로봇팔, 인간 못지않은 손재주 달성

첨단 로봇 연구개발 분야의 스타트업 기업인 섀도우로봇은 살과 피의 '형제'인 '인간' 못지않은 손재주와 민첩성을 보유하고 있다고 전해지는 로봇 손 모형을 육성하고 있다. 이 로봇 팔은 Shadow Robot Dexterous Hand라고 불리며, 그 "영혼"은 매우 복잡한 AI 알고리즘으로 로봇이 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 매우 높은 정확도를 달성하도록 돕습니다.

연구원들은 두 로봇 손이 서로 물건을 던지거나 손가락 사이에서 펜을 회전시키는 등 인상적인 조작 기능을 제공할 수 있는 인공지능 알고리즘을 성공적으로 개발했습니다. 이는 인간만이 할 수 있는 복잡한 기술입니다. 여기서 멈추지 않고 이 로봇 손은 사람의 개입 없이도 많은 물체를 제어하는 ​​방법을 스스로 학습할 수 있습니다. 실제로 복잡한 수작업은 사람도 배우기 어렵다고 하는데, 강화학습 AI 알고리즘이 그 위력을 발휘하는 곳이다.

섀도우 로봇 민첩한 손

"궤적 최적화 및 강화 학습을 통한 까다로운 손재주 조작 작업 해결"이라는 제목의 논문에서 연구원들은 워싱턴 대학에서 개발한 MuJoCo(Multi-Joint Dynamics with Contact)라는 물리 엔진을 사용하여 일련의 3D 손 시뮬레이션 모델을 만들었습니다.

이 작업은 현재 진행 중이지만, 물체를 던지거나 잡는 등 두 로봇 손 사이의 원활한 조정이 동시에 필요한 작업에 주로 초점을 맞춰 초기 결과가 매우 인상적이었습니다. 이는 알고리즘의 학습 과정을 매우 어렵게 만듭니다. 연구원들은 강화 학습 알고리즘이 어렵고 능숙한 조작 작업을 완료하기 위한 자율 AI 학습의 현재까지 가장 인상적인 예 중 하나라고 말합니다.

알고리즘은 로봇 손에 유연성을 제공합니다.

Shadow Robot Dexterous Hand의 민첩성 향상은 두 가지 AI 알고리즘에 의해 뒷받침됩니다. 첫째, 알고리즘에는 작업을 수행하는 방법에 대한 예를 생성하는 계획 작업이 있습니다. 그런 다음 강화 학습 알고리즘은 일련의 시행착오 작업을 통해 완벽하게 수행할 수 있을 때까지 작업을 반복적으로 연습합니다. 알고리즘이 얼마나 잘 수행되는지 평가하기 위해 보상 함수가 적용됩니다.

Shadow Robot Dexterous Hand는 아직 개발 중이지만 실제 응용 분야의 잠재력은 엄청납니다. 이러한 유형의 로봇 손은 마이크로칩 결합에 현재 부족한 수준의 정밀도가 요구되는 컴퓨터 조립과 같은 매우 세부적인 작업에서 유용한 역할을 할 수 있습니다. 인간의 손만이 이를 수행할 수 있습니다. 게다가 그들은 수술과 같은 의료 분야에서 인간을 위한 효과적인 보조자가 될 수도 있습니다. 그것은 모두 로봇의 유연성, 민첩성 및 지능에 달려 있습니다.

현재로서는 엔지니어가 해결해야 할 난제가 있습니다. 인간의 움직임 수준을 밀접하게 시뮬레이션하는 AI 알고리즘은 가상 현실 시뮬레이션에서만 시연되었습니다. 알고리즘을 물리적 하드웨어로 변환하는 것은 프로젝트의 다음 단계로, 매우 복잡한 작업입니다.