로봇이 이전에 경험하지 못한 환경에서 작업을 수행하게 만들기가 여간 까다로운 게 아니다. 연구원들은 로봇이 새로운 장소에서 작업을 원활히 수행할 수 있도록 만들려고 할 때마다 새로운 데이터로 로봇을 다시 훈련시켜야 하는데, 이때 상당한 시간과 비용이 소요될 수 있기 때문이다.

그런데 최근 미국의 연구원들이 로봇이 새로운 환경에서 추가 훈련이나 미세 조정 없이도 기본적인 작업을 수행하도록 가르치는 5가지 인공지능(AI) 모델을 개발했다. ‘로봇 유틸리티 모델(Robot Utility Model, 이하 RUM)’이라고 통칭되는 이 모델들은 로봇이 낯선 환경에서 문이나 서랍을 열고 휴지, 가방 및 원통형 물건을 집는 등 5가지 작업을 90%의 성공률로 수행할 수 있도록 지원한다.

뉴욕 대학교와 메타 및 로봇 공학 기업인 헬로 로봇(Hello Robot) 연구원들로 구성된 연구팀은 이번 연구 결과를 통해 로봇에게 새로운 기술을 더 쉽고 빠르게 가르치는 동시에 로봇의 활용 범위를 새로운 영역으로 확대할 수 있기를 기대한다. 예를 들어, 이 연구 결과가 더 쉽고 저렴한 가정용 로봇의 상용화에 기여할 수 있다는 생각이다.