KAIST, 적은 데이터로 정밀 동작 학습하는 로봇 AI 개발

AI 요약

2026년 6월 24일 KAIST 전산학부 박대형 교수팀은 적은 시범만으로도 작업 상황에 따라 정밀도를 스스로 조절해 정교한 동작을 만들어내는 로봇 인공지능 모델 디스포(DiSPo)를 개발했다고 밝혔습니다. 디스포는 상태공간모델 맘바(Mamba)와 확산모델을 결합하고 단계 조정 계수와 의사 시연을 활용해 저주파 시연으로도 스스로 정밀한 의사 시연을 생성·학습하며 시뮬레이션에서 기존 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 끌어올렸고, 실제 협동로봇 실험에서는 반경 2.5mm 틈 통과와 스마트폰 셔터 버튼 누르기 등에서 기존보다 최대 4배 높은 성공률을 보였습니다. 연구팀은 이 기술이 정밀 부품 조립, 케이블 연결, 의료 수술 등 제조·의료·서비스 산업의 자동화에 적용될 수 있고 데이터 수집 비용을 크게 줄일 수 있다고 설명했습니다.