사진. 몰렉스

 

몰렉스가 로봇 공학의 미래 잠재력을 살펴보고 보다 직관적이고, 지능적이고, 상호 연결된 인간계 통신 및 협업에 대한 사고 리더십 보고서를 발표했다. ‘몰렉스 2024 로봇 공학 보고서: 로봇 공학이 인간의 잠재력을 강화하는 방법’은 첨단 로봇 시스템과 다목적 로봇이 공장의 기능과 학생 학습 방식 개선부터 스마트 홈의 효율성 향상, 환자 치료 개선, 군사 작전 지원 강화에 이르기까지 일상 생활의 근본적인 측면을 변화시키는 미래에 대해 설명한다.

몰렉스의 수석 부사장 겸 소비자 및 상업용 솔루션 부문 사장인 Brian Hauge는 “다양한 산업에서 로봇 공학의 역할을 탐구하면서 인간과 기계의 진화하는 관계에 의해 미래가 형성될 것이라는 사실이 점점 더 분명해지고 있다”며 “이 최신 산업 보고서는 전례 없는 인간과 기계의 상호 작용의 유망한 미래를 조명하는 동시에 더 빠르고, 효과적이고, 매우 정확한 의사 결정을 뒷받침하기 위한 기반 기술과 로봇 시스템 및 인간 시스템 간의 원활한 연결을 강조한다”고 말했다.

 

로봇 공학 발전을 이끄는 기반 기술

로봇 공학의 미래는 역동적인 환경에서 자율적인 작동을 가능하게 하는 핵심 통신 및 컴퓨팅 기술의 지속적인 발전에 크게 좌우된다. 로봇 시스템이 빠르고 정확하게 반응하기 위해서는 지연 시간이 짧은 통신과 거의 즉각적인 데이터 전송이 필요하기 때문에 고속 연결이 최우선 과제다. 5G/6G 네트워크는 고대역폭, 저지연 통신을 제공하지만, 5G와 Wi-Fi 또는 다중 채널 중복성을 제공하는 위성 네트워크 간 전환 기능 등 다양한 연결 옵션을 갖춘 로봇 솔루션을 설계해야 한다.

 

마찬가지로 중요한 것은 가까운 에지 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리하면 로봇 시스템과 로봇의 중단 없는 독립적인 작동을 보장할 수 있다는 점이다. 예를 들어 에지 컴퓨팅을 사용하면 순식간에 결정을 내려야 하는 애플리케이션에 데이터를 즉각적으로 처리할 수 있는 자동화 솔루션이 필수적이다. 대부분의 산업 자동화 또는 제조 환경에서 로봇은 연결이 중단되거나 손상될 경우 전원과 기능을 안전한 작동 상태로 되돌리는 페일 세이프 프로토콜로 언제나 프로그래밍돼 있다.

 

인공 지능/머신 러닝 및 센서 융합 혁신의 이점

로봇의 적응력을 뒷받침하는 가장 큰 엔진인 인공 지능과 머신 러닝의 발전이 매우 중요하다. 인공 지능 알고리즘을 통해 로봇은 실시간 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 동시에 새로운 상황에 빠르게 적응하고 과거의 상호작용을 기반으로 미래 상황을 예측할 수 있다. 머신 러닝을 통해 로봇은 패턴을 분석해 행동을 최적화하는 동시에 지속적으로 학습하고, 적응하고, 성능을 개선함으로써 효율성과 정확성을 높일 수 있다. 센서 융합은 라이다, 카메라, 깊이 및 힘 센서와 같은 다양한 소스의 데이터를 결합해 다목적 로봇이 다양한 환경에서 깊이, 움직임 및 장애물을 더 잘 인식할 수 있도록 지원한다.

 

인간-로봇 상호작용의 중요 요소

몰렉스의 로봇 보고서는 인간의 감정과 상황적 요구를 이해하고, 이에 반응하고, 심지어 예측할 수 있는 로봇이 곧 등장할 것이라고 전망한다. 예를 들어 자연어 처리를 통해 로봇은 음성 명령을 따르고, 대화에 참여하고, 맥락적 이해를 바탕으로 행동을 조정할 수 있다. 또한 감성 인공 지능을 통해 로봇은 사람의 목소리 톤이나 얼굴 표정을 분석해 감정 신호를 인식하고 이에 반응할 수 있다. 몰렉스는 인간 중심의 상호 작용이 증가함에 따라 더 깊은 유대감을 형성해 미래의 로봇 시스템과 자율 로봇이 복잡한 가정 환경에 보다 쉽게 적응하고 개인화된 교육 교사, 필수적인 수술 보조자, 지속적인 환자 모니터링 등 새로운 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

 

인더스트리 4.0이 도래하면서 산업 환경에서 점점 더 복잡해지는 업무를 처리하는 데 협업 로봇, 즉 코봇이 주목을 받고 있다. 로봇 시스템과 전체 로봇은 생산 라인을 원활하게 운영할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적인 제조 병목을 예측하고 해결하면서 엔지니어가 더 나은 제품을 설계하는 데 도움을 줄 수 있다. 앞으로 코봇은 수술실, 교실, 전장을 포함한 모든 환경에서 정밀도와 개인화를 재정의할 것이다.