연구자, 상호작용 사이버 물리적 인간(iCPH) 플랫폼 구상

도쿄과학대학의 요시다 에이이치(Eiichi Yoshida) 교수는 상호작용 사이버 물리적 인간(iCPH)의 매력적인 아이디어를 제시했습니다.

인간은 자연스럽게 앉거나 물건을 집는 것과 같은 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이러한 활동은 여러 가지 움직임과 다중 접촉을 포함하며, 이는 로봇에게는 어려울 수 있습니다. iCPH는 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간과 같은 시스템의 이해와 생성

새로운 플랫폼은 다양한 접촉이 풍부한 전신 동작을 사용하는 인간과 같은 시스템을 이해하고 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 연구는 Frontiers in Robotics and AI에 발표되었습니다.

“이름에서 알 수 있듯이, iCPH는 물리적과 사이버 요소를 결합하여 인간의 동작을 캡처합니다.” 요시다 교수는 말합니다. “인간형 로봇은 인간의 물리적 쌍둥이로 작용하고, 디지털 쌍둥이는 사이버 공간에서 시뮬레이션된 인간이나 로봇으로 존재합니다. 후자는 근육 골격과 로봇 분석과 같은 기술을 통해 모델링됩니다. 두 쌍둥이는 서로를 보완합니다.”

요시다 교수는 이 프레임워크와 관련하여 여러 질문에 답합니다.

• 로봇은 어떻게 인간의 동작을 모방할 수 있을까요?
• 로봇은 어떻게 인간의 행동을 학습하고 시뮬레이션할 수 있을까요?
• 로봇은 어떻게 인간과 자연스럽게 상호작용할 수 있을까요?

iCPH 프레임워크

iCPH 프레임워크의 첫 번째 부분은 다양한 신체 부위를 이동하는 것을 양적으로 측정하여 인간의 동작을 측정합니다. 또한 인간이 접촉하는 순서를 기록합니다.

이 프레임워크는 미분 방정식을 통해 다양한 동작의 일반적인 설명과 접촉 동작 네트워크의 생성을 가능하게 합니다. 인간형 로봇은 이 네트워크에 따라 행동할 수 있습니다.

디지털 쌍둥이의 경우, 모델 기반과 기계 학습 접근 방식을 통해 네트워크를 학습합니다. 이 두 가지 접근 방식은 분석적 그라디언트 계산 방법에 의해 연결되며, 연속적인 학습은 로봇 시뮬레이션에 접촉 순서를 가르치는 데 도움이 됩니다.

iCPH의 세 번째 부분은 데이터 증강을 통해 접촉 동작 네트워크를 풍부하게 한 다음 벡터 양자화 기법을 적용합니다. 이 기법은 접촉 동작의 언어를 표현하는 기호를 추출하는 데 도움이 되며, 미숙한 상황에서 접촉 동작을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

이 모든 것은 로봇이 인간과 상호작용하면서도 미지의 환경을 탐색할 수 있도록 해줍니다.

요시다 교수는 iCPH에 대한 세 가지 도전을 제시합니다. 일반적인 설명자, 연속적인 학습, 접촉 동작의 기호화와 관련된 도전입니다. iCPH를 실현하기 위해서는 이러한 도전을 극복하는 방법을 학습해야 합니다.

“iCPH의 데이터는 공개되고 실제 문제를 해결하기 위해 배포될 것입니다. 인간형 로봇은 인간을 많은 작업에서 해방시키고 안전을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 무거운 물건을 들어 올리거나 위험한 환경에서 작업하는 것을 포함합니다.” 요시다 교수는 말합니다. “iCPH는 또한 인간이 수행하는 작업을 모니터링하고 작업 관련 질병을 예방하는 데 사용될 수 있습니다. 마지막으로, 인간형 로봇은 디지털 쌍둥이를 통해 원격으로 제어될 수 있으며, 이는 로봇이 대형 장비 설치와 물건 운송과 같은 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다.”