๋ก๋ณดํฑ์ค
์๋ก์ด ๋ ผ๋ฌธ์ ๋ก๋ด์ด ์ธ๊ฐ์ ๋๊ธฐ๋ฅผ ์ดํดํด์ผ ํ๋ค๊ณ ์ฃผ์ฅํ๋ค
버밍엄 대학교에 있는 국립 원자로 로봇 공학 센터의 새로운 논문은 로봇이 인간과 같이 동기를 이해해야 한다고 주장한다. 인간과 로봇이 효과적으로 그리고 안전하게 함께 일하기 위해서, 로봇은 단순히 작업을 수행하는 것이 아니라 왜 그렇게 하는지 알아야 한다.
이 논문의 주요 저자는 버밍엄 대학교의 Dr. Valerio Ortenzi이다. 그는 경제가 점점 더 자동화되고 연결되고 디지털화됨에 따라 이것이 필요하다고 말한다. 또한 공장과 가정에서 인간과 로봇의 상호작용이 크게 증가할 것임으로 중요하다.
이 논문은 Nature Machine Intelligence에 발표되었으며, 부분적으로 로봇이 물체를 사용하고 ‘그립’이라는 동작에 중점을 둔다. 이 동작은 자연에서 쉽게 수행되지만 로봇에서는 어려운 작업이다.
현재의 공장 기반 로봇은 이미 익숙한 물체를 무작위로 선택하지 않고 미리 정해진 위치와 시간에 선택한다. 그러나 로봇이 익숙하지 않은 물체를 무작위로 선택하고 그립한다면, 여러 가지 복잡한 기술이 함께 작동해야 한다. 이러한 기술에는 비전 시스템과 고급 인공지능이 포함되며, 로봇이 물체를 압축하지 않도록 그립에 위치한 센서가 필요하다.
국립 원자로 로봇 공학 센터의 연구자들은 이러한 기술에도 불구하고, 로봇은 여전히 물체를 선택하는 이유를 모른다고 말한다. 따라서 로봇이 수행하는 일련의 동작은 실제로 실패로 이어질 수 있다.
Nature Machine Intelligence에 발표된 논문은 로봇이 물체를 고객에게 전달하기 위해 선택하는 예를 들어 설명한다. 로봇은 물체를 성공적으로 선택하지만 중요한 바코드를 가려버린다. 따라서 물체를 추적할 수 없으며 물체 전달이 성공적으로 이루어졌음을 확인할 수 없다. 이것은 전달 시스템의 실패를 의미하며, 로봇은 물체를 선택하는 것의 결과를 모른다.
Dr. Ortenzi와 논문의 공동 저자들은 다른 예를 설명했다.
“로봇에게 작업장에서 나에게 드라이버를 건네라고 요청한다고 가정해 보자. 현재의 규칙에 따르면 로봇이 도구를 선택하는 가장好的 방법은 손잡이를 잡는 것이다. 그러나 이것은 매우 강력한 기계가 потен적으로 치명적인 날을 고속으로 나를 향해 밀어붙이는 것을 의미할 수 있다. 대신 로봇은 인간 동료에게 드라이버를 안전하게 건네는 최종 목표를 알아야 하며, 이를 위해 행동을 재고해야 한다.”
“또 다른 시나리오는 로봇이 요양원에 있는 거주자에게 물병을 건네는 것을 상상하는 것이다. 로봇은 물병을 떨어뜨리지 않으면서도 물을 받는 사람에게 물을 넘치지 않도록 건네야 하며, 또한 물병을 건네는 과정에서 물병을 받을 수 있도록 해야 한다.”
“인간에게는 명백한 것이지만, 기계에는 프로그래밍이 필요하다. 이것은 근본적으로 다른 접근 방식을 필요로 한다.過去 20년 동안 로봇 조작을 평가하기 위해 연구자들이 사용한 전통적인 지표는 충분하지 않다. 가장 실제적인 의미에서, 로봇은 새로운 철학이 필요하다.”
국립 원자로 로봇 공학 센터의 디렉터인 Professor Rustman Stolkin은 이 기술을 개발하는 조직의 역할에 대해 말했다.
“국립 원자로 로봇 공학 센터는 산업과 함께 실제 문제를 해결하면서 동시에 최고 수준의 최첨단 학술 연구를 생성하는 데 독특하다. 이 논문은 이를 대표하는 것으로서ランド마크적인 논문이다.”
이 새로운 연구는 퀸즐랜드 기술 대학교의 로봇 비전 우수 센터, 이탈리아의 Scuola Superiore Sant’Anna, 독일의 독일 항공 우주 센터(DLR), 이탈리아의 피사 대학교와 함께 수행되었다.
