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프랑스, 로봇의 실시간 적응력 제고를 위한 연구 임진우 기자입력 2019-03-25 17:19:15

최근 개발된 로봇들은 인간의 개입 없이도 골절상과 같은 장애를 극복하고 환경변화에 신속하게 대응해 지진 재난구역에서 환자를 구조하거나 사람이 접근하기에 유해한 지역을 정리하는 일 등에 활용되고 있다. 


하지만 2011년 후쿠시마 원자력 발전소 사고 이후 방사능 잔해를 제거하기 위해 로봇이 현장에 투입된 적이 있었는데, ResiBots의 수석 연구원이자 프랑스 INRIA 연구소의 선임연구원인 Jean-Baptiste Mouret 교수에 따르면, 당시 현장에서 로봇이 위험요소를 피하는 과정에서 계속해서 정지되거나 오류를 일으키는 경우가 많았다고 설명했다.


Mouret 교수는 이러한 로봇 한계를 극복하기 위해 인간의 유지보수가 필요 없이 지속 가능하며 예상치 못한 장애물을 보다 효과적으로 극복하는 저렴한 로봇을 설계 중에 있다. ResiBots팀은 포유류 동물이 문제에 대응하는 방식과 유사하게 시야 안에서 발생한 일에 적응이 가능하도록 마이크로 데이터 러닝 알고리즘을 활용하고 있다. 동물의 경우, 상처를 입을 때 정확히 어떤 문제가 발생한 것인지 인지하지 못하더라도 계속해서 이동하는 방법을 찾는다. 이에 관해 Mouret 교수는 현재까지 개발된 로봇들은 문제 해결 방법을 찾기 전에 문제를 진단하는 데 우선시하고 있다고 설명했다. 그는 “연구팀은 로봇들이 문제를 진단하는 과정을 거치지 않고 문제에 먼저 반응하는 방법을 찾으려고 노력 중이다”라고 말했다.


연구팀이 개발 중인 로봇의 목적은 진단을 통해서가 아닌 시행착오를 통해 능동적인 방식으로 어떤 대안조치를 취할 것인지를 학습하게 하는 것이다. Mouret 교수에 따르면, 이 같은 학습 방식은 후쿠시마와 같은 재난 상황에서 로봇이 장애를 극복하고 자체적인 셧다운을 막을 수 있는 방안이 될 것이라고 말했다.


덧붙여 그는 “이는 완전한 형태의 인공지능은 아닐 수 있으나, 모든 지식을 확보하고 있는 것이 로봇 작동에 있어서 필수적인 요소가 아니다”라고 지적했다. 교수는 모든 것을 해결하는 것이 목표가 아닌, 로봇이 실제로 일어나는 일에 적응하는 방법을 강구하는 것에 주안을 두고 있으며 이는 동물을 지적으로 만드는 요소가 무엇인지 밝히는 일이라고 설명했다.


현재 ResiBots 프로젝트에서 개발된 가장 유망한 접근방식 중 하나는 로봇에게 유년기 시뮬레이션(Simulated Childhood) 기억을 입력하는 방법이다. 이를 통해 로봇은 유용한 행동의 예를 수집해 몸체를 움직이는 다양한 방법을 학습하게 된다. 예를 들어 이동방식을 선택할 때, 로봇은 표준 알고리즘을 통해 추출된 1,047개의 옵션 대신 약 13,000개의 동작 중 하나를 선택할 수 있게 된다. 그리고 한 가지 옵션을 선택하기 전에 이들 중 몇 가지 동작들만 시도하도록 만드는 것이 이 방식의 목표다.


ResiBots팀에서 수행하고 있는 대부분의 테스트들은 6족 로봇을 활용하고 있으며, 다리 한 개가 제거된 상태에서 어떻게 움직일 것인지를 실험 중에 있다. Mouret 교수에 따르면, 최근 실험을 통해 로봇이 다리를 제거한 후 1~2분 안에 움직이는 방법을 학습했다고 밝혔다. 이는 로봇이 작동하기 전에 일반적으로 10가지 미만의 옵션만을 테스트해야 한다는 의미다. 교수는 “휴머노이드는 다목적 활용이 가능하며, 인간에 맞게 설계된 환경에 잘 적응할 수 있는 잠재력이 있다”고 덧붙였다.
 

임진우 기자
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