WPP·구글 클라우드 "휴머노이드 로봇 훈련 시간 10분의 1로 줄여"

▲휴머노이드 로봇이 카메라를 잡고 촬영하는 모습. (사진=구글 클라우드)

글로벌 광고·마케팅 기업 WPP가 구글 클라우드 인프라를 활용해 휴머노이드 로봇 학습 속도를 대폭 끌어올렸다.

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구글 클라우드는 17일(현지시간) 공식 블로그를 통해 WPP가 최신 GPU 기반 가상머신을 활용해 피지컬 AI 학습 효율을 크게 개선한 사례를 공개했다.

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WPP는 휴머노이드 로봇을 실제 촬영 환경에 투입하기 위해 고성능 인프라 구축을 추진하고 있다. 이번 프로젝트에선 구글 클라우드의 G4 가상머신(VM)과 엔비디아 최신 GPU인 블랙웰(Blackwell) 기반 ‘RTX 프로6000’를 활용해 훈련 환경을 구축했다. 이 인프라는 대규모 시뮬레이션과 병렬 연산을 지원해 로봇 학습 속도를 획기적으로 단축시킬 수 있다.

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이번 프로젝트에선 휴머노이드 로봇에 복잡한 댄스 동작을 학습시키는 방식으로, 자연스러운 로봇 동작 구현 가능성을 검증했다. 댄스와 무술은 인간 동작 가운데 가장 복잡한 움직임으로 꼽히며, 이를 로봇에 구현하는 것이 자연스러운 로봇 동작 개발의 핵심 단계로 평가된다.

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로봇 훈련 워크플로는 '옵티트랙(OptiTrack)' 모션캡처 시스템으로 인간 동작 데이터를 수집한 뒤, 이를 로봇의 '오픈USD' 디지털 트윈에 리타겟팅하는 방식으로 진행됐다. 인간의 자유도는 200개 이상인 반면 로봇은 29개에 불과해, 인간 골격 데이터를 로봇의 물리적 구조에 맞게 재매핑하는 복잡한 엔지니어링 작업이 수반됐다.

▲ 모션 캡처 프로세스. (이미지=구글 클라우드)

시뮬레이션 단계에서는 구글 딥마인드의 오픈소스 물리 엔진 무조코(MuJoCo)를 활용해 정확도를 실시간으로 검증했다. 이후 강화학습 단계에서 구글 클라우드 AI 하이퍼컴퓨터와 G4 VM의 GPU 간 P2P 토폴로지를 적용, 중앙처리장치 병목 없이 GPU 간 직접 데이터 전송을 구현해 훈련 속도를 기존 대비 10배 이상 높였다.

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실제로 WPP는 그동안 약 24시간이 걸리던 휴머노이드 로봇 학습 시간을 1시간 이내로 줄이며 최대 95% 수준의 시간 절감 효과를 달성한 것으로 알려졌다.

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이 기술은 위험하거나 복잡한 촬영 환경에서 로봇을 활용한 콘텐츠 제작에 적합한 것으로 평가된다. 로봇은 반복적인 시뮬레이션을 통해 다양한 상황을 학습한 뒤 실제 현장에 투입되며, 제작 효율성과 안전성을 동시에 높이는 효과를 낼 수 있다.

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WPP의 크리에이티브 AI 담당 부사장(SVP) 페리 나이팅게일(Perry Nightingale)은 "이번 방법론은 엔터테인먼트 분야를 넘어 다양한 산업에서 로봇 훈련의 복잡한 연산 문제를 해결하는 데 적용될 수 있다"고 밝혔다.

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WPP는 이 같은 기술을 광고 및 콘텐츠 제작 프로세스 전반에 적용하며, AI 기반 제작 역량을 강화한다는 계획이다. 실제로 일부 프로젝트에서는 AI 기반 제작 파이프라인을 통해 영상 제작 시간을 크게 단축하는 성과도 거둔 것으로 전해졌다.

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특히 휴머노이드 로봇과 같은 복잡한 시스템의 학습에는 막대한 연산 자원이 필요한 만큼, 클라우드 기반 고성능 컴퓨팅이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 분석이다.

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이번 프로젝트에 함께 참여한 유니트리(Unitree)는 자체 강화학습 코드를 깃허브(GitHub)에 오픈소스로 공개했으며, 엔비디아 아이작 심 이미지도 구글 클라우드 마켓플레이스를 통해 제공된다.

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한편 WPP는 영국 런던에 본사를 둔 세계 최대 규모 광고·마케팅 커뮤니케이션 그룹으로, 700억달러 규모의 미디어를 운용하며, 산하에 오길비(Ogilvy), 그레이(Grey), 버크셔 해서웨이 미디어(GroupM) 등 수백 개의 광고·PR·디지털 마케팅 에이전시를 보유하고 있다.

 

백승일 기자 robot3@irobotnews.com

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