Embodied AI란 무엇인가?

구현하다는 뜻을 가진 Embody의 과거분사인 Embodied와 인공지능을 뜻하는 AI가 결합된 단어입니다.

시뮬레이터(Simulator)라는 3D 가상환경(Environment)에 에이전트를 생성하여 여러가지 과제(Task)를 수행시켜 학습시킨 후,

현실의 로봇과 같은 기계에 전이하여(Sim2Real) 현실에서도 특정 과제(Task)를 잘 수행할 수 있도록 하는 분야입니다.

주요 단어들을 살펴보면

• 시뮬레이터 Simulator : 에이전트가 움직일 수 있는 가상의 공간을 만들고 그 안에 가구나 물건, 사람등을 배치하여 현실적인 가상의 실험공간을 만들어주는 프로그램 입니다.
• 가상 환경 Environment : 에이전트가 돌아다니는 3D 가상 환경으로 주로 집으로 많이 만듭니다. 방, 부엌, 거실, 화장실 등 특정 공간만 사용하기도 하며 가상환경 내부에 현실의 집과 유사하도록 각종 가구와 사물들을 배치합니다.
• 과제 Task : 에이전트에게 주어지는 임무로 크게 Exploration, Navigation, Question Answering으로 나눌 수 있습니다.
• Sim2Real : 시뮬레이터에서 학습된 에이전트를 현실에 있는 로봇에 전이(Transfer)하는 것으로 실제 환경에서도 잘 작동하도록 간격을 줄이는것이 중요합니다.

https://embodied-ai.org/#overview

Embodied AI Workshop

Embodied AI는 CVPR 2021에서 Workshop이 열릴 정도로 최근 떠오르는 분야라 할 수 있습니다.

위 사이트를 방문해보시면 최신 연구들의 논문과 영상들을 보실 수 있습니다.

Vision 뿐만 아니라 NLP, Robotics, Reinforcement Learning 등 다양한 분야들이 사용되는 분야 입니다.

현실에 있는 로봇에 인공지능을 탑재하여 학습을 시키는데에는 많은 어려움이 있습니다. 매번 다양한 환경을 만들기도 어렵고 로봇이 고장나기도하니까요.

그래서 컴퓨터에서 그래픽 프로그램들을 통해 만든 오브젝트들을 활용하여 현실과 유사한 다양한 환경을 만들고 그 안에서 인공지능을 학습시켜 지시하는 일들을 수행할 정도가 되면

인공지능을 현실의 로봇에 탑재하는거라 보시면 됩니다.

현재는 시뮬레이터도 다양하게 공개되어있고 사용되는 데이터셋도 다양합니다.

챌린지나 태스크들도 점점 세분화되고 있는 상황으로 이제 막 다양한 연구가 이루어지고 있는 분야 입니다.

다음 글에서는 서베이 논문인 A SURVEY OF EMBODIED AI: FROM SIMULATORS TO RESEARCH TASKS을 리뷰하면서 더 자세하게 설명하겠습니다.