▲EU 로보사피엔스 프로젝트는 시뮬레이션과 디지털 트윈을 활용해 적응형 로봇 AI 딥러닝 소프트웨어의 안전하고 신뢰할 수 있는 아키텍처를 정의하는 것을 목표로 한다. (사진=EU)

유럽연합(EU)이 인공지능(AI) 기반 로봇 성능을 개선하기 위해 로보사피엔스(RoboSAPIENS) 프로젝트를 출범시켰다고 로보틱스247이 지난 24일(현지시각) 보도했다.

보도에 따르면 EU의 호라이즌 유럽 2021-2027(Horizon Europe 2021-2027) 연구 및 혁신 프로그램 자금 지원을 받는 산학연(대학, 기술 액셀러레이터 및 민간 연구소) 컨소시엄이 최근 이 프로젝트 출범을 발표했다.

로보사피엔스는 미래의 산업용 로봇이 인간과 안전하고 신뢰할 수 있는 협력을 유지하면서 변화하는 환경에 쉽게 적응할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

국제로봇연맹(IFR) 2022년 세계로봇보고서에 따르면 2021년 유럽의 산업용 로봇 설치량은 전년대비 24% 증가한 8만 4302대를 기록했다.

로보사피엔스 컨소시엄은 적응형 로봇, 즉 재프로그래밍할 필요 없이 AI를 통해 새로운 작업을 학습할 수 있는 로봇이 이 성장의 최첨단에 있다고 말했다.

적응형 로봇이 제조업, 의료 및 물류와 같은 산업에서 협력 로봇 환경의 효율성을 높이는 데 필수적인 역할을 하지만 그런 기술의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 과제가 남아 있다.

◆딥러닝 AI에 대한 신뢰도 검사기

로보사피엔스는 로봇의 자율 적응 분야를 발전시키고 개방형 자율 소프트웨어(SW) 적용으로 로봇에 힘을 실어 인간과의 신뢰할 수 있는 협업을 유지하면서 동시에 시스템 구조나 환경의 예측하지 못한 변화에 역동적으로 대응할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 밝혔다.

프로그램의 구체적인 4가지 목표는 다음과 같다.

▲개방형 적응 활성화=로봇의 개방형 자가 적응을 위한 제어 SW를 개발해 인간-기계 상호 작용을 포함한 시스템 구조 및 환경 조건의 전례없는 변화를 구체적으로 해결한다.

▲안전성 보장 향상=사전 적응뿐만 아니라 적응 중 및 사후 안전성을 확보하기 위한 안전공학적 기법을 발전시켜 신뢰성 검사기 및 자체 평가 체계를 통합한다.

▲딥러닝을 통한 작업 불확실성 감소=로봇 자율 적응에서 작업 불확실성을 적극적으로 줄이기 위해 딥 러닝 기술을 활용해 모델에 내재된 불확실성을 해결하는 데 중점을 두고 보다 안정적이고 재현 가능한 적응을 보장한다.

▲신뢰성 보장=로봇 자체 적응을 위해 딥 러닝과 컴퓨팅 아키텍처를 모두 사용해 시스템의 신뢰성을 보장하는 공식적 방법을 개발하고 적용하고 검증 도구와 기술을 통합한다.

로보사피엔스 프로젝트 코디네이터인 피터 곰 라센 덴마크 오르후스대 전기컴퓨터공학과 교수는 “EU가 산업용 로봇 역량을 발전시킴에 따라 협업 환경에서 인간과 함께 일하는 차세대 로봇의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 조치가 시급하다”고 말했다. 그는 이어 “우리는 로보사피엔스와 함께 유럽의 산업용 로봇 산업이 시스템 구조와 환경에서 빠르고 예측할 수 없는 것에 대해 적응력을 갖추도록 준비해 성능과 안전성을 유지하고 향상시키면서 인간과 신뢰할 수 있는 협업을 보장할 것”이라고 말했다

덴마크 오르후스대와 함께 한 컨소시엄 파트너로는 테살로니키 아리스토텔레스대(그리스), 덴마크 기술연구소(DTI), 프라운호퍼 IFF(독일), 요크대(영국), 앤트워프대(벨기에), 노르웨이 과기대(노르웨이), PAL 로보틱스(스페인), ISDI 액셀러레이터(스페인), 시뮬라 리서치랩(노르웨이) 등이 있다.

◆이미 진행 중인 산업용 활용 사례 연구

로보사피엔스는 로봇 응용에 적응형 제어기를 포함시키고 엄격한 안전 요구 사항과 융화시키기 위해 모니터-분석-계획-실행-지식을 의미하는 영문 약자를 딴 ‘MAPE-K’로 알려진 기존 자율 컴퓨팅 프레임워크를 기반으로 할 것이라고 말한다.

적응된 제어기 설정의 생성은 주로 딥 러닝과 디지털 트윈 시뮬레이션 기술에 의존하게 된다. 자동화된 가상 및 실제 테스트가 적응 후 로봇의 안전한 작동을 평가하기 위해 배치된다.

결국 로보사피엔스는 이 컨소시엄이 적응형 제어기를 로봇 응용에 통합하기 위해 산업용 로봇 제조업체 및 사용자와 협력할 것이라고 말했다.

이 그룹은 로보사피엔스 프로그램의 주요 결과물이 유럽의 산업용 로봇에 대한 개방형 자가 적응과 신뢰성을 녹여넣기 위해 시연되고 검증된 아키텍처를 제공하는 것을 목표로 한다.

이 프로젝트는 이미 산업용 로봇을 사용하는 4개의 제조 및 물류 회사와 함께 산업용 활용 연구를 활발히 진행하고 있다.

첫 번째 사례 연구는 로봇 셀에 노트북과 같은 전자 소비자 폐기물을 분해할 수 있도록 권한을 부여하는 것이다.

두 번째 사례 연구는 자율 수상 선박의 항해 예측 가능성을 향상시키게 된다.

세 번째 연구는 공장 바닥에서 배터리 부족이나 예측하지 못한 사람이 갑자기 바닥에서 일어나는 것 같은 예상하기 힘든 인간의 행동 등 이상이 발생할 때 자율이동로봇(AMR) 군(群)이 할당된 작업 및 내비게이션 경로를 역동적으로 적응해 조정토록 한다.

네 번째 연구는 인간과 협동로봇(코봇)간 협동상황에서 위험을 자동으로 평가해 사고를 피하고 비용을 줄이는 것이다.