[논문리뷰] OceanGym: A Benchmark Environment for Underwater Embodied Agents

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저자: Yida Xue, Mingjun Mao, Xiangyuan Ru, Yuqi Zhu, Baochang Ren, Shuofei Qiao, Mengru Wang, Shumin Deng, Xinyu An, Ningyu Zhang, Ying Chen, Huajun Chen

핵심 연구 목표

본 연구는 해저 환경의 낮은 가시성, 동적 해류 등의 극한 조건에서 AI 기반 자율 수중 로봇(AUV)이 직면하는 심각한 인지 및 의사결정 문제들을 해결하기 위해, 포괄적인 벤치마크 환경인 OCEANGYM을 제안합니다. 궁극적으로는 실제 환경에 적용 가능한 강력한 자율 에이전트 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

Unreal Engine 5.3 기반으로 800m x 800m 규모의 현실적인 수중 환경을 구축했으며, 얕은 수심(50m)과 깊은 수심(500m) 시나리오에서 8가지 실제 작업(예: 로봇 찾기, 송유관 검사, 침몰선 수색)을 시뮬레이션합니다. 에이전트는 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)을 기반으로 인식, 기억, 순차적 의사결정 기능을 통합하며, 인식 작업은 정확도로, 의사결정 작업은 거리 기반 점수 매기기를 통해 평가됩니다.

주요 결과

GPT-4o-mini, Gemini-2.5, Qwen2.5-VL-7B, MiniCPM-V-4.5 모델들을 테스트한 결과, MLLM 에이전트와 인간 전문가 사이에 상당한 성능 격차가 확인되었습니다. 특히 깊은 수심/저가시성 환경에서 의사결정 성공률이 14.8%까지 크게 떨어졌으며, MLLM은 인간과 달리 음파 탐지기 데이터를 효과적으로 활용하지 못했습니다. Qwen2.5-VL-7B가 얕은 수심에서 57.12%의 최고 인식 정확도를, GPT-4o-mini가 의사결정 태스크에서 가장 우수한 성능을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

OCEANGYM은 극한의 수중 환경에서 견고한 embodied AI를 개발하기 위한 필수적인 테스트베드를 제공합니다. 현재 MLLM은 음파 탐지기 데이터 해석, 복잡한 객체 구별, 장기 기억 유지 등에서 한계를 보여, 이 분야에 대한 집중적인 연구가 필요함을 시사합니다. 이 벤치마크는 시뮬레이션-실제 환경 간의 연결(sim-to-real bridge) 역할을 하여 AUV 개발 및 배포를 가속화하고, 비용이 많이 드는 현장 시험의 의존도를 줄이는 데 기여할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.