텍스트 명령만으로 실제 조립 가능한 레고 구조물을 설계할 수 있는 AI 기술이 등장했다. 카네기멜런대학교 연구진은 ‘LegoGPT’라는 AI 모델을 공개하며, 물리적 안정성까지 고려한 자동 레고 설계 시스템을 선보였다.
LegoGPT는 단순한 형상 생성이 아닌, 실제 조립이 가능한지를 검증하는 물리 시뮬레이션 기능을 통합한 점이 특징이다. 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 구조를 생성하고, 중력과 구조적 힘을 계산해 무너지지 않는 설계를 완성한다. 이를 위해 연구팀은 GPT-4o 기반 설명과 4만 7000개 이상의 안정적인 구조물을 포함한 ‘StableText2Lego’ 데이터셋을 활용해 모델을 훈련시켰다.
구조물은 생성 후 ‘물리 기반 롤백’ 기법으로 안정성을 검증받는다. 불안정한 벽돌 이후를 제거하고 재설계하는 과정을 통해, 전체 모델의 생존율을 98.8%까지 끌어올렸다. 또한, 색상·질감 설정 기능과 함께 실제 로봇 조립 실험 및 인간 사용자 테스트를 통해 구현 가능성도 확인됐다. 다만 현재는 공간 크기(20×20×20)와 벽돌 종류(8종)에 제한이 있으며, 향후 곡면 블록 등을 포함한 기능 확장이 예고돼 있다. 공개된 코드와 데이터셋은 오픈소스로 제공되어 다양한 분야에서의 응용 가능성이 기대된다.
텍스트 명령만으로 실제 조립 가능한 레고 구조물을 설계할 수 있는 AI 기술이 등장했다. 카네기멜런대학교 연구진은 ‘LegoGPT’라는 AI 모델을 공개하며, 물리적 안정성까지 고려한 자동 레고 설계 시스템을 선보였다.
LegoGPT는 단순한 형상 생성이 아닌, 실제 조립이 가능한지를 검증하는 물리 시뮬레이션 기능을 통합한 점이 특징이다. 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 구조를 생성하고, 중력과 구조적 힘을 계산해 무너지지 않는 설계를 완성한다. 이를 위해 연구팀은 GPT-4o 기반 설명과 4만 7000개 이상의 안정적인 구조물을 포함한 ‘StableText2Lego’ 데이터셋을 활용해 모델을 훈련시켰다.
구조물은 생성 후 ‘물리 기반 롤백’ 기법으로 안정성을 검증받는다. 불안정한 벽돌 이후를 제거하고 재설계하는 과정을 통해, 전체 모델의 생존율을 98.8%까지 끌어올렸다. 또한, 색상·질감 설정 기능과 함께 실제 로봇 조립 실험 및 인간 사용자 테스트를 통해 구현 가능성도 확인됐다. 다만 현재는 공간 크기(20×20×20)와 벽돌 종류(8종)에 제한이 있으며, 향후 곡면 블록 등을 포함한 기능 확장이 예고돼 있다. 공개된 코드와 데이터셋은 오픈소스로 제공되어 다양한 분야에서의 응용 가능성이 기대된다.
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