📃AINA 리뷰

Dexterity from Smart Lenses Multi-Fingered Robot Manipulation with In-the-Wild Human Demonstrations

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1. 🤖 AINA는 Aria Gen 2 스마트 글라스로 수집된 in-the-wild 인간 시연 데이터만을 사용하여 multi-fingered 로봇 조작 정책을 학습하는 새로운 프레임워크입니다.
2. 💡 이 프레임워크는 3D object track 및 fingertip point를 추출하고 로봇 환경에 정렬함으로써, 배경 변화에 강인한 point-based 정책 학습을 가능하게 합니다.
3. 🚀 AINA는 로봇 데이터나 시뮬레이션 없이도 다양한 일상 조작 작업을 성공적으로 수행하며, in-the-wild 인간 데이터로부터 로봇으로의 효과적인 기술 이전을 가능하게 합니다.

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이 논문은 Aria Gen 2 스마트 글라스를 사용하여 야생(in-the-wild) 환경에서 수집된 인간 시연 데이터로부터 다지 로봇 조작(multi-fingered robot manipulation) 정책을 학습하는 프레임워크인 AINA를 제안합니다. 이 프레임워크는 어떠한 로봇 데이터(온라인 수정, 강화 학습 또는 시뮬레이션 포함)도 요구하지 않는다는 점에서 기존 방법들과 차별화됩니다.

주요 목표 및 배경:

로봇이 일상 환경에서 일반화 가능한 다지 조작을 수행하도록 학습시키는 것은 오랜 목표였습니다. 하지만 인간과 로봇 간의 embodiment gap과 인간 비디오에서 로봇 학습에 필요한 관련 contextual 및 motion cue를 추출하는 어려움이 병목 현상으로 작용했습니다. AINA는 Aria Gen 2 글라스의 발전된 센싱 능력을 활용하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 이 글라스는 경량이며 휴대 가능하고, 고해상도 RGB 카메라, 정확한 온보드 3D head 및 hand poses, 그리고 depth estimation을 위한 wide stereo view를 제공합니다. 이러한 특징들은 배경 변화에 강인한 3D point-based policy 학습을 가능하게 하며, 로봇 데이터 없이 직접 배포할 수 있습니다.

핵심 방법론 (Methodology):

AINA는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:

1. 데이터 수집 (Data Collection): 인간이 Aria Gen 2 글라스를 착용하고 임의의 배경 및 시점에서 야생(in-the-wild) 환경에서 다수의 비디오 시연을 수집합니다. 추가로, 로봇 배포 공간에서 단 하나의 in-scene 비디오 시연을 수집합니다.
   • Aria Gen 2 글라스: 전면 RGB 카메라, 4개의 SLAM 카메라, IMU가 장착되어 사용자 head pose 및 hand pose를 실시간으로 추정합니다. Head pose는 IMU에 의해 측정된 gravity vector를 사용하여 월드 프레임이 초기화됩니다. 데이터는 10 Hz로 기록됩니다.
   • In-scene 시연: 로봇 환경의 RGB-D 카메라를 사용하여 수집되며, Hamer를 통해 2D hand pose를 추정하고 삼각측량(triangulation)을 통해 3D pose를 얻습니다.
2. 데이터 처리 및 정렬 (Processing and Domain Alignment):
   • Object Point Clouds 추출: 정책 학습 시 관측값으로 object point clouds를 사용합니다. 이는 배경 변화와 인간-로봇 간의 시각적 차이에 불변성을 제공합니다.
     • 초기 프레임에서 Grounded-SAM을 사용하여 상호작용 객체를 분할합니다.
     • CoTracker를 사용하여 분할된 객체를 프레임 간 2D object points로 추적합니다.
     • 이 2D points를 3D로 unproject합니다. In-scene 시연의 경우 RGB-D 카메라의 depth를 직접 사용합니다. In-the-wild 시연의 경우, Aria 글라스는 depth를 제공하지 않으므로, rectified stereo images와 카메라 간의 baseline을 사용하여 Foundation-Stereo를 통해 disparity map을 추정합니다.
       • Depth 계산: Z = \frac{f \cdot B}{d} (여기서 Z는 depth, f는 focal length, B는 baseline, d는 disparity map)
   • Domain Alignment: Aria 글라스로 수집된 3D object tracks는 시연마다 높이와 사용자 자세에 따라 달라집니다. 이를 해결하기 위해 모든 3D points를 로봇 base frame으로 변환합니다.
     • In-scene 시연을 앵커(anchor)로 사용하여, in-the-wild 시연의 객체 점군(O_t^w)과 손끝 점군(F_t^w)을 변환합니다.
     • 먼저, 첫 프레임의 객체 점군 centroid 간의 translation(\Delta O = O_0^s - O_0^w)을 계산하여 in-the-wild trajectory에 적용합니다.
     • 다음으로, in-scene(F_0^s) 및 in-the-wild(F_0^w)의 초기 hand pose를 사용하여 Kabsch 알고리즘을 적용하여 rigid transform을 계산합니다. 여기서 z-축 주변의 회전(R_z)을 추출하고 이를 in-the-wild 시연에 적용합니다.
     • 최종 변환된 trajectory는 다음과 같습니다: \hat{O}_t^w = R_z \cdot O_t^w + \Delta O \hat{F}_t^w = R_z \cdot F_t^w + \Delta O \hat{T}^w = \{ \hat{O}_t^w, \hat{F}_t^w \}
3. 정책 학습 및 배포 (Policy Learning and Deployment):
   • 정책 아키텍처: Point-Policy [7]를 기반으로 하는 Transformer-based point-cloud policy를 사용합니다.
     • 입력: t-T_o부터 t까지의 손끝 trajectory F_{t-T_o:t}와 객체 점군 O_{t-T_o:t} (여기서 T_o=10은 관측 히스토리).
     • 출력: t부터 t+T_p까지의 미래 손끝 trajectory \hat{F}_{t:t+T_p} (여기서 T_p=30은 예측 horizon).
     • Vector Neuron MLPs [52]를 사용하여 각 점의 관측 히스토리를 인코딩하며, 이는 3D 기하학적 정보를 잘 포착합니다.
     • 인코딩된 벡터는 Transformer Encoder의 토큰으로 입력됩니다.
     • 손끝 토큰에 대해서만 Positional encoding을 학습합니다.
     • 손실 함수: 예측된 손끝과 ground-truth 손끝 간의 Mean Squared Error (L_{MSE} = E[\|F_{t:t+T_p} - \hat{F}_{t:t+T_p}\|^2]).
     • 일반화 개선: 학습 중 3D translation, scaling, z-축 주변 rotation을 무작위로 적용하는 augmentation과 입력 손끝에 Gaussian noise를 추가하여 모델의 과적합을 방지합니다.
   • 로봇 배포 (Robot Setup): Kinova Gen3 로봇 팔과 Psyonic Ability Hand (5개의 손가락)로 구성됩니다. RealSense RGB-D 카메라 두 대가 작업 공간 주변에 배치됩니다.
   • 역기구학 (Inverse Kinematics, IK): 인간과 로봇의 팔 및 손의 kinematics가 다르기 때문에, 커스텀 full arm-hand IK 모듈 I를 구현합니다. 이 모듈은 desired fingertips F_{t+1}와 현재 로봇 조인트 J^t를 입력으로 받아 다음 조인트 각도 J^{t+1} = I(F_{t+1}, J^t)를 출력합니다.
   • 실용적 구현 세부사항: grasping 작업을 위해, 예측된 엄지손가락과 다른 손가락 사이의 거리가 5cm 미만일 경우 손가락이 서로 가까워지도록 하는 grasping threshold를 설정하여 인간의 grasping force를 모방합니다.

