프린스턴대, GPT-3 모델 활용한 집안 정리 로봇 '타이디봇' 개발

 

▲ 타이디봇이 집안을 정리하는 모습(사진=스탠포드대)

 

미국 프린스턴대, 스탠포드대, 구글 공동 연구팀이 오픈AI의 대규모 언어모델 'GPT-3 다빈치'를 활용해 영어 명령을 알아듣고, 집안을 정리하는 로봇인 ‘타이디봇(Tidybot)’을 개발했다고 밝혔다.

 

이 로봇은 개별 사용자의 선호도를 반영해 세탁물 분류, 바닥에 쌓인 쓰레기 줍기, 장난감 정리 등 작업을 수행할 수 있다. GPT-3 다빈치는 자연어를 이해하고, 생성할 수 있는 딥러닝 모델이다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터에서 복잡한 객체 속성과 관계를 학습할 수 있는 강력한 요약 기능을 갖추고 있다.

 

연구팀은 이 기능을 활용해 사용자가 제공한 몇 가지 예시된 객체를 기반으로 물체를 배치하고, 개인 사용자의 선호 규칙에 따라 로봇과 상호작용하도록 했다. 예를 들어 사용자가 '노란색 셔츠는 서랍에, 짙은 자주색 셔츠는 옷장에, 흰색 양말은 서랍에 놓으라'고 예시를 제시하면 이 같은 사례와 사용자의 선호도를 바탕으로 학습을 수행한다.

 

연구팀은 아카이브(arXiv)에 발표한 논문에서 “우리의 기본적인 견해는 대규모 언어모델(LLM)의 요약 능력과 개인화된 로봇의 일반화 요구가 매우 잘 일치한다는 것”이라고 말했다.

 

연구팀은 로봇이 세탁물을 옅은 색과 짙은 색으로 구분하고, 음료수 캔을 회수하고, 쓰레기를 버리고, 가방과 식기를 치우고, 흩어진 물건을 제자리에 놓고, 장난감을 서랍에 넣는 동작들을 선보였다.

 

연구팀이 실제 타이디봇을 대상으로 실험한 결과 물체의 85%를 성공적으로 정리하는 것을 확인했다. 타이디봇은 LLM 이외에도 이미지 분류기인 클립(CLIP)과 물체검출기인 ‘OWL-ViT’ 기술을 이번 연구에 활용했다.

 

연구팀은 개인의 취향이나 문화적 배경에 따라 사람들의 선호도가 달라지기 때문에 각각의 물체를 놓을 적절한 장소를 결정하는 것이 이번 연구의 핵심과제라고 소개했다.

 

 

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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