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5월 25일, 세계 최초로 인간형 로봇이 참가하는 격투 대회로 알려진 "CMG 세계 로봇 경연 대회 시리즈" 메카 격투 경기장 대회가 항저우에서 개최되었습니다. 이 대회에는 총 4개 팀이 참여합니다. 각 팀은 Yushu G1 로봇을 수동으로 제어하여 서로 경쟁하는 실제 플레이어로 구성되어 있으며, 잽, 후크, 발차기, 회피 등 9가지 격투 기술을 구사합니다. 전문 심판의 감독 하에 4개 팀이 3라운드와 9라운드를 치른 끝에, 온몸에 멍이 든 인공지능 블로거가 조종하는 'AI 전략가'가 우승을 차지했습니다.
로봇 격투 대회를 개최하는 의미는 무엇인가?
위수테크놀로지의 왕치신 이사는 이 대회를 통해 우선 로봇 알고리즘이 어느 정도 개선되었고, 소프트웨어 수준의 연구개발이 어느 정도 이루어졌는지 모든 사람에게 알리고 싶다고 답했습니다. 둘째, 이를 활용해 로봇의 구조를 검증하고 후속 개선을 도모하고자 한다. 마지막으로 그는 모든 사람이 로봇 응용 분야의 수준을 알게 되기를 바랍니다.
이 격투 대회에 참가하는 G1 로봇은 로봇의 손목, 허리, 다리 등의 움직임 궤적을 수집하기 위해 많은 센서를 장착한 후, 이 데이터를 AI 모델에 '공급'하여 딥러닝을 통해 AI 모델을 더욱 똑똑하게 만든다고 합니다.
본 논문은 로봇, AI 모델, 알고리즘을 결합한 분산형 클라우드 컴퓨팅의 관점에서 격투 경기장에서 인간형 로봇의 다양한 성능을 분석합니다.
기존의 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 주로 원격 데이터 센터에 의존하여 로봇이 수집한 인식 데이터를 클라우드에 업로드하여 처리한 다음 지침을 반환합니다. 이 모드는 정적이거나 상호작용이 약한 시나리오(예: 공장 로봇 팔)에서는 허용되지만, 로봇 싸움과 같이 매우 역동적이고 대립적인 시나리오에서는 심각한 병목 현상에 직면하게 되며, 이는 높은 지연 시간, 대역폭 압박, 낮은 안정성(중단되기 쉬움)으로 나타납니다.
분산형 클라우드 컴퓨팅 시나리오에서는 위에서 언급한 병목 현상이 크게 개선될 것입니다. 본 글에서 언급하는 분산형 클라우드 컴퓨팅이란 DePIN 분야의 클라우드 컴퓨팅을 뜻합니다. DePIN은 블록체인에서 구동되고 엣지 컴퓨팅, 지능형 슈퍼컴퓨팅, DeCloud, AI 기술, 암호화폐, NFT, DID(탈중앙화 신원), DAO 거버넌스를 결합한 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크입니다.
1. 동적 실시간 성능이 크게 향상되었습니다.
펀치를 날리는 순간 로봇의 자세 피드백(관성 반응, 발 지지력 변화)을 기존의 클라우드 컴퓨팅에 의존한다면, 높은 지연 시간으로 인해 불균형적인 움직임이나 방어 실패가 발생할 가능성이 높습니다.
그러나 분산형 클라우드 컴퓨팅 시나리오에서는 로봇이 인근 에지 장치 노드를 통해 데이터를 전송하고 계산할 수 있습니다. 에지 장치 리소스가 제한적인 경우, 인근 노드의 컴퓨팅 파워 풀을 호출하여 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 동시에, 온체인 거버넌스는 컴퓨팅 파워의 가격과 우선순위를 조정하여 시장 지향적이고 효율적인 스케줄링을 달성할 수 있습니다.
