핵심 요약
- 25년 차 개발자가 자녀들에게 AI 기술 발전을 직접 체감시켜 주기 위해 로봇 팔 키트와 중고 라즈베리 파이로 프로젝트를 시작했습니다.
- 설정부터 제어 코드 작성까지 LLM에 의존해 빠르게 빌드했으나 하드웨어 전력 문제와 캘리브레이션 오차 등 현실적인 장벽에 부딪혔습니다.
- 결국 정밀 측정 대신 센서 피드백 기반으로 AI가 직접 블록을 집도록 자율 제어 방식을 맡기는 방향으로 전환했습니다.
요약 25년간 소프트웨어 개발자로 일해 온 한 개발자가 최근 9개월 동안 LLM(대형 언어 모델)을 활용한 개발에 푹 빠지며 25년 동안 만든 것보다 더 많은 프로그램을 개발했다고 밝혔습니다. 하지만 기술에 익숙하지 않은 주변 사람들이나 자신의 아이들에게는 이러한 AI 혁신이 피부에 와닿지 않자, 그는 직접 만지고 볼 수 있는 결과물을 보여주기 위해 415달러짜리 3D 프린팅 조립 로봇 팔(LeRobot SO-101) 키트와 50달러짜리 웹캠을 구입해 로봇 공학 프로젝트를 시작했습니다.
서랍 속에 5년 넘게 방치되어 있던 8년 된 라즈베리 파이 3을 꺼내 최신 OS를 설치한 뒤, 초기 설정과 로봇 제어 소프트웨어 구축은 Codex에 맡겼습니다. 모터 과부하를 막는 보호 로직과 AprilTag(QR 코드 형태의 마커)를 활용한 캘리브레이션 시스템, 실시간 웹 대시보드까지 AI의 도움으로 신속하게 구성했습니다. 도중에 모터 작동 시 전원 부족으로 연결이 끊기는 하드웨어 문제와 토큰 한도 초과 문제를 겪기도 했지만, 다른 AI 모델(Claude/Fable)로 인수인계하며 개발을 이어갔습니다.
그러나 인간이 직접 위치를 측정하고 지시하는 역기구학 기반의 정밀 공간 매핑 방식은 실제 동작에서 계속 오차를 냈습니다. 결국 작성자는 자신이 병목이자 '고기 대리인(meat proxy)' 역할을 하고 있다는 것을 깨닫고, 딸의 배구 연습 코칭을 하러 집을 비우는 동안 AI에게 자율적인 시행착오 방식을 맡기며 로봇 제어 접근법을 전면 전환하게 되었습니다.
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