로봇이 AI를 이용하여 고통을 느끼고 자가 수리를 하는 방법

로봇은 새로운 발전으로 인해 살아있는 존재와 더욱 가까워지고 있습니다. 싱가포르 난양 理工 대학교(NTU Singapore)의 과학자들은 로봇이 고통을 인식하고 자가 수리를 할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다.

새로 개발된 시스템은 AI를 사용한 센서 노드를 사용하여 ‘고통’을 처리하고 반응합니다. 이 고통은 외부 물리적 힘이 가해졌을 때 식별됩니다. 시스템의 다른 주요 부분은 자가 수리입니다. 로봇은 손상이 있을 때, 경우에 따라서는 인간의 개입 없이 손상을 수리할 수 있습니다.

이 연구는 8월에 네이처 커뮤니케이션즈에 발표되었습니다.

현재 대부분의 로봇은 센서 네트워크를 통해 주변 환경에 대한 정보를 받습니다. 그러나 이러한 센서는 정보를 처리하지 않고 중앙 처리 장치에 정보를 보냅니다. 이 중앙 처리 장치는 학습이 이루어지는 곳입니다. 따라서 현재의 로봇은 많은 와이어가 필요합니다. 이 시스템은 더 긴 응답 시간을 초래합니다.

이 로봇들은 또한 쉽게 손상되고 많은 유지 보수와 수리가 필요합니다.

새로운 시스템

과학자들이 개발한 새로운 시스템에서는 AI가 센서 노드 네트워크에 내장되어 있습니다. 여러 개의 작은 처리 장치가 있습니다. 이 설정은 학습을 지역적으로 수행할 수 있으므로 필요한 와이어의 양과 응답 시간을 줄일 수 있습니다. 특히, 전통적인 로봇보다 5~10배 빠릅니다.

자가 수리 시스템은 자가 치유 이온 젤 물질을 시스템에 도입함으로써 가능합니다. 로봇은 손상되었을 때 인간의 도움 없이 기계적 기능을 회복할 수 있습니다.

아린담 바수(Arindam Basu) 부교수는 이 연구의 공동 저자입니다. 그는 난양 理工 대학교 전기전자공학부에서 근무합니다.

“로봇이 인간과 함께 일하기 위해서는 안전하게 상호 작용할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 따라서 과학자들은 로봇이 고통을 느끼고 반응할 수 있도록 하는 방법을 찾고 있습니다. 그러나 이러한 센서를 조합하는 복잡성과 결과적으로 발생하는 취약성은 광범위한 채택의 주요 장벽입니다.”

바수는 또한 신경 형태 컴퓨팅 전문가로, “우리의 연구는 최소한의 와이어와 회로로 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 로봇 시스템의 실현 가능성을 보여주었습니다. 필요한 전자 구성 요소의 수를 줄임으로써 우리의 시스템은 경제적이고 확장 가능해야 합니다. 이것은 시장에서 새로운 로봇 세대의 채택을 가속화할 것입니다.”

로봇이 고통을 느끼게 하는 방법

로봇이 고통을 느끼는 방법을 가르치기 위해 연구 팀은 메모트랜지스터를 사용했습니다. 이 장치는 뇌와 같은 전자 장치로 작용하며 기억과 정보 처리가 가능합니다. 인공적인 고통 수용기와 시냅스가 됩니다.

이 연구는 로봇이 손상된 후에도 압력을 계속 반응할 수 있음을 보여주었습니다. ‘부상’이 발생한 후, 예를 들어 절단된 경우, 로봇은 기계적 기능을 잃습니다. 그때 자가 치유 이온 젤이 작용하여 로봇이 ‘상처’를 치유합니다.

로히트 아브라함 존(Rohit Abraham John)은 이 연구의 첫 번째 저자이며 난양 理工 대학교 재료과학공학부의 연구원입니다.

“이 새로운 장치의 자가 치유 특성은 로봇 시스템이 실온에서 절단이나划痕으로 인한 ‘부상’으로부터 반복적으로 자신을 수리할 수 있도록 합니다. 이것은 우리의 생물학적 시스템이 작동하는 방식과 유사합니다. 인간의 피부가 자체적으로 상처를 치유하는 방식과 같습니다.”

“우리의 테스트에서, 우리의 로봇은 작은 부상으로 인한 기계적 손상에도 불구하고 생존하고 반응할 수 있으며 효과적으로 작동합니다. 이러한 시스템이 실제 환경에서 로봇에 사용된다면 유지 보수 비용을 절감할 수 있을 것입니다.”

난양 理工 대학교 재료과학공학부의 공동 저자이자 부교수인 니리판 매튜스(Nripan Mathews)는 “전통적인 로봇은 구조화된 프로그램 방식으로 작업을 수행하지만, 우리의 로봇은 환경을 인식하고 학습하여 행동을 적응시킵니다. 대부분의 연구자들은 더 민감한 센서를 개발하는 데 중점을 두고 있지만, 이러한 센서가 효과적으로 quyết định을 내리는 방법에 대한 도전을 고려하지 않습니다. 이러한 연구는 로봇이 인간과 효과적으로 상호 작용하기 위해서는 필수적입니다.”

“이 연구에서, 우리 팀은 새로운 학습 물질, 장치 및 제조 방법을 적용하여 로봇이 인간의 신경 생물학적 기능을 모방하도록 했습니다. 아직 프로토 타입 단계이지만, 우리의 발견은 이 분야에 중요한 프레임워크를 제공하고, 연구자들이 이러한 도전을 극복하기 위한 방법을 제시했습니다.”

이 연구 팀은 시스템을 더욱 발전시키기 위해 산업과 정부 연구소의 협력사와 함께 일할 것입니다.