▲ 수건을 접는 양팔 로봇, (사진=일간공업신문)

일본 와세다대학 ‘오가타 테츠야(尾形哲也)’ 교수가 복수의 동작을 학습하고 실행할 수 있는 심층학습 모델 기술을 개발했다고 일간공업신문이 보도했다.

오가타 테츠야 교수는 양팔 로봇이 수건을 접는 작업에 이 기술을 적용해 연구 성과를 입증했다. 예상 동작에서 벗어나더라도 복구 프로그램을 많이 준비할 필요가 없다는 설명이다. 향후 보다 복잡한 작업에 심층학습 모델을 적용해 나간다는 계획이다.

연구팀은 양팔 로봇의 각 관절에 관한 각도와 카메라 이미지를 심층학습 모델인 ‘LSTM'에 입력해 학습시켰다. 로봇은 수건을 끝부분부터 접는 동작, 수건을 다시 놓는 동작 등 4가지 동작을 배웠다. 동작의 시작과 끝을 심층학습 모델의 내부 상태가 같도록 했는데 내부 상태가 같아지면 각 동작에 연속적으로 이전할 수 있다는 설명이다.

심층학습 모델은 4가지 동작에 대응해 약 300셀, 400단계의 큰 모델을 이용했다. 이번에는 하나의 모델에 복수의 동작을 연결하면서 학습시켰다. 앞으로는 꼬치요리 등 보다 복잡한 동작에 심층 학습 모델을 검증한다.

현재 심층학습을 이미지 등의 식별에 이용하는 기술은 실용 단계에 있다. 앞으로는 로봇 제어 및 행동 생성 등에 응용될 전망이다.