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화낙, 인공지능 활용해 '빈 피킹' 기술 개발한다로봇 훈련시간 획기적으로 단축 가능해
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승인 2019.04.24  10:23:47
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산업자동화는 이미 제조 공정을 능률화하고 있지만 숙련된 기술자들에 의해 먼저 고된 훈련을 받아야 한다. 산업용 로봇 분야의 거인인 화낙(Fanuc)은 로봇을 훈련시키는 것을 더 쉽게 만들어 의약분야를 포함한 광범위한 산업에서 자동화를 더 쉽게 이용하기를 바라고 있다.

'테크크런치'에 따르면 화낙은 최근 간단한 주석과 센서 기술로 통(bin)에서 올바른 물체를 골라내는 방법을 효과적으로 로봇에게 가르치는 새로운 인공지능 기반 도구를 발표했다. 이 도구를 활용하면 훈련 과정은 몇 시간으로 단축된다.

빈 피킹(bin picking)은 단어 그대로다. 로봇 팔은 통에서 물건을 고르는 훈련을 받고 부품의 대량 주문과 같은 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업에 사용된다.

예제 부품의 이미지는 로봇의 시각 센서와 일치하도록 카메라로 촬영한다. 그런 다음 빈 피킹 로봇들을 훈련시키는 전통적인 과정은 많은 규칙을 가르쳐서 어떤 부분을 집어내야 하는지를 알 수 있게 한다.

화낙의 로봇사업부 책임자인 이나바 키요노리(Inaba Kiyonori) 박사는 "과거에 이러한 규칙을 만든다는 것은 많은 반복과 시행착오를 겪어야 한다는 것을 의미했다”며 “시간이 오래 걸렸고 매우 번거로웠다"고 말했다.

이러한 규칙에는 더미 상단에 있는 부품을 찾는 방법이나 가장 눈에 잘 띄는 부품과 같은 세부 사항이 포함되어 있다. 그리고 나서 인간 운영자들은 훈련의 정교화를 위해 오류에 대해 다시 가르친다.

자동화 초기 단계인 산업에서는 로봇을 훈련시킬 수 있는 충분한 기술자와 숙련된 인적 운영자를 찾는 것이 어려울 수 있다. 이럴 때 화낙의 새로운 AI 기반 툴이 필요하다.

훈련 과정을 단순화시키므로 인간 운영자는 화면 상의 빈에 뒤섞인 부품들의 사진을 보여주고 픽업해야 할 몇가지 사례를 선택하면 된다. 어린 아이들에게 장난감을 분류하는 방법을 보여주는 것과 같은 이치다. 이는 일반적인 AI 기반 비전 센서가 필요로 하는 것보다 훨씬 적은 훈련이며 동시에 여러 대의 로봇을 훈련시키는 데도 사용될 수 있다.

이나바는 "인간 조작자가 사물을 움직이는 것과 같은 방식으로 움직이는 방법을 로봇에게 보여주는 것은 정말 어렵다"며 “하지만 AI 기술을 활용함으로써 운영자는 기존 방법보다 직관적으로 로봇을 가르칠 수 있다”고 강조한다. 그는 이 기술이 아직 초기 단계에 있으며 조립 과정에서도 사용 가능한지는 두고 봐야 한다고 덧붙였다.

김지영  robot3@irobotnews.com
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