"로봇이 사람 손재주 배운다"... KAIST, 적은 데이터로 초정밀 작업 구현하는 AI 개발

AI 요약

KAIST 전산학부 박대형 교수 연구팀은 적은 양의 동작 데이터만으로 작업 상황에 따라 정밀도를 조절하는 다중 정밀도 로봇 조작 AI 모델 DiSPo를 개발하고, 시간 연속 변화를 학습하는 상태공간모델 맘바(Mamba)와 확산모델을 결합했다고 밝혔습니다. 디스포는 시뮬레이션에서 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 향상시켰고, 실제 협동로봇 실험에서는 반경 2.5mm의 틈에 부품을 삽입하고 스마트폰의 작은 셔터 버튼을 누르는 등 기존 AI 대비 최대 4배 높은 성공률을 보였습니다. 이번 연구는 KAIST 김재철 AI대학원 오나영 석사과정생이 제1저자로 주도해 6월 1일 오스트리아 비엔나에서 열린 ICRA 2026에서 발표됐으며, 제조·의료·서비스 분야의 로봇 자동화 도입 비용을 낮추고 적용 범위를 확대할 것으로 기대됩니다.