UC버클리 로봇 과학자들이 가상 환경내에 있는 물체를 능숙하게 잡을 수 있는 인공지능 로봇 기술을 개발했다고 'MIT 테크놀로지 리뷰'가 보도했다. 가상 환경에서 객체를 능숙하게 잡는 기술을 실제 생산 공장이나 물류센터 로봇들에게 적용하면 처음 접하는 낯선 물건들도 능숙하게 잡아 이동시키는 작업을 수행할 수 있다.

UC버클리 연구진은 다양한 형태의 물건에 관한 3D 이미지와 파지(grasping) 기법을 심층 신경망을 대상으로 훈련시켰다. 이 신경망은 시중에서 쉽게 구할 수 있는 3D센서와 로봇팔에 연결되어 있다. 로봇은 새로운 물건을 접하면 딥러닝 시스템을 통해 재빨리 파지 기술을 익힌다. 로봇은 물건을 잡을 수 있다는 확신이 50%를 넘으면 물건을 집는 동작을 성공적으로 수행했으며 물건을 떨어뜨리지 않고 흔드는 작업도 가능했다. 로봇은 물건을 잡을 수 있다는 확신이 들지 않으면 물건을 찔러보는 방식으로 보다 좋은 파지 기법을 도출해낸다.

이번 연구에는 클라우드 기술이 활용됐다. 로봇이 학습하는 과정에서 클라우드에 축적되어 있는 정보들을 활용한 것이다. 이번에 개발된 기술은 병원이나 가정 등 새로운 환경 설정이 필요한 곳에서 유용하게 활용될 수 있다는 분석이다.

그동안 로봇 과학자들은 물건을 잡고 조작하는 기술을 로봇에게 가르치기 위해 많은 시간을 소비했다. 이번에 개발된 로봇 학습 기술은 실제 세계에서 훈련을 하지 않고도 가상 환경에서 학습을 시킬수 있다는 점에서 매우 진전된 기술이라는 평가를 받고 있다.

이번 프로젝트를 주도한 '제프 말러' 박사후 연구자는 “실제 세계 훈련 과정 없이도 하루만에 심층 신경망을 위한 충분한 데이터를 생성할수 있었다”고 말했다. 연구진은 자신들이 생성한 데이터 세트를 공개할 계획이다. 이를 통해 컴퓨터 비전과 3D 데이터 세트 분야의 기술적인 진전을 꾀하겠다는 것.

스테파니 텔렉스 브라운대학 교수는 “매우 고된 노동을 요구하는 머신러닝 분야에서 획기적인 연구"라고 평가했다. UC버클리 연구진은 지멘스와 협력해 이번 연구 성과를 도출했으며, 지멘스는 클라우드 로보틱스 분야의 기술 상용화에 관심을 갖고 있는 것으로 전해졌다.