인공지능 활용 ‘동작 로봇’ 개발 활기
구글이 프린스턴대와 개발 중인 ‘토싱봇(던지는 로봇)’. 팔만 있지만 던지는 과정에 관여하는 물리학 법칙과 주변 환경의 영향 등을 인공지능(AI)을 통해 학습한다. 이를 통해 자연스럽고 정확한 동작을 스스로 학습해 나간다. 구글 제공
브레인리스 로봇은 한국에서 세계 최초로 상용화한 5G 이동통신의 강력한 데이터 전송 능력으로 구현이 가능했다. 5G를 이용하면 데이터 지연 시간이 거의 없이 데이터를 전송할 수 있기 때문이다.
로봇의 자세를 제어하는 데 보통 100개가 넘는 센서가 필요하다. 센서의 데이터를 로봇의 컴퓨터에서 처리한 뒤 다시 운동장치(모터)에 넘기는 데 시간이 걸린다. 이는 사람도 마찬가지다.
정보기술(IT) 기업인 네이버의 로봇 개발은 이례적인 일이 아니다. 빅데이터와 인공지능(AI)을 중심으로 연구와 혁신을 이루던 거대 IT 기업이 실제 세계에서 움직이는 로봇공학에 대한 투자를 늘리고 있다. 로봇이 일종의 서비스 플랫폼 역할을 할 수 있다는 기대 때문이다. 최근 빠르게 발전하는 AI를 이용해 로봇이 학습을 통해 스스로 동작을 개선해 나갈 수 있을지 가능성을 타진해 보려는 의도도 있다.
구글 역시 로봇공학에 관심을 갖고 있다. 구글은 미국 프린스턴대와 공동으로 ‘토싱봇’이라는 이름의 팔만 존재하는 로봇을 개발하고 있다. 토싱봇은 물리학 이론과 딥러닝을 결합해 던지는 동작을 스스로 학습하는 로봇이다. 공 등 물건을 원하는 곳에 던져 넣는 과제를 수행하면서 공을 먼 곳에 던질 때 영향을 받는 요인들을 점검한다.
예를 들어 가벼운 탁구공을 45도 각도로 던져 휴지통에 던져 넣을 경우 중학교 교과서에 나오는 물리학 공식만으로는 정확히 성공시키기 힘들다. 탁구공은 다른 공보다 가볍고, 공기 저항도 무시할 수 없기 때문이다. 사람은 이런 환경을 경험과 반복학습을 통해 터득해 점차 정확도를 높인다.
구글은 AI를 통해 토싱봇이 이 과정을 스스로 터득할 수 있도록 연구하고 있다. 이를 바탕으로 이론상의 물리 법칙과 AI, 데이터가 결합해 로봇이 좀 더 자연스럽게 인간의 움직임과 현실세계의 물리학적 움직임을 구현할 것으로 기대하고 있다.
페이스북은 거미 형태의 로봇과 로봇팔이 인공지능(AI)을 통해 스스로 동작을 학습해 나가는 과정을 연구하고 있다. 페이스북 제공
거대 IT 기업의 이런 움직임은 AI와 데이터, 딥러닝, 컴퓨터과학, 로보틱스 등의 분야가 기초연구 단계부터 서로 융합하고 있는 현실과 무관치 않다. 과거에는 로봇공학이 기계공학 등 하드웨어 중심으로 연구됐다. 하지만 현재 서비스 플랫폼으로서의 로봇과 자연스러운 움직임을 구현하는 과정에 데이터와 통신, AI 연구가 도움이 될 것이라는 기대가 크다.
실제로 세계적인 AI 연구실은 기초 연구단계에서부터 로봇을 함께 연구하는 추세다. 세계 양대 AI 기초 연구기관으로 꼽히는 미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터 및 AI연구소(CSAIL)와 미국 카네기멜런대 로봇공학과는 모두 로봇과 자율주행, AI, 데이터를 함께 연구하고 있다.
올해 4월 서울에서 개최된 로봇학회 ‘로보소프트 2019’ 기조강연차 방한한 다니엘라 루스 MIT-CSAIL 소장은 인터뷰에서 “한국은 ‘지, 덕, 체’를 강조하는데 기계의 지능이 AI, 몸이 로봇이라면 둘 사이의 상호작용인 ‘덕’에 해당하는 게 바로 머신러닝”이라며 “한국에서는 ‘알파고’ 열풍으로 머신러닝에 대한 열풍이 강한데, 물리적 세계에 도움이 되기 위해서는 로봇공학과의 결합이 필수”라고 말했다.
윤신영 동아사이언스 기자 ashilla@donga.com