▲ 알파벳이 사무실을 청소하고 테이블을 정리하는 범용 로봇의 개발을 추진하고 있다(사진=더로봇리포트)

구글 모기업인 알파벳이 실리콘밸리 구글 사무실에서 사무실을 청소 및 정리하는 로봇함대를 테스트하고 있다고 더로봇리포트가 22일(현지시각) 보도했다.

이 로봇은 알파벳의 문샷 프로젝트를 추진하는 부서인 X가 지난 2019년 처음 거론한 ‘에브리데이 로봇(Everyday Robots)’ 프로젝트의 업데이트 방식으로 이뤄지고 있다. 이 로봇들은 쓰레기를 분류하고, 테이블을 청소하고, 의자를 정리하는 방법에 대해 학습하고 있다.

로봇들은 유연한 로봇 팔의 끝 부분에 다목적 그리퍼를 부착한 일종의 '이동식 매니퓰레이터'다. 로봇들은 머신비전과 자율항법을 위한 라이다(LiDAR), 카메라 등 다양한 센서들을 갖추고 있다. 알파벳의 또 다른 자회사인 웨이모는 '레이저 베어 벌집(Laser Bear Honeycomb)'이라고 불리는 자체 라이다 센서를 개발했다. 알파벳이 테스트 중인 로봇 함대가 웨이모의 라이다를 채택하고 있는지는 확실치 않다고 더로봇리포트는 지적했다.

X는 강화학습, 협업학습, 시연 학습과 같은 머신러닝 기술을 조합해 로봇들이 주변 세계를 더욱 잘 이해하고, 일상적인 작업을 더욱 능숙하게 수행하게 될 것이라고 말했다. X의 최고로봇책임자(chief robot officer)인 한스 피터 브뢴드모(Hans Peter Brøndmo)는 "시뮬레이션이 이러한 로봇들의 개발에 큰 역할을 하고 있다"고 말했다.

그는 "2016년 시뮬레이션 기술을 사용하지 않고, 산업용 로봇을 설치한 소규모 실험실에서 장난감, 열쇠, 일상 생활용품 등 작은 물체를 잡는 방법을 학습시켰는데 로봇 한대가 75%의 성공률로 간단한 잡기 동작을 배우는 데 4개월의 시간이 걸렸다"고 했다. 하지만 "오늘날 로봇 한 대가 하루가 되기전에 90%의 성공률로 문을 여는 동작 등 복잡한 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있다“고 했다. 이어 ”우리는 문 열기로부터 학습한 내용과 알고리즘을 바탕으로 카페의 의자를 바로 세우는 새로운 작업에 적용할 수 있다는 것을 보여주었다. 이같은 기술적인 진전은 범용 학습 로봇을 만드는 우리의 문샷이 가능할 수도 있다는 희망을 주었다"고 덧붙였다.

그는 "단일의 환경에서 단일의 문제만을 해결하기 위해 정밀하게 프로그래밍할 필요가 없는 ‘스스로 학습할 수 있는’ 로봇을 만드는 것이 목표“라고 말했다. 그는 "현재 대부분 로봇들은 그들을 위해 특별히 설계되고, 구조화되고, 심지어 특별한 조명을 갖춘 환경에서 작동한다. 이들 로봇이 수행하는 업무는 매우 구체적이며, 로봇들은 정확한 시간, 정확한 방식으로 작업을 수행하기 위해 코딩되어 있다. 그러나 이러한 접근은 일상 생활의 지저분하고 복잡한 공간에서는 작동하지 않는다. 커피 한 잔을 집어 들고, 조명을 예상하거나, 문을 여는 모든 가능한 방법들을 대본으로 작성하려고 한다고 상상해 보라. 이는 확장성이 떨어진다"고 설명했다.

X의 범용 로봇을 만들려는 비전은 과연 성공할 수 있을까. 올해 초 알파벳은 로봇 전문 소프트웨어 기업인 '인트린식(Intrinsic)'을 스핀오프했다. 아직 이 회사에 대한 구체적인 정보는 없지만 인트린식은 보다 쉽고 저렴한 비용으로 만들 수 있도록 설계된 소프트웨어 도구를 개발하고 있다고 밝혔다.