로봇이 스스로 새로운 지식을 습득하고 서로 공유할 수 있다면 어떨까?


● 무엇이 혁신인가?

새로 배운 내용을 다른 로봇과 공유하기 위해 클라우드로 전송

● 왜 혁신인가?

종류별로 기계를 각각 프로그래밍하지 않아도 된다면 로봇공학이 더욱 빨리 발전할 수 있다.

● 누가 주도하나?

브레인오브싱즈의 아슈토시 삭세나, 브라운대의 스테파니 텔렉스, 캘리포니아대 버클리캠퍼스의 피터 아빌, 켄 골드버그, 세르게이 레빈, 독일 다름슈타트공대의 얀 피터스



창고에서 물건을 포장하고 몸져누운 환자를 돕거나 전쟁터에서 군인을 돕는 등의 일거리를 로봇에게 맡길 수 있다면 좋겠지만 아직은 그럴 수 없다.

로봇은 평범한 물체를 인식할 수도 쉽게 다루지도 못하기 때문이다. 보통 사람은 양말을 개거나 유리잔을 들어 올리는 것을 어려워하지 않는다.

어린 시절이라 부르는 ‘빅데이터 수집 과정’을 거쳤기 때문이라는 게 스테파니 텔릭스 브라운대 컴퓨터공학과 교수의 설명이다.

로봇이 사람처럼 일상 활동을 하려면 물체를 잡고 조절하는 법에 대한 방대한 데이터를 습득해야 한다. 그런데 어디서 그런 데이터를 받을 수 있을까?

일반적으로 프로그래밍을 통해 가능한데, 여기에는 많은 정성이 들어간다.

그러나 로봇이 서로 정보를 공유할 수 있다면 그보다 좋을 수 없을 것이다.



이것이 바로 텔렉스의 ‘백만 사물 익히기 프로젝트’의 바탕이 되는 이론이다.

목표는 전세계 연구용 로봇이 그릇부터 바나나까지 간단한 물체를 찾아 다루는 법을 배우고, 그 데이터를 클라우드에 업로드 해 다른 로봇이 그 정보를 분석하고 사용하도록 하는 것이다.

로드아일랜드주 프로비던스에 있는 텔렉스연구소에는 유치원처럼 발랄한 분위기가 흐른다.

필자가 방문한 날 리싱크로보틱스가 만든 산업용 로봇, 백스터가 커다란 블럭 사이에 서서 작은 머리빗을 스캔하고 있었다.

로봇은 소리를 내며 물체 위로 팔을 앞뒤로 움직이면서 카메라로 사진을 여러 장 찍고 적외선 센서로 깊이를 측정했다.

그리고 집게 모양의 손으로 빗을 들어 올리려 다양한 방법을 시도했다. 물체를 공중으로 들어 올린 후에는 흔들어서 제대로 잡고 있는지 확인했다. 이제 로봇이 들어 올릴 수 있는 물건이 하나 더 생겼다.



로봇은 양손에 다른 물건을 들고 24시간 내내 일할 수 있다.

텔렉스 교수와 대학원생 존 오벌린은 아동용 신발, 플라스틱 배, 고무오리 장난감, 마늘다지기 등 조리도구와 텔렉스 교수의 3살배기 아들이 사용하던 빨대컵까지 200종의 다양한 물체에 대한 데이터를 수집, 공유해왔다.

다른 과학자들도 그들의 로봇 데이터를 이용해 기여할 수 있다.



텔렉스 교수는 모든 데이터를 취합, 로봇이 수백만 가지 다양한 물건을 다루는 방법에 대한 정보 보관소를 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

언젠가 로봇이 복잡한 책장 앞에 서서 “펜을 발견하고 집어 올릴 수 있을 것”이라고 텔렉스는 말한다.

이러한 프로젝트가 가능한 것은 많은 연구용 로봇이 ROS(로봇운영체제)란 표준화된 프로그래밍 체계를 사용하는 덕분이다.

기계가 특정 과제를 학습하면 해당 데이터를 다른 로봇과 공유하고, 그 로봇은 피드백을 받아 다음 기계를 위해 더욱 정교화 할 수 있다.

텔렉스 교수는 물체를 인식하고 집어 드는 방법에 대한 데이터를 평범한 음악 파일 크기인 5~10MB로 압축할 수 있다고 한다.



텔렉스 교수는 로봇이 다른 로봇의 경험을 바탕으로 학습하는 방식을 보여준 ‘로보브레인’ 프로젝트의 초창기 멤버였다.

그녀와 함께 일했던 당시 아슈토시 삭세나 코넬대 교수는 자신의 PR2 로봇에게 작은 컵을 들어 식탁 위에 놓는 법을 가르쳤다.

(스테파니 텔렉스 브라운대 교수와 백스터 로봇)

(물체를 들어 올리고 잡는 최적의 방법을 결정할 때마다 로봇은 관련 데이터를 다른 로봇들이 조회할 수 있는 형식으로 저장한다.)

그리고 브라운대에 있던 텔렉스 교수가 클라우드에서 그 정보를 받아 물리적으로 구조가 다른 백스터가 다른 환경에서 같은 과제를 수행하도록 훈련시켰다.

브레인오브싱즈란 스타트업을 이끌고 있는 삭세나 교수는 지금도 대단한 발전이지만 앞으로 5~10년 후에는 ‘로봇 역량의 폭발’을 기대할 수 있다고 말한다.

“더 많은 연구자들이 클라우드 기반 지식을 확장하고 정교화하면서 로봇에게 필요한 모든 정보에 즉시 접근할 수 있을 것이다.”



번역 김은혜

<본 기사는 테크M 제36호(2016년4월) 기사입니다>