인간 아기를 모델로 한 로봇 인공지능 알고리즘 모델링

인간 아기를 모델로 한 로봇 인공지능 알고리즘 모델링

미국 UC 버클리의 연구팀은 로봇이 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 인간 아기를 모델로 한 인공지능 알고리즘을 개발하였다.
RMA(Rapid Motor Adaptation)라고 불리는 이 알고리즘은 로봇은 다리에 위치한 감각 관절을 통하여 주변 지형을 인식하게 하였다. 연구의 공동 저자이자 카네기 멜론 대학의 컴퓨터 과학 조교수인 Deepak Pathak은 RMA를 통하여 로봇이 예측하지 못한 환경과 상황에도 1초 미만의 찰나의 순간에 적응할 수 있는 능력을 제공한다고 밝혔다.
“이 모델은 걸을 때 다리에 전달되는 힘과 같은 로봇의 경험을 학습한다. 예를 들면, 모래 위를 걸으면 다리가 모래 속으로 가라앉는데, 모래 속으로 움푹 들어간 상태에서 다리에 가해지는 힘을 관찰하면 그것이 모래임을 알 수 있게 된다.”
로봇의 운동성을 개선하기 위한 과거의 노력들은 일반적으로 로봇의 보행을 다양한 지형에 맞추도록 사전 프로그래밍하는 형태였다. 하지만, 이러한 사전프로그래밍은 로봇이 반응하도록 프로그래밍되지 않은 환경에 직면했을 때 문제가 발생하고는 하였다. 캠퍼스 연구원이자 이 책의 공동 저자인 Ashish Kumar에 따르면, 캠퍼스 연구원들은 생후 첫 몇 년 동안 아기가 걷는 법을 배우고 환경에 적응하는 방법에서 영감을 얻어 1년 반 전에 이 문제를 풀기 위한 연구를 시작했다고 밝혔다.
“우리는 아이들이 배우는 방식에서 영감을 받았다. 우리는 로봇이 세계를 관찰하고, 세계와 상호 작용하도록 도울 것이다. 앞으로 연구원들은 비전 센서를 추가하고 RMA를 로봇의 손가락으로 확장하여 물체를 잡고 병뚜껑을 열 수 있도록 RMA의 기능을 향상시킬 계획” 이라고 Pathak은 덧붙였다. 또한, RMA을 통하여 로봇이 노인 간호에서 중요한 역할을 할 수 있을 것이라고 말한다. 노인 간호에 있어서 필요한 무언가를 가져다 주며, 많은 경우 911에 전화해야 할 경우를 대비해 지켜봐야 한다. 반려동물은 이러한 역할 중 일부를 수행하지만 냉장고를 열고 냉장고에서 무언가를 가져올 수는 없다. 하지만, 로봇이 이러한 일을 하는 것을 이제는 기대할 수 있게 된 것이다.
RMA 연구에서 가장 큰 과학적 기여는 “적응”의 요소이다. 적응 모델의 적용은 과거 로봇을 지능 인프라를 포함한 영역으로 확장할 수 있으며, 인공지능으로 프로그래밍 된 램프로 교통량 조절도 가능하게 하는 것이 좋은 사례일 것이다.
“적응은 지능의 특징이다. 변화에 적응하는 방법은 다양하지만 우리가 추가하는 것은 하나의 강력한 새로운 기술이다.” 라고 Pathak은 말한다.

이 글은 dailycal.org에 기고된 RACHEL RAPS 의 번역 글입니다.

원문 보기 : https://www.dailycal.org/2021/07/12/uc-berkeley-researchers-model-robot-ai-algorithm-off-of-human-babies/