테슬라 Optimus의 영상 기반 학습 기술

• 단일 신경망 기반 학습: 테슬라 Optimus는 다양한 작업을 하나의 통합된 신경망으로 처리한다. 별도의 모션별 프로그래밍 없이, 하나의 네트워크가 여러 작업을 일반화하여 수행하도록 학습된다linkedin.com.
• 영상 관찰을 통한 학습: Optimus는 인간의 시연을 담은 영상을 관찰하여 새로운 기술을 습득한다. 특히 1인칭 시점 영상을 우선 활용하며, 작업을 수행하는 사람의 관점에서 촬영된 영상을 로봇의 학습 데이터로 사용한다linkedin.com.
• 원격조작 감소: 기존 로봇은 사람이 원격으로 동작을 조종해 데이터를 생성하는 텔레오퍼레이션 방식에 의존했지만, 이는 확장에 한계가 있다. 테슬라 엔지니어들은 “원격조종은 확장성이 없지만, 영상을 통한 학습은 매우 빠르게 확장된다”고 지적했다linkedin.com. 즉, 유튜브나 인터넷에 있는 방대한 시범 영상을 학습하면 적은 직접 조작으로도 빠른 기술 획득이 가능하다.
• 시뮬레이션 병행 학습: Optimus 학습에는 실제 실행뿐 아니라 시뮬레이션 기반의 강화학습도 활용된다. 로봇은 가상 환경에서 과제를 반복 수행하며 최적의 행동 정책을 익히고, 이를 실제 환경에서도 적용한다linkedin.com. 영상에서 얻은 지식과 시뮬레이션 학습을 결합해 빠르게 숙련도를 높인다.

이처럼 Optimus는 영상 기반 강화학습 기술을 통해 인간의 동작을 관찰학습하고, 이를 시뮬레이션에서 반복 학습하여 실제 동작으로 연결한다. 모든 학습 과정은 시각 데이터를 입력으로 받아 깊이 인식, 물체 식별, 공간 추론 등을 수행하고 이를 로봇의 관절 동작으로 변환하는 신경망으로 처리된다linkedin.com.

1인칭 시점 영상 학습 원리

• 1인칭 시점(egocentric) 영상은 카메라가 작업자를 따라다니며 촬영한 것으로, 로봇이 보게 될 시점과 유사한 시각 정보를 담는다. 예를 들어 Meta AI가 공개한 Ego4D 데이터셋(2023년)은 사람이 안경형 카메라를 착용하고 일상 활동을 수행하는 영상들로 구성되어 있다research.gatech.edu. 이러한 데이터는 사람이 실제로 하는 작업을 그대로 포착하기 때문에, 로봇도 같은 시점에서 관찰하며 학습할 수 있다.
• 사람의 시점 데이터 수집: 조지아공대 연구팀은 Meta의 AR 안경(Project Aria)을 착용하고 직접 작업을 수행하면서 1인칭 영상을 녹화했다research.gatech.edu. 예를 들어 연구자가 셔츠를 접거나 장난감을 그릇에 넣는 장면을 녹화하고, 이를 로봇에 학습시켜 같은 작업을 수행하도록 했다. 이처럼 1인칭 영상을 학습 데이터로 사용하면, 로봇이 실제 사람이 보는 장면과 유사한 환경에서 동작을 학습할 수 있어 전이 학습이 용이하다research.gatech.eduresearch.gatech.edu.
• 시각 정보 처리: Optimus의 신경망은 입력된 영상에서 사람의 손 위치, 도구, 객체 위치 등을 인식하고, 거리를 추정하는 등 복합적인 시각 정보를 분석하여 로봇의 동작 명령으로 변환한다linkedin.com. 예를 들어 촬영된 부엌 영상에서 냄비의 위치와 사람의 손 움직임을 파악해, 로봇이 같은 냄비를 잡고 젓도록 하는 식이다.

이렇게 1인칭 영상은 로봇의 센서 시점과 일치하기 때문에, 차원 변환 없이 바로 학습에 활용할 수 있다. 반면 일반적인 3인칭 영상(외부 카메라 시점)은 로봇 관점으로 변환해야 해서 추가 학습이 필요하다. 따라서 초기에는 1인칭 학습에 집중하고, 이후 시야를 넓혀 유튜브 등 **일반 영상(3인칭)**도 학습 자원으로 활용할 계획이다notateslaapp.comlinkedin.com.

