싱가포르 난양이공대(NTU) 연구팀은 로봇이 스스로 고통을 인식하고 치유할수 있는 시스템을 개발했다고 ‘사이언스 데일리’ 등 매체들이 보도했다.
이 시스템은 인공지능에 기반한 센서노드를 사용한다. 이를 통해 물리적 힘에 의해 가해진 압력으로부터 발생한 고통을 처리하고 대응한다. 또한 로봇이 경미한 부상을 입었을 경우 사람의 개입 없이도 이를 감지해 스스로 치유할 수 있게 한다. 이번 연구결과는 세계적 학술지인 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 실렸다.
현재 많은 로봇이 여러 센서를 사용해 주변 환경에 대한 정보를 얻는다. 예를 들어 재난구조 로봇은 카메라와 마이크로폰 센서로 잔해 속에 있는 생존자를 찾아낸 뒤, 팔에 장착된 터치 센서의 안내를 받아 사람을 밖으로 끌어낸다. 조립라인에 배치된 산업용 로봇은 비전센서를 사용해 팔을 올바른 방향으로 유도하고 터치 센서로 피킹(picking) 작업 시 물건이 미끄러운지 확인한다. 일반적으로 센서는 정보를 처리하는 용도로 사용되지 않는다. 대신 학습이 일어나는 중앙처리장치로 이를 전송한다. 이 때문에 기존의 로봇은 지나친 유선 연결로 응답 시간이 지연되는 경우가 많았다. 더욱이 유지보수와 수리가 필요할 정도로 손상되기 쉽고 이를 복구하기 위해 시간과 비용도 많이 들어간다.
연구팀은 이같은 문제를 해결하기 위해 인공지능을 센서노드망에 내장시켰다. 이런 센서노드망은 복수의 소형 저전력 처리장치에 연결되어 있는데, 마치 로봇의 피부에 분포된 여러 개의 ‘작은 뇌’와 같은 역할을 한다. 현지에서 바로 학습이 이루어져 유선 연결의 필요성과 응답시간을 5~10배까지 줄일 수 있다는 설명이다.
연구팀은 이 시스템에 일종의 자가 치유 이온 젤(ion gel)을 적용했다. 그 결과 로봇은 손상된 경우에도 스스로 기계적인 기능을 복구할 수 있게 됐다.
이번 연구의 공동저자인 전기전자공학부 ‘아린담 바수(Arindam Basu)’ 부교수는 “로봇이 언젠가 인간과 함께 일하기 위해서는 로봇이 우리와 안전하게 상호 작용할 수 있는 방법이 중요하다. 이같은 이유로 전세계 과학자들은 고통을 느끼고, 이에 반응할 수 있으며, 가혹한 운영 조건을 견뎌내는 로봇을 만들기 위해 인식능력을 부여할 방법을 모색해왔다”며 “그러나 이는 여러 센서를 함께 사용해야 하는 복잡성과 이에 따른 시스템의 취약성 때문에 광범위하게 채택되기는 어려웠다”고 말했다.
이어 “우리의 연구는 최소한의 배선과 회로만으로 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 로봇 시스템이 가능하다는 점을 입증했다”며 “필요한 전자 부품의 수를 줄임으로써 우리의 시스템은 저렴하고 확장 가능해질 것이며 이는 시장이 새로운 세대의 로봇을 채택하는 것을 더욱 가속화할 것이다”라고 덧붙였다.
▲ 로봇이 스스로 수리할 수 있게 해주는 탄탄한 시스템
연구팀은 로봇에게 고통을 인식하고 해로운 자극을 학습하는 법을 가르치기 위해 기억과 정보처리가 가능한 '뇌'와 같은 전자장치인 멤트랜지스터(memtransistor)를 인공 통증 수용기와 시냅스로만들었다.
연구팀은 실험실에서 테스트를 진행해 이 로봇이 어떻게 실시간으로 손상에 반응하는 법을 배울 수 있는지 입증했다. 또 로봇이 손상된 후에도 압력에 계속해서 반응한다는 것을 보여줘 시스템이 견고하다는 점도 증명했다.
이 로봇은 날카로운 물체로 인해 절단되면 곧바로 기계적인 기능을 상실해 버린다. 그러나 자가 치유 기능이 있는 이온 젤의 분자가 상호작용을 시작하면 높은 반응성을 유지하며 자신의 손상된 부분을 메꿔 기능을 복원한다.
이번 연구의 제1저자이자 난양이공대 재료과학 공학과 연구원인 ‘로힛 아브라함 존(Rohit Abraham John)’은 “자가 치유 기능은 상온에서도 로봇 시스템이 베이거나 긁힌 상처를 반복적으로 메꿀 수 있도록 돕는다”며 “이는 사람의 피부에 상처가 나면 스스로 치유되는 것처럼 우리의 생물학적 시스템이 작동하는 방식을 모사한다”고 설명했다.
그는 “이 로봇은 테스트를 통해 무언가에 긁히거나 부딪쳐 생긴, 예기치 못한 기계적 손상에도 생존하고 대응하는 동시에 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 이같은 시스템이 로봇과 함께 사용된다면 유지보수 비용을 줄이는 데 도움이 될 것이다”라고 했다.
공동저자이자 난양이공대 재료과학 공학과 부교수인 ‘느리판 매튜(Nripan Mathews)’는 “전통적인 로봇은 구조화된 프로그래밍 가능한 방식으로 작업을 수행하는 반면, 우리 로봇은 주변 환경을 지각하고 이에 맞춰 행동을 학습하고 조정한다”며 “대부분의 연구자들은 보다 민감한 센서를 만드는데 주력하지만, 어떻게 센서가 효과적으로 결정을 내릴 수 있는지에 대해선 관심을 갖지 않는다. 이와 관련된 연구는 차세대 로봇이 인간과 효율적으로 상호작용하기 위해 꼭 필요하다”고 강조했다.
이어 “이번 연구에서 우리 연구팀은 로봇이 사람의 신경 생물학적 기능을 모방하도록 새로운 학습자료와 장치 및 제작 방법을 적용하는 등 일반적이지 않은 접근법을 취했다. 아직 시제품 단계에 있지만, 우리는 이번 연구를 통해 다른 연구원들에게 이같은 문제를 해결할 방법을 제시하고 해당 분야에 도움이 될 만한 중요한 틀을 마련했다고 본다”라고 전했다.
난양이공대 연구팀은 향후 산업 파트너 또는 정부 연구소와 협력해 이번에 개발한 시스템을 강화하고, 궁극적으로 대규모 애플리케이션을 실현할 방안을 모색하고 있다. |
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