(최홍규의 피지컬 AI)로봇이 넘어진 뒤 혼자 일어날 때, 피지컬 AI는 우리 곁에 더 가깝게 온다

AI 요약

로봇이 우리 삶에 들어오기 위해서는 넘어져도 스스로 일어나는 능력과 균형 유지가 필요하다는 전제 하에, 2025년 두 국제 학술대회에서 발표된 논문들이 이 조건들의 현황을 보여주었습니다. 2025년 9월 Conference on Robot Learning의 「HuB: 극한 휴머노이드 균형 학습」은 강화 학습 기반 균형 훈련 프레임워크로 제비 균형·이소룡 킥·나타 포즈 등 극한 자세를 유니트리 'G1'에 적용해 5회 중 4~5회 성공을 기록하고 센서 오차를 모사하기 위해 1초마다 최대 초속 0.5미터의 충격을 주는 방식으로 실제 환경의 미세 교란을 대비했습니다. 2025년 6월 Robotics: Science and Systems의 「실세계 휴머노이드 로봇을 위한 기립 정책 학습」은 일리노이대학교 연구팀의 휴먼업 프레임워크로 2단계 강화 학습을 통해 유니트리 'G1'의 기립 성공률을 78.3%로 끌어올려 제조사 기본 기립 프로그램의 41.7%보다 높였으나 눈밭에서는 두 방법 모두 실패하는 등 여전히 제한된 환경에서만 검증되었고, 따라서 도입 전 실제 환경에서 균형을 잃는 조건과 기립 가능 여부를 확인해야 한다고 제시했습니다.