행동 모방 및 작업 이해 학습 메커니즘

• 모방 학습 (Imitation Learning): 로봇이 사람의 시연(영상 또는 동작)을 보고 이를 모방하도록 학습하는 방법이다. 사람이 수행한 작업 영상을 입력으로 주면, 그 영상에 대응하는 로봇의 행동 정책(policy)을 신경망이 학습한다. 예를 들어 사람이 끓는 냄비를 젓는 영상을 보고, 로봇의 팔 관절 각도를 조정해 동일하게 젓도록 학습하는 방식이다.
• 행동 복제 (Behavioral Cloning): 모방 학습의 한 기법으로, 시연(영상)과 그에 대응하는 로봇 동작(관절값)을 일대일로 학습한다. 즉, 수많은 영상-동작 쌍을 데이터로 신경망을 학습시켜, 새로운 영상이 들어오면 적절한 동작을 예측하도록 한다. 이는 사람이 **입력(영상)**에 대해 어떤 **출력(행동)**을 했는지 그대로 모방하는 방식이다. 예: 사람이 진공 청소기를 사용해 바닥을 청소하는 장면을 영상으로 기록하고, 로봇이 똑같이 청소 동작을 하도록 학습한다.
• 강화 학습 (Reinforcement Learning): 로봇이 시행착오를 통해 최적 행동 전략을 학습하는 방법이다. 영상 기반 학습으로 초기 정책을 얻은 뒤, 시뮬레이션에서 로봇이 작업을 반복 수행하며 보상 신호를 최대화하도록 학습한다. 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 적응시키기 위해, Optimus는 시뮬레이션 RL을 병행하여 안정성과 성능을 높인다linkedin.com.

이러한 메커니즘을 통해 Optimus는 영상으로부터 인간 행동을 모방한 뒤, 강화학습으로 정교하게 다듬는다. 특히 Tesla 팀은 다수의 새로운 동작을 음성/문자 명령으로 호출할 수 있게 하고, 모두 단일 신경망에서 처리되도록 하여 멀티태스킹 능력을 구현하고 있다teslarati.com.

테슬라 시연 및 발표 사례

최근 테슬라는 Optimus의 학습 성과를 보여주는 동영상 시연을 공개했다. 2025년 5월 발표된 영상을 보면, Optimus는 집안일과 제조업무를 결합한 여러 작업을 수행한다teslarati.com. 예를 들어 진공 청소기로 바닥을 청소하고, 냄비를 젓고, 쓰레기를 치우며, 종이 타월을 찢고, 캐비닛 문을 열고 닫는 등 일상적인 가사 작업을 척척 해낸다teslarati.com. 심지어 테슬라 모델X 서스펜션 부품을 들어 올려 손수레에 올리는 공장 환경 작업도 포함되었다teslarati.com.

특히 눈에 띄는 점은 모든 작업이 단일 신경망으로 처리되었다는 것이다. 테슬라 측은 Optimus의 동작이 1인칭 시점 동영상으로부터 학습된 데이터를 기반으로 한다고 밝혔다teslarati.com. 예를 들어 시연 영상에서 Optimus는 자신에게 비슷한 작업을 수행하는 인간의 영상을 학습 데이터로 받아들였다. 테슬라 Optimus 부사장인 밀란 코박(Milan Kovac)도 X(트위터)에서 “우리는 최근에 인간 비디오로부터 로봇에 대량의 학습을 이전할 수 있는 중대한 돌파구를 이루었고, (현재는 1인칭 영상으로) 새로운 작업을 훨씬 빠르게 부트스트랩할 수 있게 됐다”고 밝혔다teslarati.com. 또한 “새로운 기술들은 자연어(음성/텍스트) 명령으로 호출할 수 있으며, 단일 신경망에서 실행된다”고 덧붙였다teslarati.com.

일론 머스크도 이 같은 접근을 강조했다. 그는 CNBC 인터뷰에서 “Optimus가 유튜브나 안내 영상을 보고 사람처럼 학습할 수 있다면, 수행할 수 있는 작업의 범위(task extensibility)가 기하급수적으로 커질 것”이라고 말했다benzinga.com. 머스크는 이를 “다음 해 안에(near-term)” 실현할 계획이라고 언급해, 테슬라가 현재 이 기술을 적극 개발 중임을 시사했다benzinga.com.