실험 결과 (Experimental Evaluation):

AINA는 9가지 일상 조작 작업에 대해 평가되었습니다.

• 데이터 유형의 중요성: In-scene과 in-the-wild 데이터의 공동 학습이 가장 좋은 성능을 보였습니다. In-scene 단독은 일반화가 부족하고, in-the-wild 단독은 로봇 배포 환경과의 불일치로 실패율이 높았습니다. In-scene 시연은 in-the-wild 시연을 로봇 공간으로 변환하는 데 결정적인 역할을 합니다.
• Image-based 접근 방식과의 비교: AINA는 Masked BAKU와 Masked BAKU with History와 같은 image-based baseline보다 우수한 성능을 보였습니다. 인간의 머리 움직임으로 인한 시점 차이가 image-based 방식의 성능 저하로 이어지는 반면, AINA의 point cloud 입력과 alignment는 이러한 불일치에 강인함을 입증했습니다.
• 작업 공간 높이 변화에 대한 강인성: AINA는 작업 공간의 높이가 달라져도 (3단계 높이 설정) 강인하게 작동하며, in-scene 시연을 재수집하면 새로운 높이에 맞춰 조정할 수 있음을 보여주었습니다.
• 다른 객체에 대한 일반화: 유사한 모양의 객체(예: 토스터, 지우개)에는 잘 일반화되지만, 모양과 무게가 크게 다른 객체(예: 팝콘 봉지, 보드 지우개)에는 일반화에 어려움을 겪는 한계를 보였습니다.

제한 사항 및 결론 (Limitations and Conclusion):

• Force Feedback 통합의 어려움: 손 포즈 추정만으로는 힘 정보를 포착하기 어려워 정확한 dexterous manipulation에 한계가 있습니다. EMG 센서나 force-estimating 장갑 등의 통합으로 해결할 수 있습니다.
• 센서 간 동기화 문제: Aria Gen 2 글라스의 RGB와 SLAM 카메라 간 shutter timing의 미세한 차이로 인해 빠른 머리 움직임 시 정렬 불일치가 발생할 수 있습니다. 이는 더 견고한 3D object tracking 알고리즘이나 mesh 표현 추적을 통해 개선될 수 있습니다.
• 배포 시 관측 불일치: 현재 배포 시 Realsense 카메라를 사용하는데, Aria 글라스로 수집된 keypoints와 약간의 차이가 있습니다. FoundationStereo를 통한 실시간 depth 추정의 어려움 때문이며, 최적화를 통해 해결될 수 있을 것으로 예상됩니다.

결론적으로, AINA는 Aria Gen 2 글라스의 기능을 활용하여 야생 인간 시연으로부터 다지 로봇 정책을 학습하는 유망한 프레임워크입니다. 로봇 데이터 없이 3D point-based policy를 사용하여 인간-로봇 embodiment gap을 줄이고 배경 변화에 강인한 조작 능력을 보여주었습니다.

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1. 서론: 왜 이 연구가 중요한가?

로봇공학 커뮤니티에서 오랫동안 꿈꿔온 목표가 있습니다. 바로 인간이 일상 환경에서 수행하는 작업을 관찰하여 로봇이 다지(multi-fingered) 조작을 학습하는 것입니다. 이 목표가 실현된다면 로봇 조작의 일반화 가능성(generalizability)이 크게 향상될 것이며, 무엇보다 노동 집약적인 로봇 데이터 수집에 대한 의존도를 대폭 줄일 수 있습니다.

하지만 이 목표를 향한 진전은 크게 두 가지 병목으로 인해 지체되어 왔습니다:

1. 체화 격차(Embodiment Gap): 인간의 손과 로봇 핸드 사이의 형태학적, 역학적 차이
2. 맥락 및 모션 큐 추출의 어려움: 자연 환경에서 촬영된 인간 비디오로부터 자율 정책 학습에 필요한 관련 정보를 추출하는 기술적 한계

이 논문에서 제안하는 AINA(Autonomous Imitation of Natural Actions) 프레임워크는 Meta의 Aria Gen 2 스마트 안경이라는 강력하면서도 간단한 하드웨어와 혁신적인 알고리즘 설계를 결합하여 이 꿈에 한 걸음 더 가까이 다가갔음을 보여줍니다.

“The most profound technologies are those that disappear. They weave themselves into the fabric of everyday life until they are indistinguishable from it.” - Mark Weiser

논문의 저자들은 이 인용구로 시작하며, AINA가 궁극적으로 추구하는 방향성을 암시합니다. 기술이 일상에 스며들어 사라지듯, 로봇이 인간의 일상적 행동을 자연스럽게 관찰하고 학습할 수 있는 미래를 그리고 있는 것입니다.

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2. 기존 연구와의 차별점: 왜 AINA인가?

