곤충들이 먹이를 보고 추적하는 방식이 아델라이드 대학교(University of Adelaide)에서 개발 중인 새로운 로봇에 적용되고 있다.
로열 소사이어티 인터페이스(Royal Society Interface) 저널에 간행된 논문에서, 연구진들은 곤충과 인간 모두로부터의 지식이 어떻게 가상현실 시뮬레이션 모델에 적용되고 인공지능 시스템이 어떻게 목적물을 찾도록 할 수 있는지를 기술했다.
“복잡한 환경에서 작은 물체를 검지하고 추적하는 것은 매우 도전적인 작업”이라고 이 대학교 기계공학 박사과정 학생이자 발표된 논문의 선임 저자인 자라 바게리(Zahra Bagheri)씨는 말했다.
이 대학교 박사과정 학생인 자라 바게리(Zahra Bagheri)씨와 지도교수인 기계공학부 벤저민 카졸라토(Benjamin Cazzolato) 교수는 로봇 개발을 진행 중이다. 이 로봇은 곤충의 비전시스템에 기반을 둔 알고리즘을 사용한 비전시스템을 그 특징으로 한다.
“외부 공간에서 게임에 이기려고 노력 중인 크리켓 선수나 야구 선수를 생각해 보라. 그들은 공에 눈을 거의 떼지 않고 그것을 추적하며, 군중 속에 있는 밝은 색깔의 흥분한 팬들 사이에 공이 사라질 때에도 그 경로를 예측한다. 즉, 공이 한 지점으로 쏜살같이 사라지거나 뛰어들어도 그것이 떨어지는 지점을 예측한다. 로봇학 엔지니어들은 새 챔피언이 이 기술을 마스터하게 만드는 예리한 눈, 신속한 반사작용 그리고 플렉시블한 근육이 결합한 로봇을 개발하기를 여전히 꿈꾸고 있다”고 그녀는 발표에서 말했다.
이 대학교 신경과학자인 스티븐 비더만(Steven Wiederman) 박사 연구실에서 수행된 이 연구는 잠자리와 같은 곤충이 매우 혼란스러운 상황에서도 먹이나 짝을 추적하는 등의 아주 우수한 시각적 가이드를 제공한다는 사실을 보여주었다.
“그들은 낮은 시각적 민감성 그리고 쌀 크기 하나 정도에 불과한 아주 작은 뇌에도 불구하고 이 작업을 수행한다. 잠자리는 60km/h의 속도까지 먹이를 쫓아서 약 97% 이상의 확률로 먹이 포획에 성공한다”고 바게리(Bagheri)씨는 말했다.
엔지니어와 신경과학자 연합 연구팀은 이러한 시각적 추적작용을 에뮬레이션하는데 도움이 되는 알고리즘 개발에 성공했다.“시각적 범위 내의 완벽한 중심에 목표를 위치시키는 것 대신에, 우리가 개발한 시스템은 환경에 그것을 고정하고 목표물이 그것을 기준으로 움직이도록 한다. 이것은 환경으로부터의 산란을 방지하고 작업을 위해 뇌와 같은 움직임 프로세싱을 진행할 시간을 제공한다. 그다음, 초점의 작은 이동을 만들고 목표물을 선두부 지점에 유지하도록 그것을 중심으로 회전시킨다”고 연구팀은 말했다.
이번에 개발된 자연에서 영감을 얻은 액티브 비전시스템은 다양한 자연적인 장면이 존재하는 가상현실 세계에서 시험되었다. 이 대학교 연구팀은 현재 존재하는 우수한 엔지니어링 목표 추적 알고리즘과 비슷한 성능을 보이면서도 20배 정도까지 빠르다는 사실을 발견했다.“이러한 종류의 성능은 꽤 단순한 프로세서를 사용한 실시간 애플리케이션이 가능하게 한다”고 이 프로젝트를 이끌면서 잠자리의 뇌에서 신경세포의 반응을 기록한 이후에 오리지날 모션 센싱 메커니즘을 개발한 비더만(Wiederman) 박사는 말했다.“우리는 현재 하드웨어 플랫폼과 자연에서 연감을 얻은 자동 로봇에 이 알고리즘을 이식시키기 위해 연구 중”이라고 비더만 박사는 덧붙였다.
출처 KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』
