사회
KAIST, "작업 성공률 최대 81% 향상"…적은 정보로 정밀동작 구현 '로봇 AI' 개발
뉴스보이
2026.06.24. 08:53
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간단 요약
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KAIST가 로봇 AI '디스포'를 개발했습니다. 이는 적은 데이터로도 정밀 부품 조립, 의료 수술 등 고난도 작업을 수행합니다.
기존 대비 최대 81% 높은 성공률을 보이며, 데이터 수집 비용을 획기적으로 절감해 산업 자동화를 이끌 예정입니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
한국과학기술원(KAIST) 전산학부 박대형 교수 연구팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 정밀한 작업을 수행하는 로봇 인공지능 모델 '디스포(DiSPo)'를 개발했습니다. 기존 로봇 인공지능은 방대한 양의 데이터를 학습해야 정밀한 작업이 가능했지만, 디스포는 이러한 한계를 극복했습니다.
연구팀은 로봇이 움직임 변화를 스스로 예측하며 다양한 행동을 학습할 수 있는 기술을 개발했습니다. 특히 작업 상황에 따라 동작을 세밀하게 나누거나 크게 조절하는 기능을 새롭게 도입했습니다. 이는 상태공간모델 '맘바(Mamba)'와 확산모델(Diffusion Model)을 결합하여 구현되었습니다.
디스포는 적은 데이터로 학습하더라도 실제 작업 시 움직임을 더 작은 단위로 나눠 정교하게 동작합니다. 시뮬레이션 환경에서 기존 최고 성능 모델 대비 최대 81% 높은 작업 성공률을 기록했습니다. 실제 협동로봇 실험에서는 반경 2.5mm 좁은 틈에 부품을 끼우거나 스마트폰 셔터 버튼을 누르는 고난도 작업을 안정적으로 수행하며, 기존 모델보다 최대 4배 높은 성공률을 보였습니다.
이번 기술은 정밀 부품 조립, 의료 수술, 정밀 가공 등 높은 정확성이 요구되는 다양한 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 박대형 교수는 로봇이 스스로 부족한 데이터를 채워 실력을 높일 수 있다고 설명했습니다. 이는 데이터 수집 비용을 획기적으로 줄여 제조, 의료 등 다양한 산업 현장의 자동화를 앞당기는 데 기여할 전망입니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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