default_top_notch
default_setNet1_2
ad34

[창간 5주년 기획]글로벌 로봇산업 신트렌드(2)

기사승인 2018.06.05  15:10:27

공유
default_news_ad1

- ②로봇 안으로 들어온 인공지능(AI)

②로봇 안으로 들어온 인공지능(AI)

인공지능(AI)의 구루(guru)라고 일컬어지는 ‘앤드류 응(Andrew Ng)’은 인공지능이 앞으로 산업화 시대의 ‘전기(electricity)’와 같은 역할을 할 것이라고 말했다. 현대 문명의 각종 이기가 전기에 의해 작동되는 것처럼 앞으로 모든 미래 산업은 인공지능 없이는 작동되지 않을 것이란 얘기다.

글로벌 IT업계는 인공지능 플랫폼 시장을 둘러싸고 소리 없는 전쟁을 벌이고 있다. 인공지능 플랫폼 경쟁에서 이겨야만 앞으로 광범위하게 조성될 인공지능 생태계를 장악할 수 있다고 보기 때문이다. 이런 상황에서 산업계는 인공지능 인력 유치에 사활을 걸다시피하고 있다. 인공지능을 연구하고 있는 학자들과 엔지니어들의 몸값은 천정부지로 치솟고 있다. 그럼에도 전문가를 찾을 수 없다는 아우성이 곳곳에서 들린다.

로봇 분야도 인공지능 바람이 거세게 불고 있다. 자율주행 자동차, 자율이동 로봇, 휴머노이드 로봇, 드론 등 분야를 불문하고 인공지능 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 음성인식, 시각 인지, 로봇 그리핑 및 핸들링 등 분야에 상관없이 인공지능 기술과의 접목이 모색되고 있다.

미래의 로봇들은 사람의 말귀를 알아듣고 사람과 소통할 수 있게 된다. 일본 소프트뱅크는 지난 2015년부터 IBM과 제휴해 IBM의 인공지능인 '왓슨'을 이용해 휴머노이드 로봇 ‘페퍼’를 대상으로 자연스럽게 일본어로 대화하는 훈련을 하고 있다. 페퍼는 왓슨이 확보하고 있는 클라우드 데이터베이스와 인터넷 정보를 활용해 사람들과 자연스럽게 대화를 하는 기술을 학습하고 있다.

   
▲ 알렉사로 작동하는 외골격 로봇
캐나다와 미국에 사무실을 두고 있는 로봇 스타트업인 ‘바이오닉 레보라토리즈(Bionik Laboratories)‘는 외골격 로봇에 아마존의 인공지능 음성 비서인 ’알렉사‘를 결합했다. ’알렉사! 부엌으로 가자“라고 로봇에게 말을 걸면 외골격 로봇이 명령에 반응한다. 신체가 자유롭지 못한 사람들이 외골격 로봇을 착용한 채 인공지능 음성 비서를 이용해 로봇에게 명령을 내릴 수 있게 됐다. MIT 김상배 교수팀 역시 4족 보행 로봇 ’치타3‘에 아마존의 에코를 얹어 알렉사와 연동해 시연하기도 했다.

   
▲ PR2 로봇이 사람에게 옷을 입히는 기술을 연구하고 있다.
인공지능 기술을 이용해 로봇을 훈련시키는 연구도 진행되고 있다. 조지아텍 연구진은 양팔 로봇인 ‘PR2’에 인공지능 신경망 기술을 적용, 사람에게 옷 입히는 법을 훈련시키고 있다. 연구팀은 사람이 옷을 팔에 걸치는 1만 1천가지의 사례를 시뮬레이션한 후 신경망 기술을 활용해 하룻만에 PR2에게 옷입히는 법을 가르쳤다. PR2는 사람에게 옷을 입힐 때 사람의 손, 팔뚝, 어깨 등 부위에 가해지는 힘(force)을 측정하고 옷을 입히는 법을 배운다.

   
▲ 엔비디아는 로봇이 사람을 관찰하고 학습할 수 있는 인공지능 기술을 연구하고 있다.
그래픽 처리 프로세서(GPU) 전문업체 엔비디아는 아예 사람의 동작을 보고 흉내낼 수 있는 로봇 기술을 개발하고 있다. 엔비디아는 지난달 호주 브리스번에서 열린 ‘ICRA 2018’에서 사람 행동을 관찰하면서 학습하는 인공지능 로봇 기술을 소개했다. 로봇이 사람의 행동을 관찰한 후 스스로 학습한다. 이번 연구에서 로봇은 실험실 환경에서 컬러 상자와 장난감 차를 집어올려 이동하는 법을 학습했다. 이 인공지능 시스템은 지각, 계획 및 제어를 수행하는 심층 신경망 기술을 채택하고 있다.

‘IEEE 스펙트럼‘에 따르면 지난 2014년 설립된 ‘킨드레드 시스템즈(Kindred Systems)’는 여러 명의 원격 조작자가 엑소 슈트를 착용하고 원격지에 있는 휴머노이드 로봇에게 다양한 작업을 가르치면 나중에는 사람 없이도 동작을 스스로 수행할 수 있는 로봇 기술을 연구하고 있다. 관련 특허를 신청했다. 킨드레드 시스템즈는 이 같은 로봇 기술을 구현하기 위해 딥러닝 알고리즘을 활용하고 있다. 로봇이 다른 로봇으로 부터 배우는 시대가 분명 도래할 것이다.

