GoogleDeepMind 는 생성 범용 월드 모델의 최신 버전인 Genie3 를 공개하여 로봇 애플리케이션을 포함하여 보다 지능적이고 적응 가능한 시뮬레이션 환경을 만드는 데 있어 한 걸음 더 나아간 것이라고 설명했다.

회사의 발표는 비디오 예측 및 일반 AI 학습의 발전에 중점을 두고 있지만 Genie 3는 자율 시스템을 훈련하고 테스트하기 위해 충실도가 높은 물리 인식 시뮬레이션 시스템에 의존하는 로봇 공학 개발자와 직접적인 관련이 있다.

"월드 모델"로 설명되는 Genie 3는 단일 이미지 프롬프트와 "일몰 시 고속도로를 운전하기" 또는 "비오는 도시에서 걷기"와 같은 짧은 텍스트 설명에서 직접 사실적인 대화형 환경을 생성할 수 있다.

이러한 시뮬레이션은 비디오 형식으로 동적으로 전개되고 제한된 사용자 상호 작용을 허용하여 AI 에이전트를 위한 몰입형 범용 교육 공간을 제공한다.

로봇 공학의 경우 이 기능이 매우 중요합니다. 현실 세계에서 로봇을 훈련시키는 것은 비용과 시간이 많이 소요되며 때로는 위험하다. Genie가 지원하는 것과 같은 시뮬레이션 환경을 통해 개발자는 로봇을 다양한 물리적 상황에 대규모로 노출시켜 개발 및 안전 테스트를 모두 가속화할 수 있다.

DeepMind의 블로그 게시물에서는 로봇 공학에 대해 간략하게 언급했지만, 기본 기술은 "구현된 AI" 시스템이 실제 세계에 배포되기 전에 가상 세계와 상호 작용하여 학습하는 광범위한 산업 동향과 일치하는 것으로 보인다.

DeepMind에 따르면 Google이 "로봇 및 자율 시스템과 같은 에이전트를 훈련할 수 있는 광대한 공간"이라고 설명하는 Genie 3는 일반성과 현실성 측면에서 이전 제품보다 크게 개선되었다.

이 시스템은 200,000시간 분량의 인터넷 비디오에 대한 교육을 받았으며 로봇 훈련에 필수적인 두 가지 기능인 일관된 물리 및 카메라 제어로 광범위한 환경을 시뮬레이션할 수 있다.

이 플랫폼은 또한 로봇 공학에서 널리 사용되는 기술인 강화 학습을 통해 제어할 수 있도록 설계되었다..

Nvidia 및 Meta를 포함한 다른 거대 기술 기업도 로봇 공학을 위한 가상 교육 환경에 투자하고 있는 가운데 Google의 Genie 3는 빠르게 변화하는 이 공간에 경쟁 압력과 혁신을 더한다.

Genie가 강력한 로봇 시뮬레이션 플랫폼으로 발전한다면 차세대 자율 기계를 위한 필수 도구가 될 수 있다.