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머신러닝으로 흐르는 수돗물에서 포크 잡는 로봇브라운대 스테파니 텔렉스 교수 등 연구진 개발
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승인 2016.10.31  11:53:25
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사람에게는 너무나 익숙하고 간단한 일이 로봇에게는 하늘의 별따기만큼 어려운 일이 되기도 한다. 문 손잡이를 돌리거나 계단을 올라가는 로봇에 열광하는 이유도 이 때문이다. 만약 흐르는 수돗물 사이를 헤쳐 싱크대에 있는 포크를 잡는 로봇이 나온다면 어떨까.

MIT 테크놀로지리뷰에 따르면 최근 열린 ‘엠테크 MIT 2016’에서 브라운대 교수인 스테파니 텔렉스가 이끄는 연구팀은 물이 흐르는 싱크대 안에서 포크를 잡는 로봇을 시연했다. 흐르는 물로 채워져있는 싱크대에서 포크를 잡는 것은 아주 간단한 행동이지만 로봇은 물이 움직이고 조명이 흐려지는 등의 주위 환경 변화가 일어나면 매우 곤혹스러워 하기 때문에 결코 쉽지 않다.

이 로봇의 작동 원리는 스마트한 카메라 조작과 강력한 머신러닝 프로세스이다. 이를 위해 텔렉스팀은 자체 개발이 아닌 리싱크로보틱스의 상용 로봇을 활용했다. 이 로봇은 팔에 카메라를 갖고 있고 외관상 포크를 잡을 수 있도록 만들어졌다. 연구팀은 로봇이 카메라를 움직여 다른 이미지들을 결합함으로써 가상의 광필드를 구축하도록 했다. 이는 조명의 세기 뿐 아니라 개별 광선의 방향까지 포착해 내 해당 장면의 3D 모델을 구축해주는 역할을 한다. 이렇게 되면 비전 인식에 장애를 가져오는 반사율과 같은 문제에 효과적으로 대처할 수 있다.

다른 실험에서는 로봇이 익숙하지 않은 개체를 잡도록 훈련시키는 머신러닝 접근법을 사용하고 있다. 대규모 신경망 실험으로 제어되는 로봇이 각각 다르게 쥐는 것을 학습하고 그 결과가 긍정적인 방향으로 나올 때까지 계속 훈련하게 하는 방식이다. 매뉴얼 방식의 프로그래밍에서는 이전에 본 적이 없는 까다로운 물건을 잡는 것이 어려웠지만 머신러닝 기법은 이를 가능하게 해준다.

연구팀은 앞으로 로봇이 산업 현장이나 가정에서 더 다양한 임무를 해낼 수 있도록 훈련시키고 있다. 또 로봇이 그들이 학습한 것을 공유하는 방법을 연구하고 있다. 텔렉스 교수는 “대부분의 로봇은 대부분의 시간에 대부분의 물건을 처리하지 못하고 있다”며 “이는 우리 연구자들이 풀고자 하는 매우 어려운 문제”라고 말한다. 특히 집은 자질구레하고 복잡한 일들이 끝도 없이 일어나는 공간이기 때문에 이런 상황에서 신뢰성있게 일을 처리할 수 있다면 노인을 보살핀다거나 아이를 돌보는 일도 훨씬 더 능숙하게 해낼 수 있다는 것이 텔렉스 교수의 설명이다.

그는 “우리의 접근법은 로봇으로 하여금 그들이 발견한 환경 속에서 스스로 적응하도록 가르치는 것”이라며 “학습을 통해 이전에는 불가능했던 신뢰성을 (로봇이) 얻을 수 있으며 정보들이 쌓여 다른 상황에도 적응할 수 있도록 해준다”라고 강조했다.

조인혜 객원기자  ihcho@irobotnews.com
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