2.1 기존 접근법들의 한계

다지 로봇 핸드의 정책 학습은 크게 세 가지 접근법으로 나눌 수 있습니다:

(1) 텔레오퍼레이션 기반 학습

• 높은 품질의 데모 데이터 획득 가능
• 단점: 다지 핸드의 높은 자유도(DoF)로 인해 텔레오퍼레이션 자체가 매우 어려움
• 두 손가락 그리퍼도 수천 개의 데모가 필요한데, 다지 핸드는 더욱 많은 데이터 요구
• 저지연(low-latency) 연속 피드백 시스템 구축이 기술적으로 난해

(2) 강화학습(RL) 기반 학습

• 시뮬레이션에서 정책 학습 후 실제 로봇에 전이
• 단점: sim-to-real 격차, 보상 함수 설계의 어려움
• HuDOR과 같은 연구에서는 인간 비디오로부터 보상을 추출하여 RL로 정책 개선

(3) 인간 비디오 기반 학습

• 가장 확장 가능한(scalable) 접근법
• 단점: 대부분의 기존 연구는 in-domain 데이터 필요 (로봇 환경에서 수집)
• in-the-wild 데이터 활용 시 배경, 시점, 조명 변화에 취약

2.2 AINA의 핵심 기여

AINA는 다음과 같은 핵심적인 차별점을 제시합니다:

특징	기존 연구	AINA
로봇 데이터 필요 여부	필요 (온라인 교정, RL, 시뮬레이션)	불필요
데이터 수집 환경	In-domain (로봇 workspace)	In-the-wild (어디서든)
정책 표현	2D 이미지 기반	3D 포인트 기반
배경 변화 강건성	취약	강건
손 추적 방식	외부 센서/추정	온보드 추적 (Aria Gen 2)
깊이 정보 획득	RGB-D 카메라 필요	스테레오 깊이 추정

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3. 기술적 깊이 탐구: AINA 프레임워크 상세 분석

3.1 전체 파이프라인 개요

AINA의 워크플로우는 세 단계로 구성됩니다:

[1단계] 데이터 수집
    ↓ Aria Gen 2 스마트 안경
    ↓ In-the-wild + 단일 In-scene 데모
    
[2단계] 데이터 처리
    ↓ 3D 손 포즈 추출 (온보드)
    ↓ 스테레오 깊이 추정 (FoundationStereo)
    ↓ 2D 객체 추적 → 3D 언프로젝션
    ↓ 도메인 정렬 (Translation + Rotation)
    
[3단계] 정책 학습 및 배포
    ↓ Vector Neuron MLP (SO(3)-equivariant)
    ↓ Transformer Encoder
    ↓ Fingertip Trajectory Prediction
    ↓ Inverse Kinematics → Robot Deployment

3.2 Aria Gen 2 스마트 안경: 게임 체인저

AINA의 성공에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 Meta의 Project Aria Gen 2 안경입니다. 이 디바이스가 왜 중요한지 살펴보겠습니다.

하드웨어 사양

구성요소	사양
RGB 카메라	고해상도 전면 카메라
SLAM 카메라	4개 (6DOF 위치 추적용)
Eye Tracking	내장 (2개 카메라)
온보드 처리	SLAM, Hand Tracking, Eye Tracking
무게	약 75g
배터리	6-8시간 연속 사용
특수 센서	PPG (심박), Contact Microphone

AINA에서의 활용

1. 온보드 3D 손 포즈 추정: Gen 2는 자체 칩셋으로 실시간 손 추적을 수행합니다. 이는 외부 센서나 복잡한 후처리 없이도 정확한 3D 손 관절 위치를 제공합니다.

2. 헤드 포즈 추정: SLAM 카메라를 통해 착용자의 머리 위치와 방향을 6DOF로 추적합니다. 이를 통해 월드 프레임에서의 손 위치를 계산할 수 있습니다.

3. 스테레오 깊이 추정: 좌우 SLAM 카메라 이미지를 활용하여 씬의 깊이 맵을 추정합니다. 논문에서는 FoundationStereo를 사용합니다.

4. 포터블 데이터 수집: 가벼운 무게와 긴 배터리 수명으로 어디서든 자연스러운 데이터 수집이 가능합니다.

3.3 데이터 수집 및 처리 파이프라인

3.3.1 In-the-Wild 데이터 수집

사용자는 Aria Gen 2 안경을 착용하고 임의의 환경(부엌, 사무실, 실험실 등)에서 작업을 수행합니다. 이때 특별한 마커나 통제된 조명이 필요 없습니다.

수집되는 데이터: - RGB 비디오 스트림 - 온보드 추정된 3D 손 포즈 (fingertip 위치 포함) - 헤드 포즈 (월드 프레임 기준) - 스테레오 SLAM 카메라 이미지

3.3.2 3D 객체 추적

객체의 3D 위치를 추적하기 위해 다음 과정을 거칩니다:

1. 2D 객체 분할: 언어 프롬프트 기반 off-the-shelf 컴퓨터 비전 모델 사용
2. 스테레오 깊이 추정: FoundationStereo를 사용하여 SLAM 카메라 이미지로부터 깊이 맵 생성
3. 3D 언프로젝션: 2D 객체 마스크를 깊이 맵과 결합하여 3D 포인트 클라우드 획득

FoundationStereo 선택 이유: - NVIDIA에서 개발한 zero-shot 스테레오 매칭 foundation model - 1M 스테레오 쌍으로 학습, 높은 일반화 성능 - CVPR 2025 Best Paper Nomination - Middlebury, ETH3D 벤치마크 1위

3.3.3 도메인 정렬 (Critical Step!)

In-the-wild 데이터와 로봇 환경 사이의 공간적 정렬은 AINA의 핵심입니다. 이를 위해 단일 in-scene 데모를 앵커로 사용합니다.

정렬 과정:

1. Translation 정렬: 모든 데모의 질량 중심(Center of Mass)을 일치시킴

   O_aligned = O - CoM(O) + CoM(O_inscene)
   F_aligned = F - CoM(F) + CoM(F_inscene)

2. Rotation 정렬: 중력축(gravity axis)을 기준으로 회전 정렬

   • 월드 프레임이 데이터 수집 시 임의로 초기화되므로 회전 보정 필수
   • 손의 방향 벡터를 in-scene 데모에 맞춤

정렬하지 않으면 발생하는 문제: - 객체 위치가 심각하게 어긋남 - 손의 방향이 완전히 반대가 될 수 있음 - 정책이 잘못된 공간 관계를 학습

3.4 정책 네트워크 아키텍처

AINA의 정책 네트워크는 Point-Policy 알고리즘을 기반으로 하며, 3D 포인트 기반 표현의 장점을 최대한 활용합니다.

