼을 하고, Isaac Lab 튜토리얼을 하면 대부분의 내용을 배울 수 있다. LeRobot 도 공식 레포에서 USD 파일을 제공하고 있기 때문에 로봇을 쉽게 시뮬레이션에 임포팅할 수 있고, LeIsaac 등의 프로젝트들을 통해 로컬에서 시뮬레이션 상의 로봇을 쉽게 제어할 수 있다.
이후 인스턴스에 GR00T 을 설치하여 이미 학습된 모델을 한번 돌려본 뒤에, 간단한 pick and place 작업을 학습시켜서 돌려보면 Physical AI 기본은 배운것이라고 보면 될 것 같다.
이후에는 본인의 목표에 따라 GR00T Dreams 로 데이터를 증강해서 학습해본다거나, 퀘스트나 비전프로만 사서 투핸즈, 휴머노이드 로봇을 학습해본다거나 원하는 방향으로 진행하면 된다.
개인적으로는 Physical AI 를 하는 것이 AI 를 통해서 로봇을 제어하는 것이므로, 어딘가에서 데모를 해야하는게 아니라면 굳이 실물 로봇을 구매할 필요가 있나 싶다.
마치며
공부를 하다보면 결국 로보틱스는 데이터 싸움이라는 생각이 든다.
최근 춤추는 로봇이나 다양한 로봇들을 중국에서 데모하는데, 해당 로봇들은 대부분 IL+RL 방식을 사용하는 것으로 보인다.
로봇이 아주 작은 개별작업을 잘하는 것을 보여주고, 원하는 작업에 대해서 직접 학습시켜준다는 방식이다. 결과적으로 이 방식은 한계가 있어서 폐기되지 않을까 생각되지만, 데이터 수집 측면에서는 나쁘지 않은 방향인 것 같다.
테슬라가 자율주행 차량 데이터를 확보한 것과 마찬가지로, 최대한 많은, 다양한 데이터를 확보하는 것이 중요하기 때문에 사용자에게 빨리 제품을 떠넘기고 현장 데이터를 확보하는 전략이 더 좋아보이기 때문이다.
(아이러니하게도 테슬라는 로봇팜을 만들어서 데이터를 쌓고 있고, 중국은 사용자에게 로봇을 떠넘기는 방식으로 데이터를 확보하고 있다.)
그 와중에 nvidia 와 구글은 생성형 모델로 데이터를 합성하고, 아예 없는 데이터를 생성하는 방식으로 데이터 확보를 하려고 하고 있다. (그록을 보면 테슬라도 비슷하게 준비하고 있는 느낌이다.)
중국과 미국의 데이터 싸움이 이제 막 시작되고 있는 가운데, 애매한 잡부 개발자로서 뭘 해야할지 고민이 점점 깊어진다.
The next grand challenge for AI ↩

간단히 설명한 Physical AI

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