“로봇 연산, 하드웨어 늘려서는 해결 안 돼”…엣지 AI 한계에 탐색 공간 8~11배 압축 실험

2026.09.01. 08:01:55

로봇 전문 매체 더 로봇 리포트가 현지 시각 8월 30일, 로봇의 연산 한계는 하드웨어를 늘리는 방식으로 해결되지 않는다는 기고문을 게재했다. 카자흐스탄의 독립 연구자 젠기스 틸레우바이가 썼다.

틸레우바이는 로봇이 한 걸음마다 고를 수 있는 선택지가 A개이고 앞을 내다보는 단계가 L단계라면 살펴야 할 경우의 수가 A의 L제곱으로 커진다고 설명했다. 선택지를 10개로만 잡아도 5단계에서 10만, 10단계에서 100억, 20단계에서 10의 20제곱이 되며, 창고 로봇의 경로 계획이 10단계, 여러 대가 서로를 피하는 계획이 20단계 수준이라고 적었다. 실제 로봇은 관절 각도와 속도, 가속도처럼 값이 끊기지 않고 이어지는 범위에서 움직이므로 선택지는 이보다 훨씬 많다는 설명이다.

연산을 클라우드로 옮기는 방식에 대해서는 지연 시간과 통신 끊김을 이유로 들었다. 챗봇이라면 0.5초 지연을 이용자가 알아채지 못하지만, 이족보행 로봇이나 교차로의 자율주행차는 50밀리초만 늦어도 사고 위험이 커진다는 것이다. 도심이나 공장에서 전파가 약해지거나 끊기면 수십에서 수백 킬로그램짜리 기계가 제어에서 벗어난다고 덧붙였다.

틸레우바이는 탐색 공간 자체를 실행 도중에 줄이는 방법을 대안으로 제시했다. 탐색 공간은 로봇이 다음 행동을 정하려고 따져 보는 경우의 수 전체를 말한다. 신경망 가지치기나 양자화처럼 모델을 작게 만드는 기존 방식과 달리, 평가할 값어치가 없는 계획 가지를 계산 전에 잘라 낸다. 신경망 가지치기는 모델에서 영향이 작은 연결을 걷어 내는 방법이고, 양자화는 숫자의 정밀도를 낮춰 모델 용량을 압축하는 기법이다. 시뮬레이션에서는 판단 품질을 유지하면서 탐색 공간을 8~11배 줄였다고 밝혔다.

2차원 시뮬레이션 시험에서 주변이 무질서하게 바뀌는 조건을 주자 충돌 직전까지 가는 사건이 기존 경로 계획기의 평균 27.000에서 2.200으로 줄었고, 어느 쪽으로 가도 조건이 같아 기존 계획기가 멈칫거리던 조건에서는 진동 지표가 5.000에서 0.000으로 내려가 모든 시험에서 진동이 사라졌다. 틸레우바이는 이 결과가 단순화된 2차원 환경에서만 확인됐고 실제 로봇에서는 검증하지 않았다고 밝히면서, 실물 하드웨어에 옮겨 시험할 연구 협력처를 찾고 있다고 적었다. 시뮬레이션 코드는 깃허브에 공개돼 있다.

자세한 내용은 더 로봇 리포트에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

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