로봇은 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 노드로 엣지 컴퓨팅 칩을 배포하여 밀리초 수준의 동작 보정과 안정적인 중심 피드백을 구현할 수도 있습니다. 예를 들어, 여러 라운드의 격투에서 AI 에이전트는 과거 궤적과 움직임을 기반으로 상대방의 움직임을 예측하는 법을 배울 수 있으며, 로컬 AI 모델은 데이터 피드백을 통해 실시간으로 "진화"하여 개인화된 "격투 스타일"을 형성할 수 있습니다.
반면, "개별 지능"을 갖춘 각 로봇은 슈퍼컴퓨팅 능력 하의 온체인 합의 의사결정 시스템과 체인 상의 분산형 네트워크의 조정된 스케줄링을 결합하여 방어와 공격을 조정할 수 있습니다. 동일한 전선에 있는 로봇은 온체인 합의 의사결정 시스템을 기반으로 협력적인 방어와 공격을 통해 "전술 팀"을 구성할 수도 있습니다. 딥 러닝을 통해 로봇은 로봇 대 로봇 전투에서 승리하는 방법을 인간보다 더 잘 이해할 수 있으며, 이를 통해 인간 운영자에게 전략적 제안을 제공할 수 있습니다.
2. 데이터가 더 이상 클라우드에 저장되지 않으며 개인 정보 보호 및 시스템 견고성이 향상됩니다.
로봇 전투 중 수집된 방대한 양의 데이터(동작 궤적, 모터 토크, 충격 피드백)는 로컬 AI 모델에서 직접 반복 및 훈련할 수 있으므로 공격으로 인한 집중 누출 위험을 피할 수 있습니다. 또한 여러 로봇을 온체인 신원 인증을 통해 엣지 모델과 상호 연결하여 간섭 방지 협업 네트워크를 형성할 수 있습니다.
조금 더 나아가면, 로봇과 Web3(RWA)를 결합하면 혁신의 불꽃도 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 각 로봇이 훈련한 전투 전략 모델을 체인 상에서 공개, 판매, 공유할 수 있으며, 챔피언형 로봇 모델의 데이터를 체인 상에서 주조하여 유통할 수 있어 "스킬이 자산이다"라는 Web3 구조를 형성할 수 있습니다.
인간형 로봇에서의 기존 클라우드 컴퓨팅과 분산형 클라우드 컴퓨팅의 적응성 비교
요약
안정성, 응답 속도, 지능적인 의사 결정에 대한 요구가 매우 높은 CMG 세계 로봇 경진대회와 같은 경쟁 환경에서는 높은 지연 시간과 낮은 실시간 성능으로 인해 기존 클라우드 컴퓨팅은 더 이상 적용할 수 없습니다. 분산형 클라우드 컴퓨팅 시스템, 특히 엣지 추론, 슈퍼컴퓨팅, 지능형 에이전트 오케스트레이션 기능을 갖춘 네트워크 아키텍처는 미래에 인간형 로봇의 싸움이나 협력 행동을 지원하는 데 더욱 적합할 것입니다.
분산형 클라우드 컴퓨팅(DePIN)은 언제나 Web3 프로젝트의 인프라로 여겨졌지만, 인프라로서 전 세계를 향하고 있습니다. 로봇공학 분야에서는 로봇 사회의 컴퓨팅 네트워크 협업 시스템이 되어 수억 개의 "육체화된 지능형 에이전트"가 세상을 인식하고, 협업적으로 행동하며, 실시간으로 진화하도록 합니다.
컴퓨팅 외에도 현재 인간형 로봇이 직면한 병목 현상에는 알고리즘 모델, 배터리 수명, 열 관리 및 개선이 필요한 다른 문제가 있습니다.
가오궁 로봇 산업 연구소 소장인 루 한천은 "앞으로는 기본 하드웨어, 생체 동작 알고리즘, 일반 AI 모델 등 기본 분야에 대한 투자를 지속해서 늘려 경기장 공연에서 실제 시나리오로의 도약을 이뤄내야 합니다."라고 결론지었습니다.
참조:
