MIT 컴퓨터사이언스 및 인공지능연구소(CSAIL:Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 연구팀은 로봇이 전신을 사용해 물체를 조작할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 MIT 뉴스가 24일(현지 시각) 보도했다.

연구팀에 따르면 사람은 무거운 물체를 옮길 때 전신을 활용한다. 예를 들어, 사람은 크고 무거운 상자를 들고 계단을 오를 때 신체의 특정 부분만 사용하지 않는다. 손을 벌려 양손으로 상자를 움켜잡고, 들어올린 다음 팔뚝 위에 올려놓는다. 그리고 가슴으로 상자를 밀어붙여 균형을 잡는다. 로봇은 이 같은 전신 사용 능력이 없다. 사람은 일반적으로 ‘전신 조작(whole-body manipulation)’에 능숙하지만, 로봇은 그러한 작업에 어려움을 겪는다.

로봇이 사람처럼 상자를 운반하기 위해선 수많은 잠재적인 '접촉 이벤트(contact event)'에 대한 계획을 수립해야한다. 하지만 이는 매우 다루기 어려운 과제 중 하나다.

MIT CSAIL 연구팀은 ‘풍부한 접촉 조작 계획(contact-rich manipulation planning)’으로 알려져 있는 이 과정을 단순화하는 방법을 찾았다고 밝혔다.

연구팀은 ‘스무딩(smoothing, 수 많은 접촉 이벤트를 더 적은 수의 ‘결정’으로 요약하는 방법)‘으로 불리는 인공지능 기술을 활용해 간단한 알고리즘으로 로봇에 대한 효과적인 조작 계획을 빠르게 확인할 수 있도록 했다. 스무딩은 '결정'을 단순화할 수 있다. 연구팀은 그들의 모델을 로봇이 할 수 있는 모든 가능한 결정들을 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 알고리즘과 결합했다.

아직 초기 단계에 불과하지만 이 방법은 손 끝을 사용해서만 잡을 수 있는 대형 로봇 팔이 아니라, 전체 팔 또는 몸으로 물체를 조작할 수 있는 소형의 이동 가능한 로봇을 가능하도록 해준다. 이 방법은 에너지 소비를 줄이고 비용을 줄이는 데도 도움을 줄 수 있다. 게다가, 온보드 컴퓨터만 사용해 환경에 빠르게 적응할 수 있기 때문에 화성 탐사 로봇이나 다른 태양계 물체에 적용할 수 있다. 온보드 컴퓨터가 로봇의 수많은 접촉 이벤트를 빠르게 계산한다.

논문 공동 저자인 H.J.테리 서는 “이를 블랙박스 시스템 접근법으로 생각하기 보다는, 이 모델을 기반으로 로봇 시스템 구조를 활용할 수 있다면, 의사결정을 내리고 풍부한 접촉 계획을 세우려고 노력하는 전체 과정을 가속화할 수 있는 기회가 생길 것”이라고 말했다.

이번 연구는 아마존, MIT 링컨 연구소, 전미과학재단, 오카도 그룹의 자금 지원을 받았다. 연구 성과는 전문 학술지인 'IEEE 트랜젝션 온 로보틱스'에 발표됐다.