작은 냉장고(약 20kg)을 들어서
머리만 먼저 돌려서 그대로 반대방향으로 전진한 후
그 자세에서 상체만 돌려서
살짝 내려놓음.
이 실험은 20kg 무게의 짐을 다루는 미션을 얼마나 잘 수행하는 가를 테스트하는 것인데 45kg까지 미션을 성공했고,
계속 한계치까지 실험을 하고 있다고 함.
더 놀라운 것은 학습 시스템으로
다른 휴머노이드 기업이나 중국 기업에서도 많이 쓰는 사람이 동작을 보정하는 기법도 쓰고 있지만,
핵심이 되는 기법은 시뮬레이션으로 수천 수만회의 가상학습을 하여 최적의 방법을 찾아내는 것임.
저 수많은 가상세계의 아틀라스들은 각자 실패도 하고 성공도 하면서 작은 냉장고를 옮기는 방법을 익히고 있는 것.
이렇게 성공한 데이터는 재가공되어 병렬공유가 가능하며, 이것이 아틀라스가 공장에 투입될 때
학습하는 시스템이 되고 결국 가정용까지 확대될 수 있는 길로 이어짐.
현재까지 저렇게 무거운 물건으로 작업하고, 스스로 학습하는 시스템을 공개한 아틀라스는
구글, 엔비디아, 토요타등과 인공지능 학습을 협력하고 있고,
저 학습 방법이 아틀라스의 진짜 강점임. 물론 하드웨어가 최강이라서 가능한 이야기.
결론 : 남들이 택배 분류할때 현대 보스턴 다이내믹스는 20~45kg 짐옮기는 작업하고 스스로 다양한 작업학습하는 시스템 가동중.
