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테슬라의 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus) [사진: 테슬라]

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[디지털투데이 AI리포터] 테슬라가 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)의 훈련 전략을 수정하며, 자사의 자율주행 인공지능(AI) 개발 방식과 유사한 접근을 택했다.

25일(현지시간) 비즈니스인사이더에 따르면 테슬라는 기존의 모션 캡처 슈트와 가상현실(VR) 헤드셋을 활용한 데이터 수집 방식을 축소하고, 작업자가 물체를 집거나 셔츠를 접는 등의 작업을 수행하는 영상을 기록해 로봇을 훈련할 계획이다.

이러한 변화는 옵티머스 책임자였던 밀란 코박(Milan Kovac)이 사임하고 AI 디렉터 아쇼크 엘러스와미(Ashok Elluswamy)가 프로그램을 맡은 직후 이뤄졌다. 기존의 모션 캡처 방식은 로봇이 환경과 물리적으로 상호작용할 수 있도록 돕지만, 테슬라는 대량의 영상 데이터를 활용해 더 빠르게 학습하도록 방향을 바꿨다. 이는 테슬라가 자율주행 소프트웨어를 훈련할 때도 활용한 방법이다.

테슬라는 작업자의 손과 관절 움직임을 정밀하게 기록하기 위해 5개의 카메라가 장착된 헬멧과 백팩을 사용하고 있다. 또한 AI가 환경을 정확히 이해할 수 있도록 다양한 각도의 데이터를 수집하고 있다. 이는 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 오래전부터 주장해 온 '카메라를 통한 AI 학습' 철학과도 맞닿아 있다.

전문가들은 테슬라의 새로운 접근법이 AI 학습을 가속화할 수 있다고 평가했지만, 물리적 데이터의 부족은 한계로 지적했다. 조나단 에이킨(Jonathan Aitken) 셰필드대 로봇공학 교수는 "테슬라는 다양한 작업에 적용할 수 있는 일반화된 행동을 가르쳐야 한다"며 "단순히 하나의 작업을 학습하는 것만으로는 충분하지 않다"고 분석했다.

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