   
▲ 마쓰비시와 IBM이 개발한 검사용 인공지능 로봇
산업용 로봇에도 인공지능 기술이 도입되고 있다. 일본 미쓰비시전기는 인공지능(AI) 기술을 활용해 산업용 로봇의 팔을 사람의 팔처럼 부드럽게 움직일 수 있는 기술을 개발했다. 커넥터와 회로기판의 삽입, 부품의 고정 작업 등 정밀 작업을 고속으로 처리할 수 있다. 로봇이 커넥터 등의 대상물에 가해지는 압력을 AI가 억제해 작업한다. 미쓰비시는 또한 IBM과 공동으로 검사용 인공지능 로봇을 개발해 올해 하반기부터 본격 판매에 들어간다. 자동차 공장 등에 사용 가능한 이 인공지능 로봇은 숙련 노동자들이 육안으로 하던 불량품 검사 업무를 인공지능으로 수행한다. 로봇은 IBM의 이미지 인식 AI와 미쓰비시의 로봇 제어기술을 결합해 개발됐다.

의사없이 스스로 수술하는 로봇도 등장했다. 미국 국립어린이병원(Children's National Health System) 연구팀은 자율 수술용 로봇 ‘스타’(STAR:Smart Tissue Autonomous Robot)를 개발했다. 연구팀은 스타 로봇을 이용해 돼지의 연조직을 대상으로 봉합수술을 진행해 성공적인 결과를 얻었다. 내장된 카메라와 유압식 로봇팔을 이용해 의사의 가이드 없이 스스로 연조직을 봉합하는데 성공했다. 이 같은 인공지능 수술 로봇의 등장은 의사없는 자율 수술 로봇 시대를 열 것으로 기대된다.

자율주행 또는 자율비행 로봇 분야는 인공지능 기술을 활용해 장애물을 피하고 최적의 이동(혹은 비행) 경로를 찾는 기술 개발이 가장 활발하게 이뤄지고 있는 영역이다.

   
▲ 오토X는 50달러 카메라를 이용해 자율주행 자동차 기술을 구현했다.
프린스턴대 교수 출신인 ‘지안셩 샤오(Jianxiong Xiao)’가 설립한 스타트업인 ‘오토X’는 라이더나 고해상도 카메라 없이 시중에서 구입한 50달러 짜라 카메라를 차량에 탑재해 자율주행자동차 기술을 구현했다. 오토X가 이런 경쟁력을 갖추고 있는 이유는 인공지능 기반 '컴퓨터비전‘ 기술을 갖추고 있기 때문이다. 그는 MIT 재학 당시 구글 스트리트뷰의 이미지를 활용해 학습할 수 있는 자율주행 시스템을 개발했는데, 이 기술을 자율주행자동차에 적용한 것이다.

로봇 그리퍼 분야도 인공지능 기술과의 접목이 추진되고 있는 곳이다. MIT CSAIL(컴퓨터 인공지능연구소) 소속 과학자들은 프린스턴대학과 공동으로 다양한 형태의 물건들이 쌓여 있는 박스에서 물건의 종류에 구애받지 않고 집을 수 있는 새로운 파지 알고리즘(object-agnostic grasping algorithm)을 개발했다. 이를 바탕으로 그리퍼나 진공 흡착식 컵으로 물건을 집어 분류한 후 다른 곳으로 옮길 수 있는 ‘피크 앤 플레이스(pick-and-place)’ 시스템을 만들었다. 이 시스템은 박스안에 아무렇게나 흩어져 있는 물건을 집을 수 있는 최적의 방법을 결정할 수 있으며, 물건을 집은 후에는 물건의 종류를 인식해 다른 박스에 분류할 수 있다.

일본 화낙 역시 인공지능 업체인 '프리퍼드 네트웍스‘와 제휴해 박스에 흩어져 있는 부품들 속에서 특정 부품을 집을 수 있는 비정형 피킹 시스템을 개발했다.

인공지능과 로봇의 결합은 이제 거스를 수 없는 대세다. 인공지능 기술을 확보하지 않으면 경쟁에서 쳐질 수 있다는 위기 의식이 높아지고 있다. 글로벌 IT업체들이 인공지능 전문 인력 유치에 발벗고 나서는 이유다. 하지만 인공지능 전문 인력을 갖출만한 여건이 없는 중소 기업들은 인공지능 시대에 제대로 대처하지 못하는 것 아니냐는 불안감을 갖고 있다.

그러나 업계 전문가들은 굳이 인공지능에 관한 고도의 전문 지식이 없더라도 앞으로는 외부에서 개발된 인공지능 기술이나 플랫폼을 활용해 로봇 기술 개발에 얼마든지 응용할 수 있을 것으로 보고 있다. 아마존이 알렉사 생태계를 오픈해 수 많은 알렉사 스킬(skill)의 개발을 유도한 것처럼 로봇 분야에서도 다양한 외부 솔루션을 활용해 로봇과 인공지능의 융합이 가능해질 것으로 예상하고 있다.

장길수 ksjang@irobotnews.com

<저작권자 © 로봇신문사 모바일 무단전재 및 재배포금지>
default_news_ad4
ad49
default_side_ad1
ad42
ad62
ad63
ad65
ad44
ad86
ad90
ad105
ad110

인기기사

ad56
ad80
ad133
ad58

포토

1 2 3
set_P1
ad60
ad74
default_main_ad1
default_setNet1_1

섹션별 인기기사 및 최근기사

default_setNet2
ad36
default_bottom
#top
default_bottom_notch