일본 NEC가 물류업계의 DX(디지털 전환)를 지원하는 로봇 제어 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 일본 로봇 전문매체 로봇스타트가 3일 보도했다.
NEC는 작업 내용이나 레이아웃이 자주 변화하는 물류 환경에서도 로봇이 유연하게 대처할 수 있는 ‘로봇제어 AI’를 개발했다. 이 기술을 적용하면 학습하지 않은 새로운 물체나 제품의 크기, 물체의 불규칙한 배열에도 로봇이 물체를 정확하게 잡아 올바른 위치에 놓을 수 있는 확률이 높아진다는 설명이다.
이 기술은 머신러닝의 한 분야인 '세계 모델'을 탑재했다. 세계모델은 어떤 행동의 결과를 현실에서 시험하지 않고 예측하는 기술이다. 인간은 과거의 경험에서 축적한 상식에 기초해 행동의 결과를 상상하고, 적절하게 행동한다. 로봇의 경우 기술을 현실에 구현하기 위해선 상식을 총체적으로 학습한 인공지능 모델을 필요로 한다. 세계 모델을 탑재한 로봇은 물체의 형상이나 위치를 인식해 예측 판단을 행하고 상식에 비춰 최적의 행동을 자율적으로 결정한다.
NEC는 이 기술을 기반으로 ▲ 임기응변으로 물건을 잡을 수 있는 ‘세계 모델’ 기반 핸들러 로봇 기술 ▲리스크 센시티브 확률 제어에 의한 운반 로봇 고도화 ▲대량의 인공지능 카메라 영상을 엣지와 클라우드로 효율적으로 분산 처리할 수 있는 ‘애플리케이션 어웨어 ICT 기술’ 등 3종의 기술을 선보였다.
▲ 2대의 자율이동 로봇이 협력해 제품을 운반하고 있다.
NEC는 지난 3일 언론 매체를 대상으로 이들 기술을 발표하고 시연 장면도 공개했다. '세계 모델 기반의 핸들러 로봇 기술' 시연에는 2대의 로봇이 투입됐다. 1대의 로봇은 선반에 놓인 물건을 잡아 자율주행으로 이동한 후 다른 로봇이 있는 곳에 물건을 내려놓았다. 또 1대의 로봇은 다른 로봇이 가져온 물건을 정확하게 잡고 팔레트에 정렬했다.
'리스크 센시티브 확률 제어에 의한 운반 로봇 고도화 기술' 시연에선 2대의 운반 로봇이 협력해 주위의 장애물이나 사람을 피하면서 물건을 안정적으로 운반했다.
'대량의 AI 카메라 영상을 엣지와 클라우드로 효율적으로 분산 처리할 수 있는 애플리케이션 어웨어 ICT 기술' 시연에선 엣지 AI가 영상에서 중요한 부분을 판단해 클라우드에 보내고, 클라우드가 위험성을 판단하며 주의가 필요할 경우 통지한다. 엣지와 클라우드로 분산하는 점이 새롭다.
이번 NEC가 개발한 세계 모델을 실장한 기술에선 로봇 제어 학습과 함께 '동작 예측 모델'을 사전에 학습한다.
