ETRI, 환경 기억해 행동하는 로봇 AI 개발

한국전자통신연구원(ETRI)이 광주과학기술원(GIST)과 함께 로봇이 주변 환경 정보를 기억해 두었다가 필요할 때 조회해 행동에 반영하는 AI 에이전트 기술 '씬쿼리플래너(SceneQueryPlanner)'를 개발했다고 26일 밝혔다. 기존 AI 에이전트는 관측한 환경 정보를 그때그때 추측하는 방식으로 활용해왔다. 이번 기술은 환경을 관측하는 과정과 저장된 기억을 조회하는 과정을 결합한 것이 특징이다. 그 결과 복합 작업 성공률이 기존 방식보다 24%포인트 높아진 것으로 나타났으며, 가정·서비스 로봇 등에 활용될 것으로 기대된다.

이 일이 어디서 왔나

로봇이나 AI 에이전트가 여러 단계를 거치는 복합 작업을 안정적으로 수행하도록 만드는 연구는 여러 갈래로 진행되고 있다. AWS는 10월 23일 여러 턴에 걸친 행동 전체를 평가해 보상을 주는 강화학습 방식으로 에이전트의 과제 성공률을 끌어올린 사례를 공개했고, MIT 연구진은 10월 25일 목적 없이 탐색하며 쌓은 경험이 이후 과제 수행에 도움이 된다는 논문을 내놨다. ETRI·GIST의 이번 기술은 로봇이 환경을 매번 다시 추측하는 대신 과거에 관측한 정보를 기억해 꺼내 쓰도록 하는 접근으로, 같은 맥락에서 에이전트의 작업 수행 안정성을 높이려는 시도 중 하나로 볼 수 있다.