딥러닝과 로봇이 만나다

(로봇 소이어와 박스터. Photo: Cassandra Zampini)

 로봇은 이미 산업의 여러 분야에 깊숙이 침투해 있습니다. 하지만 아직은 로봇들이 단순한 반복작업만 할 수 있습니다. 인간처럼 복잡한 작업을 하거나 새로운 상황에서 바로 상황을 인지하고 다른 작업을 하기는 어렵다는 것입니다. 간단한 일을 다시 지시하려고 해도 완전히 다시 프로그래밍해야 할 수도 있습니다. 

 하지만 딥 러닝(deep learning)이 이 현실을 바꿀 수도 있습니다. 카네기 멜론 대학의 레렐 핀토(Lerrel Pinto), 압히나브 굽타(Abhinav Gupt)는 리싱크 로보틱스의 양팔 로봇인 박스터를 이용해서 스스로 배우는 로봇 시스템을 개발했습니다. 

 외팔 로봇인 소이어에 대해서는 이전 포스트 참조 

 http://blog.naver.com/jjy0501/220309794880

 http://blog.naver.com/jjy0501/220492862316

 로봇이 해야 할 일은 책상 위에 아무렇게나 놓인 사물을 집어 옮기는 것입니다. 이런 일은 사람에게는 너무나 쉬운 일이지만, 로봇에게는 절대 쉬운 일이 아닙니다. 정확이 어떤 물건을 어떤 동작으로 집어야 하는지 일일이 지시해주지 않으면 로봇은 사물을 인지하고 잡을 수 없습니다. 

 연구자들은 새로운 알고리즘을 통해서 로봇이 학습을 통해 새로운 물건을 옮기는 과정을 이전보다 40배나 빠르게 학습하도록 만들었습니다. 각각의 물건을 이렇게 집어서 이렇게 옮긴다고 지시하는 대신 로봇이 스스로 배워 일을 할 수 있는 것입니다. 

(동영상) 

 이 작업은 5만 개 이상의 데이터 포인트와 700시간 이상의 시도끝에 나왔다고 합니다. 이와 같은 대규모 데이터 베이스를 바탕으로 새로운 환경이라도 로봇은 빠른 속도로 어떻게 일을 해야 하는 지를 학습할 수 있습니다. 그렇게 되면 단순 반복 작업에서 벗어나 사람이 할 수 있는 더 복잡한 일에 도전할 수 있는 것입니다. 

 이런 연구는 인간을 힘든 노동에서 해방하고 생산 효율을 더 올리는 장점도 있지만, 동시에 인간의 일자리를 일부 줄이는 효과도 있을 것입니다. 아무튼 그렇다고 해도 기술의 발전이 뒤로 가지는 않을 것이기 때문에 바뀌는 미래에 대비하는 능력을 키우는 것이 중요하겠죠. 

 참고 

  http://techxplore.com/news/2015-10-deep-learning-robot-grasp.html