(Called Keypoint Affordance Manipulation (KPAM), the researchers say the new control software can afford robots fair greater flexibility(Credit: MIT CSAIL))
(MIT researchers have developed a new robotic control technology that instead relies on a set of keypoints on an object, which it interprets as coordinates(Credit: MIT CSAIL))
MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소 Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)의 연구팀이 이전에 한 번도 본적이나 학습한 적이 없는 물건을 다룰 수 있는 로봇을 개발했습니다. 이미 산업 현장에서 많은 로봇이 부품을 나르고 조립할 뿐 아니라 대규모 물류 센터에서 사람의 감독하에 물건을 나르지만, 대부분 사전에 입력한 명령을 반복해서 수행하는 것입니다.
최근에는 일일이 사람이 작업 내용을 지시하거나 프로그래밍 하는 대신 로봇이 스스로 학습하는 인공지능 관련 연구가 활발하지만, 학습을 시키는 과정이 만만치 않습니다. Russ Tedrake 교수가 이끄는 연구팀은 Keypoint Affordance Manipulation (KPAM)라는 새로운 알고리즘을 이용해서 이 문제를 극복했습니다.
(동영상)
KPAM의 핵심은 이름처럼 사물의 키포인트를 찾아 로봇 손으로 잡고 중력의 영향을 감안해서 손상되지 않게 이동시키는 것입니다. 예를 들어 컵의 손잡이를 잡고 옮겨서 바로 세우거나 거는 것인데, 이전에 본적이 없는 물체를 식별하고 운반할 수 있다는 점이 가장 획기적인 부분입니다. 신발을 신발장에 넣거나 컵을 바로 세워 정리하는 등 인간에게는 쉬워도 로봇에게는 어려운 일이 가능해졌기 때문입니다.
물론 상용화까지는 멀었지만, 더 똑똑하고 유연한 로봇의 등장은 자동화 추세를 더 가속화할 것으로 예상됩니다.
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