이처럼 테슬라는 Optimus 시연을 통해 1인칭 영상 기반 학습의 가능성을 보여주고 있다. 엔지니어들은 “텔레오퍼레이션보다 학습 속도가 훨씬 빠르다”고 평가하며linkedin.com, Optimus가 향후 집안과 공장에서 사람 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있음을 시사했다.

유사 연구 및 상용화 시도

세계 주요 연구기관과 기업들도 인간의 1인칭 영상을 활용한 로봇 학습을 활발히 연구하고 있다.

구글 딥마인드(Google DeepMind)는 ALOHA Unleashed 등의 시스템으로 인간 시범을 통한 학습을 선보였다. ALOHA Unleashed는 양팔을 이용한 복잡한 조작 과제를 수행하도록 설계되었고, DemoStart는 시뮬레이션을 활용해 다지능 로봇 손의 실제 성능을 향상시킨다deepmind.google. 이들 연구는 인간의 조작 시연 영상을 학습하여 “로봇이 인간 시범에서 학습하고 영상 정보를 행동으로 전환”함으로써 다양한 과제를 수행할 수 있도록 한다deepmind.google.

메타(Meta) AI와 조지아공대 등의 연구진은 1인칭(egocentric) 영상데이터를 기반으로 로봇 학습을 확대하고 있다. 특히 메타가 2023년에 공개한 Ego4D 데이터셋은 사람이 착용한 카메라로 촬영한 일상 행동 영상을 대규모로 제공한다research.gatech.edu. 조지아공대의 EgoMimic 프로젝트는 이 데이터를 활용하여 로봇에게 접시닦기, 장난감 분류 등 작업을 학습시켰다. 연구 결과, 인간의 1인칭 영상을 활용하자 기존 대비 학습 효율이 약 4배까지 향상되었다research.gatech.edu.

한편 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 주로 로봇의 역학 제어와 안정성에 중점을 두고 개발 중이지만, 일부 강화학습을 도입해 성능을 높이고 있다. 예를 들어 Spot 로봇의 보행 제어에 강화학습을 통합하여 현실 세계의 다양한 환경 변화에 적응하도록 했다bostondynamics.com. 로봇 대화(Data넷 AI) 분야에서도 비슷한 시도가 이어지고 있는데, Meta는 동영상과 시뮬레이션을 결합해 로봇이 인간 행동을 학습하도록 하는 연구를 진행 중이다.

이처럼 Optimus와 유사한 학습 방법론은 여러 연구에서 검증 및 발전되고 있다. 영상 기반 학습은 텍스트나 이미지처럼 인터넷에 풍부한 데이터를 활용할 수 있어, 로봇에게 사람과 유사한 방식으로 기술을 학습시킬 수 있는 잠재력이 크다. 다만 아직은 영상과 실제 로봇 동작 간 차이를 줄이고, 잘못된 행동을 학습하지 않도록 하는 안전 필터링 등의 과제가 남아 있다. 테슬라 역시 관련 데이터를 엄선하고 통제된 환경에서 학습을 진행하고 있다.

요약: 테슬라 Optimus는 인간이 촬영한 1인칭 영상을 활용해 행동을 모방하고, 시뮬레이션 기반 반복학습으로 이를 정교화하는 방식으로 학습한다. 모방 학습과 강화학습을 결합한 이 접근법은 기존 로봇 프로그래밍과 달리 영상 데이터만으로 다양한 작업을 빠르게 습득할 수 있게 해준다. 이미 Optimus는 진공청소, 요리, 쓰레기 처리 등 가정·제조 과제를 수행하는 시연을 통해 가능성을 보여주었으며, 구글 딥마인드와 Meta 등도 유사한 기술을 연구하여 로봇의 다능화 시대를 준비하고 있다linkedin.comdeepmind.google.

용어 설명: *모방 학습(imitation learning)*은 로봇이 인간 시연을 보고 이를 학습하도록 하는 방식이며, *행동 복제(behavioral cloning)*는 영상과 대응 행동을 일대일로 학습하는 모방 기법이다. *강화학습(reinforcement learning)*은 보상을 통해 시행착오로 행동 전략을 최적화하는 방법으로, 영상 학습 후 로봇의 동작을 연마하는 데 활용된다.