3.4.1 입력 표현

• Fingertip Points: F_{t-T_o:t} \in \mathbb{R}^{T_o \times 5 \times 3}
  • T_o = 10: 관측 히스토리 길이
  • 5개 fingertip (엄지 + 4손가락)
• Object Points: O_{t-T_o:t} \in \mathbb{R}^{T_o \times N \times 3}
  • N: 객체 포인트 개수

3.4.2 Vector Neuron MLP

AINA에서 가장 흥미로운 아키텍처 선택 중 하나는 Vector Neuron MLP의 사용입니다. 이는 SO(3)-equivariant 신경망으로, 3D 회전에 대한 등변성을 보장합니다.

Vector Neuron의 핵심 아이디어: - 기존 MLP: 스칼라 뉴런 z \in \mathbb{R} - Vector Neuron: 벡터 뉴런 \mathbf{v} \in \mathbb{R}^3

수학적 정의:

\text{VN-Linear}: f_{\text{lin}}(\mathbf{V}) = \mathbf{W}\mathbf{V}, \quad \mathbf{W} \in \mathbb{R}^{C_{l+1} \times C_l}

여기서 \mathbf{V} \in \mathbb{R}^{C \times 3}는 벡터 뉴런들의 행렬입니다.

SO(3)-Equivariance 증명:

f_{\text{lin}}(\mathbf{V}\mathbf{R}) = \mathbf{W}(\mathbf{V}\mathbf{R}) = (\mathbf{W}\mathbf{V})\mathbf{R} = f_{\text{lin}}(\mathbf{V})\mathbf{R}

즉, 입력에 회전 \mathbf{R}을 적용하면 출력에도 동일한 회전이 적용됩니다.

VN-ReLU (비선형 활성화): 일반적인 ReLU는 등변성을 깨뜨립니다. 따라서 특수하게 설계된 VN-ReLU를 사용합니다:

\text{VN-ReLU}(\mathbf{v}) = 
\begin{cases}
\mathbf{v} & \text{if } \langle \mathbf{v}, \mathbf{k} \rangle \geq 0 \\
\mathbf{v} - \langle \mathbf{v}, \frac{\mathbf{k}}{\|\mathbf{k}\|} \rangle \frac{\mathbf{k}}{\|\mathbf{k}\|} & \text{otherwise}
\end{cases}

여기서 \mathbf{k} = \mathbf{U}\mathbf{V}는 학습된 방향 벡터입니다.

AINA에서의 효과: - 배경 clutter에 대한 강건성 향상 - 다양한 시점에서 수집된 데이터 활용 가능 - 로봇 배포 환경의 변화에 적응

3.4.3 Transformer Encoder

Vector Neuron MLP로 인코딩된 포인트 특징들은 Transformer Encoder에 입력됩니다.

아키텍처 세부사항: - 각 포인트의 히스토리를 단일 벡터로 압축 (VN-MLP) - Fingertip과 Object 포인트를 별도 토큰으로 처리 - 핵심: Fingertip 토큰에만 learned positional encoding 적용 - 이유: Fingertip만 데모 간 대응(correspondence) 관계가 존재 - Object 포인트는 데모마다 다를 수 있음

출력: - Transformer 출력을 MLP에 통과시켜 미래 fingertip trajectory 예측 - 예측 horizon: T_p = 30 steps

3.4.4 손실 함수

단순하지만 효과적인 MSE 손실 사용:

\mathcal{L} = \frac{1}{T_p \cdot 5 \cdot 3} \sum_{t'=t}^{t+T_p} \sum_{i=1}^{5} \|\hat{F}_{t'}^{(i)} - F_{t'}^{(i)}\|^2

3.5 로봇 배포

3.5.1 Fingertip to Joint Angle 변환

예측된 fingertip trajectory를 로봇에 배포하기 위해:

1. Allegro Hand Forward Kinematics (FK)를 사용하여 현재 fingertip 위치 계산
2. Inverse Kinematics (IK) 최적화로 목표 fingertip 위치에 해당하는 관절각 계산
3. 관절각을 로봇 컨트롤러에 전송

3.5.2 Grasping Threshold

인간 데모에는 힘(force) 정보가 없으므로, grasping 작업을 위한 휴리스틱 적용: - Fingertip 간 거리가 임계값 이하로 감소하면 grasping 시작 - Grasping 중에는 fingertip 위치를 고정

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4. 실험 결과 분석

4.1 태스크 및 설정

AINA는 9가지 일상 조작 태스크에서 평가되었습니다:

태스크	설명	난이도
Stowing	물체를 상자에 넣기	중
Oven Turning	오븐 다이얼 돌리기	중
Oven Opening	오븐 문 열기	고
Drawer Opening	서랍 열기	고
Cup Pouring	컵 기울여 붓기	고
Planar Reorientation	평면에서 객체 회전	중
Toaster Press	토스터 레버 누르기	저
Toy Picking	장난감 집어서 옮기기	저
Wiping	닦기 동작	저

로봇 설정: - 6-DoF Kinova JACO 로봇 팔 - 16-DoF Allegro Hand (4손가락)

4.2 베이스라인 비교

Table I: 데이터 구성별 성능 비교

방법	Toaster Press	Toy Picking
In-Scene Only	3/10 (30%)	1/10 (10%)
In-The-Wild Only	0/10 (0%)	0/10 (0%)
In-Scene Transform & In-The-Wild	0/10 (0%)	1/10 (10%)
In-Scene Training & In-The-Wild	6/10 (60%)	2/10 (20%)
AINA	13/15 (87%)	13/15 (87%)

핵심 통찰: - In-the-wild 데이터만으로는 학습 불가 (도메인 격차) - In-scene 데이터만으로는 데이터 부족 - AINA의 정렬 전략이 두 데이터의 시너지를 창출

