MIT·스탠퍼드대 연구진, 시각 데이터 기반 로봇 기술 선봬
변형 가능한 부드러운 탄소성 재료로도 원하는 모양 만들어
산업현장·가정 등 상호작용 요하는 다양한 영역서 활용될 것

최근 미국 매사추세츠공과대 컴퓨터과학·인공지능연구소(MIT CSAIL)와 스탠퍼드대 연구팀이 개발한 ‘로보크래프트(RoboCraft)’의 시연 모습. 로봇이 탄소성 있는 재료로 알파벳 'X' 모양을 만들고 있다. (사진=MIT CSAIL).
최근 미국 매사추세츠공과대 컴퓨터과학·인공지능연구소(MIT CSAIL)와 스탠퍼드대 연구팀이 개발한 ‘로보크래프트(RoboCraft)’의 시연 모습. 로봇이 탄소성 있는 재료로 알파벳 'X' 모양을 만들고 있다. (사진=MIT CSAIL).
MIT·스탠퍼드대 연구팀이 개발한 ‘로보크래프트(RoboCraft)’의 시연 모습. (사진=MIT CSAIL).
MIT·스탠퍼드대 연구팀이 개발한 ‘로보크래프트(RoboCraft)’의 시연 모습. (사진=MIT CSAIL).

【편집자주】 과거 공상과학(SF) 영화·소설 속에서나 등장했던 로봇은 인공지능(AI)을 비롯한 첨단기술의 발전과 함께 우리의 삶 속에 스며들어와 더 이상 낯선 존재가 아니게 됐다. 공장뿐만 아니라 가정·식당·공공시설 등 곳곳에서 로봇과 사람이 더불어 살아가는 생활도 이제는 익숙한 풍경이 되어가고 있다. 나날이 정교해지는 로봇 기술로 바뀔 미래는 과연 어떤 모습일까? 현재 해외 연구진이 개발하고 있는 다양한 로봇 기술을 소개하고자 '나의 로봇일지'를 공개한다.

아이들이 좋아하는 놀이 가운데 하나가 바로 '반죽 놀이'다. 플레이도우(play dough)·찰흙 등으로 반죽 놀이를 할 경우 소근육 발달과 창의력 증진, 정서 안정에도 도움이 된다고 한다. 사실 정해진 형태가 없는 반죽을 원하는 모양으로 만드는 게 사람에겐 식은 죽 먹기일지 몰라도 로봇한테는 큰 도전이다. 그런데 최근 미국 매사추세츠공과대 컴퓨터과학·인공지능연구소(MIT CSAIL)와 스탠퍼드대 연구팀이 선보인 로봇은 반죽을 가지고 놀 줄 안다.

이 로봇은 변형이 가능한 부드러운 재료를 조몰락조몰락 빚어내면서 원하는 대로 다양한 모양을 만들어낼 수 있다. 그동안 로봇은 단단한 물체를 다루는 데에는 어느 정도 익숙해졌다. 하지만 탄소성이 있는 부드러운 물체를 조작하는 일에는 여전히 서툴다. 한 부분만 움직여도 다른 부분들에 전부 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

MIT‧스탠퍼드대 연구진이 개발한 '로보크래프트(RoboCraft)'라는 시스템은 카메라를 통해 수집된 시각 데이터를 학습한다. 전체적인 구조를 살피고 로봇의 행동을 보다 정확하고 효율적으로 계획한다. 이를 기반으로 로봇은 물체를 보고 시뮬레이션하고 집게 같은 두 개의 손가락으로 반죽을 죄었다가 풀었다가 하면서 조물조물 원하는 글자 모양을 빚어낸다.

정해진 형태가 없는 반죽을 원하는 모양으로 만드는 게 사람에겐 식은 죽 먹기일지 몰라도 로봇한테는 큰 도전이다. 그런데 최근 MIT‧스탠퍼드대 연구팀은 변형 가능한 부드러운 재료를 원하는 모양으로 만들어낼 수 있는 로봇 기술을 개발했다. (영상=MIT CSAIL).
정해진 형태가 없는 반죽을 원하는 모양으로 만드는 게 사람에겐 식은 죽 먹기일지 몰라도 로봇한테는 큰 도전이다. 그런데 최근 MIT‧스탠퍼드대 연구팀은 변형 가능한 부드러운 재료를 원하는 모양으로 만들어낼 수 있는 로봇 기술을 개발했다. (영상=MIT CSAIL).
MIT‧스탠퍼드대 연구팀이 개발한 '로보크래프트(RoboCraft)'라는 시스템은 카메라를 통해 수집된 시각 데이터를 학습한다. 이를 기반으로 로봇은 물체를 보고 시뮬레이션하고 집게 같은 두 개 손가락을 이용해 원하는 글자 모양을 만들어낸다. (영상=MIT CSAIL).
MIT‧스탠퍼드대 연구팀이 개발한 '로보크래프트(RoboCraft)'라는 시스템은 카메라를 통해 수집된 시각 데이터를 학습한다. 이를 기반으로 로봇은 물체를 보고 시뮬레이션하고 집게 같은 두 개 손가락을 이용해 원하는 글자 모양을 만들어낸다. (영상=MIT CSAIL).

로보크래프트는 이미지를 작은 입자 그래프로 변환하고 그래프 신경망을 동역학 모델로 사용한다. 이로써 물체가 어떻게 움직이는지 형태 변화를 더욱 정교하게 예측한다. 그동안 물체에 작용하는 힘과 역학을 모델링하고 이해하기 위해 주로 복잡한 물리적 시뮬레이터가 사용돼 왔다. 그런데 로보크래프트는 단순히 시각 데이터를 이용해 그 까다로운 과제를 수행해낸 것.

로봇들이 산업현장이나 가정에서 상호작용을 필요로 하는 복잡한 업무를 배우려면 반죽처럼 부드러운 물체를 모델링하고 조작하는 능력은 필수다. 아직 갈 길은 멀다. 부드러운 만두피 속을 채우고, 말랑말랑한 생선살에 둥글린 밥알들을 얹어 초밥을 만들고, 조금만 힘을 주면 금세 휘어져버리는 흙 반죽으로 도자기를 빚는 수준까진 돼야 여기저기에 쓸모가 있을 듯하다.

우리 주변을 둘러보면 반죽‧점토처럼 높은 가소성(고체가 외부에서 탄성 한계 이상의 힘을 받아 형태가 바뀐 뒤 그 힘이 없어져도 본래 모양으로 돌아가지 않는 성질)을 가진 물체를 흔히 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 이를 자유자재로 다룰 수 있는 로봇은 여태껏 없었다. 로보크래프트가 로봇의 이 같은 능력을 한층 '레벨 업' 시킬 묘수가 될 수 있을지 주목된다.

# 우리 미래의 모습 어떻게 달라질까?

단순히 손가락 2개만 사용하는 게 아니라 다양한 도구를 이용해 가소성이 높은 물체를 다룰 수 있는 경지에 이르게 된다면 산업현장과 일반 가정 등 두루두루 요긴하게 쓰일 수 있을 것으로 보인다. 예를 들어 가정에서 집안일을 하는 가사 도우미 역할을 하거나 노인과 거동이 불편한 사람들에게도 도움을 줄 수 있지 않을까. 

(영상=MITCSAIL 유튜브 채널).

AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com

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