프랑스 그르노블, 알프스 자락의 과학 도시에 자리한 네이버랩스 유럽(NAVER LABS Europe)은 로봇과 인공지능이 만나는 최전선입니다. 전 세계 26개국에서 모인 AI 연구자들이 “로봇이 사람처럼 세상을 이해할 수 있을까?”라는 오래된 질문에 실제적인 답을 만들어가고 있습니다.
그중에서도 파운데이션 모델은 가장 주목받는 화두입니다. 네이버랩스 유럽은 이러한 파운데이션 모델을 로보틱스에 적용하는 데 있어 선도적인 역할을 하고 있습니다.
다음은 이를 주도하고 있는 마틴 휴멘버거 (Martin HUMENBERGER, Director of Science), 플로랑 페로닌 (Florent PERRONNIN, Technical Advisor)과의 인터뷰를 재구성한 내용입니다.
"로봇이 세상을 이해하기 위한 모델"
플로랑: 네이버랩스 유럽은 지난 3~4년 동안 로봇을 위한 파운데이션 모델 연구에 집중해왔습니다. 예전에는 새로운 문제가 생길 때마다 그에 맞는 전용 AI 시스템을 일일이 개발해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 하지만 파운데이션 모델은 방대한 데이터를 학습해 다양한 후속 과제에 활용할 수 있는 범용 대규모 AI 모델로, 이런 한계를 뛰어넘고 있습니다.
마틴: 우리의 목표는 AI를 활용해 네이버의 서비스 로봇이 더 다재다능하고 신뢰받는 조력자가 되도록 만드는 것입니다. 이를 위해 세 가지 큰 연구 방향에 집중하고 있습니다.
첫째는 비전(Vision)입니다. 로봇이 자신이 활동하는 환경을 이해할 수 있도록 돕는 AI를 개발합니다. 둘째는 액션(Action)입니다. 로봇이 실제 물리적 세계에서 행동할 수 있도록 하는 연구입니다. 셋째는 인터랙션(Interaction)입니다. 로봇이 사람은 물론 다른 로봇과도 효율적으로 상호작용할 수 있도록 하는 연구입니다.
플로랑: 이 세 축을 중심으로 우리는 이미 다양한 성과를 거두고 있습니다. 시각 인지 분야에서 로봇이 세상을 단순히 보는 것을 넘어, 공간의 구조와 깊이까지 이해할 수 있도록 하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 사물이 어디에 있고 얼마나 떨어져 있는지 파악해 3차원적으로 인식할 수 있게 된 거죠. 의사결정 측면에서는 경로 탐색이나 로봇 작업 할당 같은 최적화 문제에 파운데이션 모델을 적용한 세계 최초의 연구소 중 하나입니다. 또한 상호작용 분야에서는 대규모 파운데이션 모델을 실제 환경에서 효과적으로 활용하는 연구에서 상당한 진전을 이루고 있습니다.
마틴: 로봇이 복잡한 제약 조건 속에서도 스스로 경로를 찾고, 주어진 여러 작업을 최적화해 수행하는 것은 오랫동안 어려운 문제로 여겨졌습니다. 하지만 파운데이션 모델은 이러한 복잡한 문제를 단일 모델로 유연하게 해결할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.
플로랑: 결국 핵심은 범용성(Versatility)입니다. 로봇이 장소나 환경, 조건에 구애받지 않고 작동하며, 예상치 못한 상황에도 스스로 대응하고, 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이죠. 하나의 모델로 여러 상황과 과제에 대응할 수 있다는 점에서 파운데이션 모델은 로봇을 진정한 만능 어시스턴트로 만드는 핵심 열쇠라 할 수 있습니다.
마틴: 저는 박사 과정 때부터 3D 컴퓨터 비전과 로봇 자율성에 대해 탐구해왔고, 그 시절부터 ‘로봇이 인간처럼 세상을 이해할 수 있을까?’라는 질문을 품고 있었습니다. 지금은 그 가능성이 점점 현실이 되어가는 시대라 정말 흥미롭습니다.
네이버랩스 유럽의 연구는 AI의 새로운 패러다임인 파운데이션 모델을 로봇에 접목함으로써, 물리적 세상을 이해하고 스스로 과제를 수행할 수 있는 능력에 집중하고 있습니다.