Table II: RGB 입력 베이스라인 비교

방법	Oven Opening	Drawer Opening
Masked BAKU	6/15 (40%)	1/15 (7%)
Masked BAKU with History	0/15 (0%)	0/15 (0%)
AINA	12/15 (80%)	11/15 (73%)

분석: - RGB 기반 정책(BAKU)은 배경 변화에 민감 - 마스킹을 적용해도 성능 제한적 - 3D 포인트 기반 표현의 우월성 입증

4.3 일반화 실험

4.3.1 높이 일반화

작업 공간의 높이가 변할 때 AINA의 적응력을 평가:

Toy Picking: - Height 1: 5/10 (50%) - Height 2: 6/10 (60%) - Height 3: 2/10 (20%)

Wiping: - Height 1: 5/10 (50%) - Height 2: 5/10 (50%) - Height 3: 8/10 (80%)

분석: - 새로운 높이에서 추가 in-scene 데모 1개로 정책 재학습 - 최소한의 인간 노력으로 높이 변화에 적응 - Height 3에서 Toy Picking 성능 저하는 작업 난이도 증가 때문

4.3.2 객체 일반화

학습 시 보지 못한 객체에 대한 일반화:

Toy Picking: - Popcorn Package, Bowl: 1/10 (10%) - Toy, Bowl: 2/10 (20%)

Wiping: - Sponge: 7/10 (70%) - Eraser: 5/10 (50%)

Toaster: - Different Toaster: 6/10 (60%)

분석: - 비슷한 형태/무게의 객체에는 상대적으로 잘 일반화 - 형태/무게가 크게 다른 경우 실패 증가 - 언어 프롬프트를 통한 객체 분할이 일반화에 기여

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5. 기술적 심층 분석

5.1 왜 3D 포인트 기반 표현인가?

AINA가 RGB 이미지 대신 3D 포인트 클라우드를 사용하는 이유를 깊이 분석해보겠습니다.

(1) 배경 불변성 (Background Invariance)

RGB 이미지 기반 정책의 근본적 문제:

입력: I_rgb ∈ R^(H×W×3)
→ 배경, 조명, 텍스처 모두 포함
→ 정책이 배경 패턴에 과적합
→ 새로운 환경에서 실패

3D 포인트 기반 접근:

입력: P_object ∈ R^(N×3), P_fingertip ∈ R^(5×3)
→ 기하학적 정보만 포함
→ 배경 정보 자동 배제
→ 환경 변화에 강건

(2) 체화 격차 최소화

인간 손과 로봇 핸드의 차이: - 형태학적 차이 (손가락 개수, 길이, 관절 구조) - 운동학적 차이 (작업 공간, 관절 범위)

Fingertip 표현의 장점: - 손 전체가 아닌 접촉점(fingertips)에만 집중 - 인간 5개 손가락 → Allegro 4개 손가락 + 엄지 매핑 가능 - 형태보다 기능적 유사성에 기반

(3) SO(3) Equivariance의 자연스러운 통합

3D 포인트는 Vector Neuron과 자연스럽게 결합:

P ∈ R^(N×3) → VN-MLP → F ∈ R^(C×3)

입력 포인트에 회전 R 적용:

PR → VN-MLP → FR

즉, 회전된 입력은 회전된 출력을 생성 → 시점 변화에 자동 적응

5.2 In-Scene 데모의 역할

AINA에서 단일 in-scene 데모는 결정적 역할을 합니다:

1. 공간적 앵커 제공: In-the-wild 데모의 좌표계를 로봇 환경에 정렬
2. 스케일 참조: 절대적 크기 정보 제공
3. 환경 컨텍스트: 로봇 배포 환경의 특성 반영

비유: > In-scene 데모 없는 AINA = 지도 없이 외국 여행 > In-scene 데모 있는 AINA = 현지인 가이드와 함께하는 여행

5.3 FoundationStereo 선택의 의미

AINA가 깊이 추정에 FoundationStereo를 선택한 것은 전략적입니다:

기존 대안들의 한계: - Monocular depth: 스케일 모호성, 정확도 제한 - RGB-D 카메라: 추가 하드웨어 필요, 휴대성 저하 - 기존 스테레오 매칭: 도메인 특화, 일반화 어려움

FoundationStereo의 장점: - Zero-shot 일반화: in-the-wild 환경에서 즉시 작동 - 높은 정확도: KITTI, Middlebury, ETH3D 벤치마크 SOTA - Side-tuning adapter: DepthAnythingV2의 사전학습 지식 활용

5.4 실패 모드 분석

논문에서 명시적으로 언급하지 않지만, 예측 가능한 실패 모드들:

1. Occlusion: 손이나 객체가 가려질 때 3D 추적 실패
2. Fast Motion: 빠른 동작에서 모션 블러로 인한 추정 오류
3. Transparent/Reflective Objects: 깊이 추정의 근본적 한계
4. Novel Object Shapes: 학습 분포에서 크게 벗어난 객체
5. Force-sensitive Tasks: 힘 정보 없이 정밀 조립 등은 어려움

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6. 관련 연구와의 비교

6.1 HuDOR (Human Demonstration to Robot)

HuDOR는 AINA와 가장 직접적으로 비교되는 연구입니다.

측면	HuDOR	AINA
데이터 소스	단일 in-scene 인간 비디오	In-the-wild + In-scene
학습 방식	RL 기반 정책 개선	순수 Imitation Learning
로봇 데이터	필요 (RL 과정)	불필요
보상 설계	객체 모션 유사도 기반	N/A (supervised)
확장성	제한적 (RL 비용)	높음 (데모 수 증가만)

HuDOR의 강점: - RL을 통해 로봇 역학에 적응 - 단일 비디오로도 작동

AINA의 강점: - 로봇 상호작용 없이 오프라인 학습 - In-the-wild 데이터 활용으로 다양성 증가 - 더 단순한 파이프라인

6.2 UMI (Universal Manipulation Interface)

UMI는 범용 조작 인터페이스를 제안한 연구입니다.

측면	UMI	AINA
인터페이스	커스텀 핸드헬드 그리퍼	Aria Gen 2 안경
타겟 로봇	주로 2D 그리퍼	다지 핸드
데이터 수집 방식	핸드헬드 조작	자연스러운 손 사용
3D 표현	Diffusion Policy	Point-Policy

UMI의 강점: - 더 다양한 로봇 엔드이펙터 지원 - 산업 환경에 적합

AINA의 강점: - 핸즈프리 데이터 수집 - 다지 조작에 특화 - 더 자연스러운 인간 동작 캡처

6.3 DexCap

DexCap은 착용형 데이터 수집 시스템을 제안한 연구입니다.

