산업용 "산업 "산업용 로봇도 이제는 배워야 산다"

'MIT테크놀로지리뷰’는 일본 산업용 로봇 업체인 '화낙(Fanuc)이 자사 산업용 로봇에 '심화강화학습(Deep reinforcement learning)‘ 방법을 적용해 새로운 작업을 가르치는 연구를 진행하고 있다고 소개했다.

산업용 로봇은 빠른 속도로 정밀한 작업을 할 수 있지만 물건을 잡기 위해선 보통 매우 세심한 프로그래밍 과정이 요구된다. 프로그래밍은 매우 어려운 과정이고 시간도 많이 걸린다. 또한 로봇들은 매우 통제된 환경에서 동작해야 한다.

화낙은 심화강화학습이라는 기술을 통해 산업용 로봇에게 훈련을 시키고 있다. 화낙이 산업용 로봇에게 훈련시키고 있는 작업은 많은 물건을 쌓아놓은 상자에서 물건을 집어 다른 곳으로 움직이는 것이다. 물건을 집을 때마다 로봇은 영상 이미지를 통해 물건의 생김새와 위치를 파악해 집는다. 여러번 시도하지만 어떨 때는 성공하고 어떨 때는 실패한다.

화낙은 산업용 로봇에게 학습시키는 연구를 작년에 730만 달러를 투자한 도쿄에 있는 기계학습 전문업체인 ‘프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)'와 공동으로 진행하고 있다. 딥러닝 기술을 적용해 훈련을 시키고 있는 것이다. 프리퍼드 네트웍스의 ’쇼헤이 히도‘ CEO는 “8시간 정도 훈련시킨 결과 90%의 정확도를 갖고 물건을 집어올리는 데 성공했다”고 밝혔다. 프리퍼드 네트웍스는 작년 12월 도쿄에서 열린 ‘국제로봇전시회’에서 이 기술을 선보인 바 있다.

쇼헤이 히도 CEO는 여러 대의 로봇을 병렬로 설치해 운영하면 로봇의 학습 경험을 공유할 수 있다고 말한다. 8대의 로봇이 한시간을 투입하면 한대의 로봇이 8시간 동안 할 수 있는 작업을 할수 있도록 학습 경험을 공유할 수 있다는 것.

그는 “우리 프로젝트는 '분산학습을 지향하고 있다”며 “공장에 설치된 수많은 산업용 로봇들이 정보를 공유하는 것을 상상해보라'”고 말했다. 그가 말하는 ‘분산 학습’은 클라우드 로보틱스와 관련이 있는 개념이다. UC버클리의 로봇과학자인 ‘켄 골드버그’ 교수는 “화낙이 방향을 잘 잡은 것 같다"며 앞으로 클라우드 로보틱스가 로봇의 활용 방법에 큰 변화를 가져올 것이라고 전망했다.

한편 산업용 로봇에 기계학습 방법을 적용하려는 업체는 일본 화낙이 처음은 아니다. 지난 2014년 스위스 로봇업체인 ABB는 인공지능 스타트업인 ‘바이케리어스(Vicarious)’에 투자한 바 있다. 하지만 아직 구체적인 성과는 나오지 않고 있다.