IEEE Spectrum Robotics
로봇, 촉각을 익히다
정밀 조작(dexterous manipulation)은 로봇이 일상 과제를 수행하는 데 가장 큰 장벽 중 하나로 남아 있으며, 촉각이 그 돌파구로 주목받고 있다. 시각-언어-행동 모델(VLA)은 대규모 이미지·영상·텍스트로 사전학습한 뒤 원격조작 시연으로 미세조정돼, 빨래 개기·거실 정리·주방 기기 조작 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐다. 그러나 USB 케이블 연결이나 열쇠 돌리기처럼 손의 정밀한 제어가 필요한 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 이는 VLA가 인간이 주로 활용하는 정보 원천 중 하나인 촉각을 반영하지 못하기 때문이다. 학계 연구실과 스타트업들이 새로운 촉각 데이터셋과 관련 기법 개발에 나서면서 이 상황이 변화하기 시작했다.
큐레이터촉각 데이터셋 구축과 기법 개발이 이제 막 시작된 단계임을 고려하면, 현재 발표되는 성과 대부분은 제한된 과제·환경에서의 실험실 수준 결과일 가능성이 높으므로 범용 정밀 조작으로의 전환 가능성은 아직 검증이 필요하다.