측면	DexCap	AINA
센싱	모션 캡처 글러브 + SLAM	Aria Gen 2 (올인원)
학습 방식	Diffusion Policy + 온라인 교정	Point-Policy (오프라인)
온라인 교정	필요	불필요
3D 표현	다양한 입력	포인트 클라우드

DexCap의 강점: - 정밀한 손 추적 (MoCap) - Diffusion Policy의 다모달 학습 능력

AINA의 강점: - 더 간단한 하드웨어 (안경만) - 온라인 교정 없이 배포 가능 - 낮은 진입 장벽

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7. 한계점 및 향후 연구 방향

7.1 현재 한계점

(1) 단일 객체 조작 제한

• 현재 파이프라인은 단일 객체 추적에 최적화
• 다중 객체 상호작용은 추가 연구 필요

(2) Force/Tactile 정보 부재

• 인간 데모에서 힘 정보 획득 불가
• 정밀 조립, 부드러운 객체 조작에 제한

(3) 데이터 효율성

• 태스크당 평균 15분의 데모 필요
• Foundation model과의 결합으로 개선 가능

(4) 실시간성

• 현재 추론 속도 미공개
• 실시간 반응형 태스크에 대한 검증 필요

(5) Bimanual 조작

• 양손 조작에 대한 확장 미검증

7.2 유망한 향후 연구 방향

(1) Foundation Model 통합

현재: Task-specific 정책 학습
미래: VLM/LLM 기반 범용 조작 정책

예: GPT-4V, Gemini 등을 활용한 언어 조건부 조작

(2) Sim-to-Real 하이브리드

AINA의 in-the-wild 데이터 + 시뮬레이션 합성 데이터
→ 더 강건한 정책 학습

(3) Tactile Sensing 통합

DIGIT, GelSight 등 촉각 센서와의 결합
→ 힘 정보 획득 → 정밀 조작 가능

(4) Continuous Learning

배포 중 실패 케이스 수집
→ 온라인 정책 업데이트
→ 지속적 개선

(5) Multi-Robot Learning

다양한 로봇 플랫폼에서 동일 인간 데모 활용
→ 범용 조작 정책

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8. 실무적 시사점

8.1 로봇공학자를 위한 체크리스트

AINA 스타일 시스템 구축 시 고려사항:

하드웨어: - [ ] Egocentric 카메라 (손/객체 동시 캡처) - [ ] 온보드 손 추적 또는 고품질 추정기 - [ ] 스테레오 깊이 추정 가능 카메라 배치 - [ ] 포터블/경량 폼팩터

소프트웨어: - [ ] 강건한 객체 분할 모델 - [ ] Zero-shot 스테레오 깊이 추정 - [ ] SO(3)-equivariant 네트워크 구현 - [ ] 효율적인 IK 솔버

데이터: - [ ] In-the-wild 데모 수집 프로토콜 - [ ] In-scene 앵커 데모 수집 - [ ] 도메인 정렬 파이프라인 - [ ] 데이터 품질 검증 절차

8.2 언제 AINA 접근법을 사용해야 하는가?

적합한 경우: - 다지 핸드 조작 연구 - 로봇 데이터 수집이 어려운 환경 - 다양한 환경에서 일반화 필요 - 비전문가의 데모 수집이 필요한 경우

부적합한 경우: - 정밀 힘 제어가 필수인 태스크 - 실시간 반응이 critical한 태스크 - 2D 그리퍼 (더 간단한 방법 존재) - 데이터가 이미 풍부한 경우

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9. 결론

AINA는 로봇 조작 학습 분야에서 중요한 이정표를 세운 연구입니다. 인간의 in-the-wild 비디오로부터 다지 로봇 정책을 학습한다는 오래된 꿈에 한 걸음 더 다가갔습니다.

핵심 기여 요약

1. 패러다임 전환: 로봇 데이터 없이 인간 데모만으로 다지 조작 학습
2. 실용적 하드웨어: Aria Gen 2라는 상용화 가능한 디바이스 활용
3. 3D 포인트 표현: 배경 불변성과 체화 격차 최소화 동시 달성
4. 간단하지만 효과적: 복잡한 RL이나 온라인 교정 없이 작동

로봇공학의 미래를 위한 시사점

“로봇이 인간을 관찰하며 배우는 세상”

이것이 AINA가 그리는 미래입니다. 물론 아직 갈 길이 멉니다. 하지만 이 연구는 그 방향으로 나아가는 구체적이고 실용적인 경로를 제시합니다.

Aria Gen 2와 같은 웨어러블 디바이스의 발전, FoundationStereo 같은 foundation model의 성숙, 그리고 AINA 같은 알고리즘의 혁신이 결합될 때, 우리는 진정으로 범용적인 로봇 조작 시스템에 더 가까워질 것입니다.

1. Guzey, I., et al. (2025). “Dexterity from Smart Lenses: Multi-Fingered Robot Manipulation with In-the-Wild Human Demonstrations.” arXiv:2511.16661.
2. Deng, C., et al. (2021). “Vector Neurons: A General Framework for SO(3)-Equivariant Networks.” ICCV 2021.
3. Wen, B., et al. (2025). “FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching.” CVPR 2025 (Best Paper Nomination).
4. Meta. (2025). “Introducing Aria Gen 2: Unlocking New Research in Machine Perception, Contextual AI, Robotics, and More.”
5. Guzey, I., et al. (2024). “HuDOR: Bridging the Human to Robot Dexterity Gap through Object-Oriented Rewards.” arXiv:2410.23289.

⛏️ Dig Review

⛏️ Dig — Go deep, uncover the layers. Dive into technical detail.

