로보틱스
새로운 논문에서는 로봇이 인간의 동기를 이해해야 한다고 주장합니다.
버밍엄 대학에 기반을 둔 국립 핵 로봇 공학 센터(National Center for Nuclear Robotics)의 새로운 기사는 로봇이 우리 인간처럼 동기를 이해할 필요가 있다고 주장합니다. 인간과 로봇이 효과적이고 안전하게 함께 일하기를 원한다면 로봇은 자신이 수행하는 이유를 모른 채 작업을 수행할 수 없습니다.
이 작품의 주 저자는 버밍엄 대학교의 Valerio Ortenzi 박사입니다. 그는 경제가 점점 더 자동화되고 연결되고 디지털화됨에 따라 이것이 필요하다고 말합니다. 또한 공장과 가정 모두에서 인간과 로봇 사이의 상호 작용이 극적으로 증가할 것이기 때문에 중요합니다.
이 논문은 자연 기계 지능. 사물을 이용한 로봇과 자연에서는 쉽게 할 수 있지만 로봇 사이에서는 어려운 동작인 '잡기'에 부분적으로 초점을 맞춥니다.
우리의 현재 공장 기반 로봇은 이미 익숙한 물체를 맹목적으로 집습니다. 이러한 개체는 선택한 시간 동안 미리 정해진 위치에 있습니다. 기계가 익숙하지 않은 물체를 임의의 장소에서 집으려면 여러 복잡한 기술이 함께 작동해야 합니다. 이러한 기술 중 일부는 비전 시스템과 고급 AI입니다. 그것들은 기계가 대상을 보고 속성을 결정하는 데 도움이 됩니다. 일부는 로봇이 물체를 부수는 것을 방지하기 위해 그리퍼에 센서가 있어야 합니다.
국립 핵 로봇 공학 센터(National Center for Nuclear Robotics)의 연구원들은 모든 기술에도 불구하고 기계가 물체를 집어 올리는 이유를 여전히 모른다고 말합니다. 이 때문에 한때 우리가 로봇이 수행하는 연속적인 행동으로 생각했던 것이 실제로는 실제 실패일 수 있습니다.
에 있는 종이 자연 기계 지능 물건을 집은 후 고객에게 배달하는 로봇의 예를 사용합니다. 로봇은 물체를 부수지 않고 물체를 성공적으로 집습니다. 로봇이 중요한 바코드를 가릴 때 문제가 발생합니다. 이는 물체를 추적할 수 없고 물체의 성공적인 전달을 확인하는 정보가 없음을 의미합니다. 로봇이 물체를 잘못 집는 결과를 알지 못하기 때문에 이것은 사물을 복잡하게 만들고 전달 시스템의 실패를 초래합니다.
Ortenzi 박사와 논문의 공동 저자는 다른 예에 대해서도 이야기했습니다.
“작업장에서 로봇에게 드라이버를 건네달라고 부탁한다고 상상해보세요. 현재 관습에 따라 로봇이 도구를 집는 가장 좋은 방법은 핸들을 사용하는 것입니다. 불행히도 그것은 매우 강력한 기계가 잠재적으로 치명적인 칼날을 당신을 향해 빠른 속도로 찌르는 것을 의미할 수 있습니다. 대신 로봇은 자신의 행동을 다시 생각하기 위해 인간 동료에게 드라이버를 안전하게 전달하는 최종 목표가 무엇인지 알아야 합니다.”
“또 다른 시나리오는 로봇이 요양원 거주자에게 물 한 컵을 전달하는 것을 상상합니다. 유리잔을 떨어뜨리지 않고 지나가는 동작 중에 받는 사람에게 물이 쏟아지지 않도록 하거나 사람이 잡을 수 있는 방식으로 유리잔을 제시해야 합니다.”
“인간에게 명백한 것은 기계에 프로그래밍되어야 하며 이를 위해서는 완전히 다른 접근 방식이 필요합니다. 지난 XNUMX년 동안 연구자들이 로봇 조작을 평가하기 위해 사용했던 전통적인 측정 기준으로는 충분하지 않습니다. 가장 실용적인 의미에서 로봇이 그립을 잡기 위해서는 새로운 철학이 필요합니다.”
National Center for Nuclear Robotics의 책임자인 Rustman Stolkin 교수는 이 기술을 개발하는 데 있어 조직의 역할에 대해 말했습니다.
"National Center for Nuclear Robotics는 업계의 실질적인 문제를 해결하는 동시에 이 획기적인 논문에서 볼 수 있는 최고 수준의 최첨단 학술 연구를 생성하는 데 있어 독특합니다."
새로운 연구는 호주 Queensland University of Technology의 Center of Excellence for Robotic Vision, 이탈리아 Scuola Superiore Sant'Anna, 독일 DLR(German Aerospace Center), 이탈리아 Pisa 대학과 함께 진행되었습니다.
