싱가포르 국립 대학(NUS)이 개발한 전자 피부 '비동기 코드화된 전자 피부(ACES)'
싱가포르 국립 대학(NUS)이 개발한 전자 피부 '비동기 코드화된 전자 피부(ACES)'

감각 기능이 인간 신경계보다 1000배 빠른 '전자 피부'가 등장했다. 물체 모양, 질감, 경도 등도 식별할 수 있으며 내구성도 강해 센서 하나로도 물체 감지가 가능하다.

벤처비트는 싱가포르 국립 대학(NUS) 연구팀이 '로보틱스 : 사이언스 앤드 시스템스 2020' 온라인 컨퍼런스에서 인텔 뉴로모픽 칩을 활용한 '비동기 코드화된 전자 피부(ACES)'를 발표했다고 15일 보도했다.

NUS 연구팀은 ACES를 모듈형으로 설계해 안정성도 높였다. 적어도 한 개 이상의 센서가 남아 있다면, 센싱 기능을 지속 수행할 수 있다는 설명이다.

전자 피부를 가진 로봇 팔은 촉각 감지 기능을 이용해 적절한 압력으로 낯선 물체를 감지하고 잡아 들 수 있다. 이에 NUS 연구팀은 인간 감각 신경계를 로봇에서 구현할 수 있도록 1년 6개월간 '전자 피부' 개발에 몰두했다.

ACES는 센서 네트워크에 연결한 전기 도체로 구성돼 있다. 이 도체는 센서 시스템이 센서간 접촉을 구별할 수 있도록 신호를 수집한다. 매체는 ACES가 60나노초 이내로 촉감을 감지할 수 있으며, 이는 현재까지 알려진 전자 피부 기술 중 가장 빠른 속도라고 전했다.

연구팀은 ACES에 인텔 로이히(Loihi) 뉴로모픽 칩을 접목했다. 이 칩은 ACES 센서로 수집한 데이터를 처리한다. 20억 개 이상의 트랜지스터를 포함하고 있으며, 비동기 스파이킹 신경망(SNN) 훈련 프로그래밍이 가능한 마이크로코드 엔진을 갖췄다.

SNN은 한 뉴런에서 스파이크(전기 자극)가 발생하면, 자극이 발생한 뉴런과 연결된 뉴런을 바탕으로 정보 탐색 및 입력과 출력 등을 하는 기술이다.

인텔에 따르면, 로이히 칩은 기존 프로세서보다 최대 1000배 빠르고 1만배 이상 효율적인 정보 처리가 가능하다. 또 '동시적 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)'을 기존 CPU로 구동할 때보다 약 100배 적은 에너지를 소비한다.

초기 실험에서, 연구진은 점자(點字)를 읽는 데 ACES를 부착한 로봇 팔을 사용했고, 클라우드를 활용해 촉각 데이터를 로이히 칩에 전달했다. 로이히 칩은 기존 프로세서보다 20배 적은 전력을 사용해 92% 이상의 정확도로 점자를 분류했다.

NUS 연구팀은 이 연구를 토대로 SNN에서 시각ㆍ촉각 데이터를 결합해 ACES 인식 능력을 향상시켰다. ACES의 감각 입력 장치와 RGB 비디오 카메라 녹화 기능을 이용, 각각 다른 양의 액체가 담긴 불투명 용기를 분류하도록 로봇에게 임무를 배정했다. 동일한 촉각ㆍ시각 센서를 활용해 물체 파악에 중요한 지표인 '회전 활동(rotational slip)'을 식별하는 지각 시스템 능력을 시험했다.

이후 연구팀은 감각 데이터를 확보, 이를 그래픽 카드와 로이히 칩에 각각 전송해 정보 처리 능력을 비교했다.

그 결과 SNN에 시각ㆍ촉각 데이터를 결합한 시스템이 시각 전용 시스템과 비교해 개체 분류 정확도가 10% 더 높았으며, 로이히 칩이 그래픽 카드보다 45배 적은 전력을 사용해 21% 빠른 정보 처리 능력을 보였다고 설명했다.

 

 

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