핵심 기여 요약: 본 연구는 Aria Gen 2 스마트 안경을 활용한 새로운 AINA 프레임워크를 제시하여, 일상 환경에서 수집된 인간 시연만으로 다지 조작 정책을 학습하는 최초의 시스템임을 보였다. Aria Gen 2 안경은 고해상도 RGB 카메라, 온보드 3D 손/머리 자세 추정, 광각 스테레오 뷰 등을 갖추어 임의의 배경에서도 깊이 정보를 안정적으로 획득할 수 있다. AINA는 로봇 데이터(시뮬레이션 또는 강화학습 포함) 없이 오직 “인간 비디오”로부터 직접 다지 로봇 정책을 학습할 수 있으며, 이를 통해 종전의 방법들이 필요로 했던 대규모 로봇 제어 데이터 수집 부담을 획기적으로 줄였다.

• 누구나 어디서든 수집 가능한 데이터: Aria Gen 2 안경을 쓰면 주방, 사무실, 실험실 등 다양한 실제 환경에서 손쉽게 인간의 조작 장면을 촬영할 수 있다. 논문에 따르면 평균 15분의 인간 시연 녹화로도 자율 로봇 정책 학습에 충분한 데이터를 얻을 수 있다.
• 로봇 데이터 불필요: AINA는 인간 시연 데이터만으로 학습하며, 시뮬레이션이나 로봇 자체 데이터(예: 강화학습, 온라인 보정 등)를 전혀 사용하지 않는다. 이는 인간-로봇 간 격차(embodiment gap)를 극복하려는 기존 연구들과 대비되는 점이다.
• 도메인 정렬 기법: 학습 전처리에서 한 장의 in-scene 시연 영상을 기준으로 모든 in-the-wild 시연을 정렬한다. 각 시연의 객체와 손 위치를 무게중심 기준으로 평행 이동시키고 손의 중력축을 중심으로 회전시켜, 서로 다른 환경 간 좌표계를 일치시킨다.
• 3D 점 기반 정책 아키텍처: 손끝(fingertip)과 객체의 3D 키포인트 궤적을 입력으로 사용하는 독창적 네트워크 구조를 설계했다. 입력 포인트들은 벡터-뉴런 MLP(3D 정보에 SO(3) 등변 대응 레이어 적용)로 임베딩된 후, 트랜스포머 인코더의 토큰으로 처리된다. 트랜스포머 출력은 MLP를 통해 향후 손끝 궤적을 예측하고, MSE 손실로 학습된다. 이렇게 3D 정보만을 사용함으로써, 사람과 로봇 관찰 간의 시각적 차이를 줄이고 배경 변화에 강한 정책을 구현했다.
• 뛰어난 성능: 9가지 일상 조작 과제(예: 토스터 프레스, 장난감 집기, 오븐 열기, 서랍 밀기 등)에서 실험을 수행했다. AINA는 토스터 프레스와 장난감 집기에서 성공률 86%(13/15)를 달성해, 단일 환경 학습(30% 이하)이나 단순 in-the-wild 학습(0%) 대비 월등히 높은 성능을 보였다. 또한 오븐 열기와 서랍 열기 과제에서는 Masked-BAKU 기반 이미지 정책(최대 6/15)보다 현저히 높은 80% 이상 성공률(12/15, 11/15)을 기록했다.

Meta의 Aria Gen 2 스마트 안경(이미지): 3D 손/머리 자세 추정 및 고해상도 스테레오 카메라를 갖춘 휴대형 스마트 글래스. AINA는 이 안경을 통해 자유환경의 인간 조작 데이터를 수집한다.

방법론 분석

1. 데이터 수집 및 처리: 연구자는 Aria Gen 2 안경을 착용하고 카메라 시야 안에서 인간의 조작 시연을 녹화한다. 이 과정에서 Grounded-SAM 등의 언어-프롬프트 기반 객체 분할/추적 모델을 이용해 프레임별로 객체를 식별・추적한다. 동시에 Aria 글래스의 SLAM 카메라를 활용해 FoundationStereo 알고리즘으로 깊이 맵을 추정한다. 이렇게 얻은 2D 객체 궤적을 대응 깊이 맵과 결합하여 3D 객체 위치와 손 관절 궤적을 획득한다. 예를 들어 컵을 쥐어드는 장면이라면, 컵과 손끝의 3D 궤적이 모두 계산되어 다음 단계로 넘어간다.
2. 도메인 정렬 (Domain Alignment): In-the-wild 시연들은 서로 다른 배경·높이·카메라 위치에서 수집되므로, 로봇 작업 공간과 좌표계가 맞지 않는다. AINA는 로봇 환경에서 단일 시연을 앵커(기준)로 삼아, 나머지 시연들의 좌표계를 일치시킨다. 구체적으로 각 시연의 객체 및 손 키포인트를 그 무게 중심으로 평행이동하고, 손의 중력축(수직축)을 기준으로 회전시킨다. 이 과정을 통해 모든 시연은 동일한 참조 프레임으로 정렬되며, 초기 좌표 불일치에 의한 오류를 줄일 수 있다.
3. 정책 학습: 정렬된 3D 손끝과 객체 키포인트 히스토리를 입력받아 향후 손끝 궤적을 예측하는 폐쇄형 정책을 학습한다. 입력된 각 포인트는 벡터-뉴런 MLP로 인코딩되어 3차원 불변 표현을 얻고, 이 벡터들을 Transformer 인코더의 토큰으로 사용한다. 특히 손끝 키포인트에는 위치 인코딩이 적용된다. Transformer의 출력 벡터는 MLP를 통해 미래의 손끝 좌표를 예측하며, 예측된 손끝 궤적과 실제 궤적 간 MSE 손실로 네트워크를 종료(end-to-end) 학습한다. 이 구조는 3D 점(point) 기반 입력을 사용하여 배경이나 조명 변화에 강인한 정책을 구현한다. 학습 시에는 무작위 3D 평행이동, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강을 통해 일반화 성능을 높인다.

추가로, 논문에서는 로봇 배치 환경에 맞춘 이행 과정을 고려한다. 실제 실험에는 Kinova Gen3 로봇 팔(7DOF)과 Psyonic Ability 5-지 손이 사용되었으며, 필요 시 이들 관절값에 맞게 손끝 위치를 로봇 모터 명령으로 변환하는 커스텀 IK 모듈을 도입했다. 조작 동작 도중 그립 여부는 손가락 간 거리 기준으로 설정하여, 인간 시연의 힘 정보를 어느 정도 모방했다.

