작은 물체를 균형감 있게 쌓는 새 로봇 기술 선보여
RGB-Stacking으로 강화 학습 훈련...정교한 균형감 이뤄
실용화는 아직, 그러나 향후 제조업 자동화에 유용할 수 있어
작은 물체를 정교한 기술로 쌓을 수 있는 새 로봇 기술이 공개됐다.
구글 딥마인드(DeepMind)가 작은 물체를 균형감 있게 쌓는 로봇 기술을 11일(현지시각) 선보였다. 해당 기술은 내달 개최될 로봇기술학회(Conference on Robot learning CoRL)에 소개될 예정이다. (원문 링크)
로봇 기술은 지금까지 눈부신 발전을 이뤘다. 그러나 작은 막대기를 통나무 위에 올려 균형을 맞추거나 조약돌을 쌓는 데는 여전히 서툴다. AI 로봇이 가진 정교함을 기술이라 부르기엔 턱없이 부족하다.
딥마인드는 “로봇이 물체가 어떤 모양이든 정교하게 다룰 수 있게 하려면 다양한 기하학적 구조를 가진 물체와 상호작용하는 법을 훈련해야 한다”고 말했다. 연구진은 RGB-Stacking 훈련을 통해 정교함을 가르쳤다.
◆ RGB-Stacking으로 어떻게 훈련했나
RGB-Stacking으로 훈련하는 장면. (출처=유튜브)
RGB-Stacking은 빨간색(Red), 초록색(Green), 파란색(Blue) 물체를 쌓는(Stacking) 강화학습으로, 로봇 팔을 훈련하는 방법이다. 힘을 기르는 목표가 아닌 정교한 균형 감각을 키우고자 함이다.
바구니 위에 모양이 다른 빨간색, 녹색, 파란색 물체를 둔다. 로봇 팔은 20초내에 빨간색 물건을 파란색 물체 위에 쌓도록 훈련한다. 이 때, 녹색 물체는 장애물 역할을 한다. 이를 통해 로봇은 서로 다른 물체를 잡고 위에서 균형 감각을 배운다. 연구진은 의도적으로 물체를 번갈아가면서 훈련시킨다. 로봇이 다양한 물체로 훈련함으로써 정교함을 습득하고자 함이다.
어느정도 훈련 받은 로봇은 올리려는 물체가 떨어지면 균형감각을 재정비하고 올리는데 성공한다. 물건을 쌓을 때 연구진이 밑에 있는 물체 위치를 옮기면 즉시 모든 균형도 따라간다. 물체를 잡을 땐 미끄러운 부분은 피하고 잡기 쉬운 방향으로 선택한다.
훈련 난이도는 '스킬 마스터(Skill Master)'와 '기술 일반화'가 있다. 스킬 마스터는 다섯개씩 세 그룹으로 나눠진 물체를 쌓는 단순한 기본 훈련법이다. '기술 일반화'는 총 백만 개 이상으로 이뤄진 세 그룹으로 훈련하는 난이도다. 단순한 기본 훈련을 넘어서 실생활에 적용하기 위한 훈련법이다.
딥마인드는 지속적으로 관련 연구자들을 지원한다. 연구 시뮬레이션 환경, 설계도, RGB 모델, 3D 프린팅 정보를 모두 공개한 상태다.
연구진은 "물체 쌓아올리기 방법을 통해 로봇이 정교한 기술을 개선하는 데 효과가 있다"고 밝혔다. 그러나 "이는 아직 시뮬레이션 환경에서만 가능한 것일 뿐 상용화하기엔 아직 이르다"고 덧붙였다.
◆ 향후 기술 전망은
일부 전문가들은 해당 기술이 제조업 자동화에 활기를 불어넣을 수 있다고 본다. 구글 클라우드가 실시한 최근 연구에 따르면, 제조업체 3분의 2가 업무에서 AI 사용이 증가하고 있다고 밝혔다. 제조업에 종사하는 기업들은 향후 5년 동안 디지털 전환으로 인한 효율성 향상을 기대하는 입장이라고 11일(현지시각) 기술 매체 '벤처비트'가 보도했다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
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