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국제로봇연맹, 2024년 로봇 기술 5대 트렌드 발표인공지능, 디지털 트윈, 휴머노이드 기술 부상
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승인 2024.02.15  17:45:38
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국제로봇연맹(IFR)은 15일(현지 시각) 2024년 로봇산업계의 5대 트렌드를 발표했다.

▲ 인공지능과 머신러닝

챗GTP로 촉발된 생성형 인공지능 열풍은 로봇과 자동화 분야에서 새로운 솔루션을 제시하고 있다. 로봇 제조업체들은 사용자가 코드 대신 자연어를 활용해 로봇을 더 직관적으로 프로그래밍할 수 있는 생성형 인공 지능 기반 인터페이스를 개발하고 있다. 앞으로 작업자는 더 이상 로봇의 동작을 선택하고, 조정하는 데 전문적인 프로그래밍 기술을 필요로 하지 않게 될 것이다.

생성형 인공지능과 함께 주목받는 것은 예측적 인공지능이다. 예측적 인공지능은 미래의 장비 상태를 파악하기 위해 로봇 성능 데이터를 분석한다. 예측적 유지 보수는 제조업체의 다운타임 비용을 절약할 수 있도록 해준다. 또한 예측적 유지 보수는 막대한 비용 절감 잠재력을 갖고 있다. 머신러닝 알고리즘은 최적화를 위해 동일한 프로세스를 수행하는 여러 로봇의 데이터를 분석할 수 있도록 한다. 일반적으로 머신러닝 알고리즘은 더 많은 데이터가 주어질수록, 더 나은 성능을 발휘한다.

▲ 새로운 애플리케이션으로 영역을 확장하는 협동로봇

인간과 로봇 간 협력은 로봇산업계의 중요한 추세로 자리잡고 있다. 센서, 비전 기술, 스마트 그리퍼 기술의 급속한 발전은 로봇이 환경 변화에 실시간으로 반응하고, 인간 작업자들과 함께 안전하게 일할 수 있도록 도와준다.

협동 로봇 응용 프로그램은 인간 작업자들을 돕고, 지원하는 새로운 도구를 제공한다. 이들 로봇은 무거운 물건을 들어올리고, 반복적인 동작을 수행하고, 위험한 환경에서 작업하는 것을 도와준다. 로봇 제조업체가 제공하는 협업 애플리케이션의 범위는 계속 확대되고 있다.

숙련 용접공의 부족으로 최근 용접용 협동 로봇 보급이 확산하고 있다. 이러한 요구는 자동화가 노동력 부족을 야기하는 것이 아니라 오히려 그것을 해결할 수 있는 수단을 제공한다는 것을 보여준다. 협동 로봇은 전통적인 산업용 로봇 투자를 대체하는 것이 아니라 보완하고 있으며 생산성을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. 협동 로봇과 자율이동로봇(AMR)의 조합인 모바일 매니퓰레이터는 협동 로봇에 대한 수요를 상당히 확장시킬 수 있다.

▲ 모바일 매니퓰레이터

모바일 매니퓰레이터는 자동차, 물류, 항공우주 등 산업 분야에서 자재를 처리하는 작업을 자동화하고 있다. 모바일 매니퓰레이터는 로봇 플랫폼의 이동성과 매니퓰레이터 로봇팔의 능숙함을 결합한다. 센서와 카메라를 갖춘 이 로봇들은 기계와 장비에 대한 검사와 유지보수 작업을 수행한다. 모바일 매니퓰레이터의 중요한 장점 중 하나는 인간 작업자들과 협력하고 지원하는 능력에 있다. 숙련 노동력의 부족과 공장 일자리에 지원하는 노동력의 부족은 모바일 매니퓰레이터의 수요를 증가시킬 것이다.

▲ 디지털 트윈

디지털 트윈 기술은 가상의 복제품을 만들어 물리적 시스템의 성능을 최적화하는 도구로 활용되고 있다. 로봇은 공장에서 점점 더 디지털 방식으로 통합되고 있으며, 디지털 트윈은 실제 작동 데이터를 사용해 시뮬레이션을 실행하고 가능한 결과를 예측할 수 있도록 해준다. 디지털 트윈은 순수하게 컴퓨터 모델로만 존재하기 때문에 비용을 절약하면서 작업자의 안전에 영향을 주지 않고 스트레스를 테스트하고 수정할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈은 디지털 세계와 물리적 세계 간 간극을 메워준다.

▲ 휴머노이드 로봇

휴머노이드(humanoid) 로봇은 두 팔과 두 다리가 있는 인간과 같은 디자인 덕분에 실제로 인간을 위해 만들어진 작업 환경에서 유연하게 활용될 수 있다. 기존 물류창고 프로세스나 인프라에 쉽게 통합될 수 있다.

중국 정부는 2025년까지 휴머노이드 로봇을 대량 생산하겠다는 야심찬 계획을 발표했다. 중국 정부는 휴머노이드 로봇이 컴퓨터나 스마트폰처럼 또 다른 파괴적인 기술로 자리잡으면서 제품 생산 방식과 인간이 사는 방식을 바꿀 수 있을 것이라고 예측했다. 휴머노이드 로봇이 잠재적으로 다양한 분야에 영향을 미치고, 흥미로운 개발 분야가 떠오르고 있지만 대규모 시장을 형성하기 위해선 여전히 복잡한 과제가 남아 있다.

장길수  ksjang@irobotnews.com
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