실험 및 결과 해석

실험은 총 9개 일상 조작 과제(예: 닦기, 장난감 집기/배치, 오븐 열기, 서랍 열기, 토스터 누르기 등)에 대해 실제 로봇에서 수행되었다. 주요 비교 실험 결과는 아래와 같다:

• 다양한 데이터셋의 비교: Table I에서 AINA(인-씬+인-와일드)는 토스터 프레스와 장난감 집기에서 각각 86%(13/15)의 성공률을 기록했다. 반면, 단일 환경 시연만을 사용한 정책은 각각 30%와 10%에 그쳤고, 순수 인-와일드 시연만 사용한 경우 0%를 기록했다. 이는 인-와일드 데이터가 배치 공간의 다양성을 확보해주고, 인-씬 시연이 정책 학습을 안정화시킴을 보여준다.
• RGB 이미지 vs 3D 포인트: Table II에서 기존의 이미지 기반 Transformer(imitation) 방법인 Masked-BAKU는 오븐 열기/서랍 열기 과제에서 성공률이 각각 40% 미만(6/15, 1/15)에 불과했다. 반면 AINA는 각각 80%(12/15)와 73%(11/15)로 훨씬 우수한 결과를 보였다. 이는 사람 시연 카메라의 시점 변화에 3D 포인트 기반 정책이 보다 강인함을 시사한다.
• 높이 변화 실험: 책상 높이를 변화시켜 테스트한 결과, AINA는 사전 학습 없이 새로운 높이에서도 비교적 높은 성공률을 유지했다. 예를 들어 장난감 집기 과제에서 높이 1~3(저→고)에서 성공률은 50%, 60%, 20%였고, 닦기 과제는 50%, 50%, 80%로 나타났다. 이는 로봇 작업 공간 높이가 변동될 때에도, 최소한의 추가 시연(높이별 인-씬)만으로 정책이 일반화될 수 있음을 보여준다.
• 새로운 객체 일반화: 학습된 정책을 동일 과제지만 다른 물체에 적용했을 때도 성공률을 평가했다. 형태와 무게가 원 학습 대상과 유사한 경우(예: 스펀지→비슷한 스펀지, 토스터→다른 토스터)에는 성공률(70% 이상)이 비교적 높았으나, 크게 다른 물체(예: 인형 대신 팝콘 팩 사용)에서는 성능이 급감했다(성공률 20% 이하). 이는 객체의 물리적 특성이 다를 때 현재 방식이 한계가 있음을 시사한다.

기술적 응용 가능성

AINA의 접근법은 다양한 실제 로봇 시스템에 응용될 수 있다. 가정용 서비스 로봇의 경우, 스마트 안경을 착용한 사용자가 주방 도구 사용, 정리, 청소 등의 작업을 자연스럽게 시연하면, 그 데이터를 통해 로봇이 유사 작업을 자동화할 수 있다. 예를 들어 컵 따르기, 서랍 닦기 등 실험 과제는 일상적이므로 가사 로봇에 바로 적용 가능하다. 산업용 협동로봇 분야에서도 소형 부품 조립이나 툴 조작에 활용될 수 있다. 기존의 단순 그리퍼 대신 다지 손을 이용해, 복잡한 조립물이나 악기를 다루는 작업에 쓰일 수 있다. 또한, 전문가의 동작을 AR/VR 환경에서 녹화하여 이를 이용한 원격 조작 시스템 구축도 가능하다.

이러한 응용의 실현 가능성은 “평균 15분”만의 데이터로도 정책을 학습할 수 있다는 결과에서 잘 드러난다. 즉, 비전문가도 스마트 안경 한 대로 손쉽게 조작 시연을 제공할 수 있어, 대규모 데이터 수집 부담이 크게 줄어든다. Meta의 Aria Gen 2 자체가 로봇∙AR 연구를 위한 연구장비로 개발되고 있다는 점도 이 접근의 실용성을 뒷받침한다. 향후에는 더 많은 작업군(예: 다양한 도구 조작, 복합 동작 순서)과 서로 다른 로봇 핸드 플랫폼에 AINA를 적용해 범용성을 검증해 볼 수 있다.

한계점 및 향후 연구 방향

본 연구는 혁신적이지만 몇 가지 제약이 있다. 첫째, 힘(feedback) 정보 부재다. 스마트 안경으로는 오직 손의 관절 위치만 측정할 수 있어, 손가락 사이의 접촉력이나 물체의 촉각 정보는 얻지 못한다. 이는 정밀한 섬세 조작이나 미세한 그립 동작에서 한계를 야기한다. 둘째, 카메라 동기화 문제가 있다. 아리아 글래스의 RGB 카메라와 SLAM 카메라 사이에 셔터 타이밍 차이가 있어, 빠른 머리 움직임 시 RGB 이미지와 깊이 맵 간에 오차가 발생할 수 있다. 셔터 간 불일치로 인해 객체 픽셀과 실제 3D 위치가 어긋날 수 있기 때문에, 현재는 촬영자가 급격한 고개 움직임을 피하도록 안내한다. 셋째, 실시간 적용성이다. 실험에서는 학습 데이터 수집 시 Aria 안경을, 배치 시에는 RealSense RGB-D를 사용했다. 이로 인해 입력 데이터 분포 차이가 약간 발생할 수 있으며, 현재 Aria에서 실시간 깊이 추정은 최적화 중이다. 추가적으로, 현재 방식은 사전 녹화된 오프라인 데이터만을 사용하므로, 동적 환경 변화나 사람 행동의 변동에 실시간 적응하기 어렵다.

향후에는 이러한 한계를 보완하기 위한 연구가 필요하다. 예를 들어, 압력 센서나 근전도(EMG) 센서를 부착하여 손의 힘 정보를 함께 수집할 수 있다. 빠른 머리 움직임을 견디는 3D 객체 추적이나 메쉬 기반 객체 모델링 기법을 도입하면 동적 시나리오에서도 안정적인 정합을 기대할 수 있다. 또한, 아리아 글래스 자체의 실시간 깊이 처리 기능을 최적화하여, 수집부터 배치까지 동일한 센서를 사용할 수 있게 되면 도메인 간 차이를 더욱 줄일 수 있다. 마지막으로, 보다 다양한 작업과 실시간 보정(예: 강화학습 연계) 등으로 AINA의 범용성을 확장하면, 실세계 로봇 응용의 한계를 더욱 극복할 수 있을 것이다.