적은 정보만으로도 작업 정밀도 높여...KAIST, 로봇 AI '디스포' 개발

AI 요약

한국과학기술원(KAIST) 박대형 전산학부 교수팀이 적은 양의 동작 데이터만으로 사용자가 원하는 정밀도에 맞춰 움직임을 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 DiSPo를 개발했다고 24일 밝혔습니다. 연구팀은 시간 변화 학습을 위한 상태공간모델 맘바와 확산모델을 결합해 로봇이 스스로 정밀도를 조절하도록 했고, 시뮬레이션에서 기존 최고 성능 모델 대비 최대 81% 높은 작업 성공률을 기록했으며 실제 협동로봇 실험에서는 반경 2.5㎜ 틈에 부품을 끼우고 스마트폰 셔터 버튼을 누르는 등 기존보다 최대 4배 높은 성공률을 보였습니다. 이번 연구는 김재철 AI대학원의 오나영 석사과정생이 제1저자로 주도해 지난 1일 ICRA 2026에서 발표했으며, 연구진은 이 기술이 로봇 개발 비용을 낮추고 제조·의료·서비스 산업의 자동화를 앞당기는 데 기여할 것으로 전망했습니다.