[더팩트ㅣ최의종 기자] 현대자동차그룹 로봇 전문 계열사 보스턴다이내믹스는 휴머노이드 로봇 아틀라스(ATLAS)가 스스로 문제를 해결하려는 능력을 갖춘 것으로 보이는 영상을 공개했다.
보스턴다이내믹스는 20일(현지시간) 아틀라스가 예상치 못한 상황에서도 스스로 문제를 해결하며 지능적으로 대응하는 영상을 공개했다고 21일 밝혔다. 도요타리서치연구소(TRI)와 공동 개발한 거대행동모델(LBM)을 아틀라스에 적용했다.
보스턴다이내믹스는 LBM을 적용해 사람처럼 판단하고 자연스럽게 동작할 수 있도록 했다고 설명했다. 지난해 엔진커버 부품을 이동식 보관함으로 옮기는 역할을 했던 아틀라스는 영상에서 로봇개 '스폿(SPOT)' 부품을 적재함 또는 선반에 옮기는 작업을 보여줬다.
최근 휴머노이드 로봇은 고도화된 인공지능(AI) 기술과 결합해 빠르게 발전하고 있다. 산업 현장에서 인간의 반복적인 작업을 돕고 생산성을 향상할 수 있다는 기대를 모으고 있다. 아틀라스는 부품 분류, 정렬과 같은 작업을 수행하기 위해 전신을 움직이는 동작을 연출했다.
보스턴다이내믹스는 스스로 문제를 해결하려는 능력을 갖췄다고 강조했다. 아틀라스가 박스에서 또 다른 박스로 부품을 옮기는 작업을 수행하는 중 한 연구원이 부품 박스 뚜껑을 닫거나 박스 옆에 부품을 떨어뜨리는 등 작업을 방해했다.
하지만 아틀라스는 당황하지 않고 뚜껑을 열거나 떨어진 부품을 주워 정확히 박스에 담았다. 보스턴다이내믹스는 정해진 일만 하는 것이 아니라 작업장에서 빈번히 발생할 수 있는 다양한 문제 상황에서도 인공지능 기술을 통해 스스로 판단할 수 있다고 설명했다.
아틀라스는 스폿의 다리 부품을 들어서 접은 다음 정확히 선반 위에 정렬하고, 또 다른 부품을 선반 최하단의 박스에 넣는 작업도 선보였다. 부품이 선반에 걸려 박스에 바로 넣을 수 없을 것으로 판단해 박스를 앞으로 꺼내 적재한 뒤 다시 제자리로 옮겼다.
아틀라스에 적용된 거대행동모델은 엔드투엔드(end-to-end) 기법을 활용해 매번 개발 코드를 변경하지 않고도 다양한 형태의 물건들을 다루는 동작을 빠르게 학습하고, 자율적으로 판단하고 제어할 수 있다.
초기 로봇은 문제 상황에서 즉각적인 대응이 어려웠지만, 아틀라스는 알고리즘 또는 하드웨어를 바꾸지 않고도 학습 경험을 통해 주어진 임무를 성공적으로 수행할 수 있다는 것이 강점이라는 것이 보스턴다이내믹스 설명이다.
보스턴다이내믹스와 도요타리서치연구소는 고급 조작 능력과 역동적인 움직임과 같이 전신을 이용하는 휴머노이드 로봇과 거대행동모델을 유기적으로 결합하는 연구를 지속 이어간다는 방침이다.
스캇 쿠인데르스마 보스턴다이내믹스 로보틱스 연구담당은 "범용로봇이 어떻게 일상과 업무를 바뀔지 보여주는 사례"라며 "다양한 조작 업무를 위한 단일 신경망 학습은 일반 로봇 발전뿐만 아니라 고성능 로봇이 전신을 정교하고 유연하게 사용하기 위한 기반이 될 것"이라고 했다.
bell@tf.co.kr
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