로봇 시대와 인간 삶으로의 여정에서 겪는 큰 도전들

전 세계가 자동화, 로봇 공학, 인공지능(AI), 센서 기술, 스마트 인터랙티브 시스템의 폭발적인 성장을 목격하면서, 이러한 기술은 산업, 서비스, 그리고 의료 의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 혁신은 생산성을 향상시키고 비용을 최적화할 뿐만 아니라 삶의 질을 개선하고 지속 가능한 발전을 향한 새로운 접근 방식을 제시합니다.

이는 VinFuture Foundation이 12월 4일 오전 하노이 에서 주최한 "로봇과 지능형 자동화" 세미나에서 발표된 내용입니다.

토론은 로봇공학 분야의 여러 주요 측면에 초점을 맞췄습니다. 사회적 상호작용 기능을 갖춘 휴머노이드 로봇, 서비스 및 의료 분야의 협동 로봇, 재활 로봇 시스템, 그리고 AI 안전 및 기술 윤리와 관련된 주요 쟁점들이 논의되었습니다. 이러한 내용은 인간성, 안전, 그리고 지속가능성을 지향하는 로봇 개발 추세를 반영합니다.

소프트 소재: 유연한 로봇의 기반

세미나에서 독일 막스 플랑크 고분자 연구소 명예소장인 쿠르트 크레머 교수는 연성 소재가 유연성, 제작 용이성, 그리고 친환경성 덕분에 로봇 개발에 새로운 방향을 제시하고 있다고 강조했습니다. 저렴하고 풍부하며 경도 조절이 가능하여 널리 사용되는 고분자는 하중 지지력 향상과 효과적인 생분해를 목표로 개발되고 있습니다.

핵심은 이러한 소재가 온도, pH, 압력 또는 환경 변화와 같은 자극에 노출되면 팽창하거나 형태를 바꿀 수 있는 "스마트" 소재라는 점이라고 그는 말합니다. 민감하고 빠른 반응 속도를 통해 밸브를 작동시키거나, 기계적 힘을 생성하거나, 고도로 정교한 로봇 부품으로 활용될 수 있습니다.

쿠르트 크레머 교수 - 막스 플랑크 고분자 연구소(독일) 명예이사. (사진: 민 손/베트남+)

폴리머를 젤이나 "브러시"와 같은 복잡한 구조로 결합하면 이 소재는 어려운 기계적 작업을 수행할 수 있어 로봇이 더 부드럽고 정밀하게 잡을 수 있는 부드러운 액추에이터를 생산하는 데 도움이 됩니다.

많은 폴리머는 전도성이나 유전율이 높아 유기 전자기술 개발의 가능성을 열어줍니다. 속도 면에서 실리콘과 경쟁할 수는 없지만, 더 저렴하고 제조가 용이하며 희토류에 의존하지 않고 OLED, 폴더블 폰, 유기 태양 전지 패널 등에 응용될 수 있습니다.

크레머 교수는 부드러움, 반응성, 그리고 전자적 특성이라는 세 가지 요소를 모두 결합함으로써 유기 소재가 신경계의 적응력을 모방하는 "뉴로모픽(neuromorphic)" 형태로 발전할 수 있다고 믿습니다. 이는 유연하고 안전하며 비용 최적화된 차세대 로봇의 기반으로 여겨집니다.

응용 분야의 관점에서, 김호영 서울대학교 교수는 로봇이 부드러운 소재를 조작할 때 큰 어려움에 직면한다고 지적했습니다. 부드러운 소재란 옷, 음식, 비닐봉지, 전선, 의료용품 등 어디에나 존재하는 소재를 말합니다.

기존 로봇은 단단하고 형태가 안정적인 물체에 최적화되어 있습니다. 하지만 부드러운 소재는 완전히 다르다고 그는 말했습니다. 예를 들어, 로봇이 티셔츠를 잡을 때 잡는 지점만 바꿔도 셔츠의 모양이 바뀌고, 셔츠 표면이 접히고 주름지며, 셀 수 없이 복잡한 변수들이 생겨납니다.

소매를 걷어 올리거나 빨래를 개는 것처럼 인간이 몇 초 만에 할 수 있는 일들은 로봇에게는 엄청난 도전입니다. 그는 이것이 현대 AI의 역설이기도 하다고 말했습니다. AI는 방정식을 풀고 방대한 양의 데이터를 기억할 수 있지만, 기본적인 집안일은 처리하는 데 어려움을 겪습니다.

그의 연구팀은 연구를 통해 탄성 막을 이용한 그리퍼 시스템을 개발했는데, 이를 통해 오렌지 껍질과 같은 부드러운 생물학적 물체를 집어 올리는 것까지 포함하여 개별 직물을 안정적으로 들어올릴 수 있었습니다.

연구팀은 이 기술을 바탕으로 이전에는 사람만 할 수 있었던 중요한 단계인 번호 매기기 단계를 수행하는 기계를 개발했습니다. 이 기계는 실수 없이 여러 번 작업을 반복할 수 있습니다.

그에 따르면, 소프트 소재 문제를 해결하기 위해 로봇은 네 가지 과제를 극복해야 합니다. 재료의 상태를 정확하게 감지하는 능력, 충분히 정교한 기계 손, 끊임없는 변화에 대처하는 유연한 제어 시스템, 그리고 대량 생산을 위한 확장 능력입니다. 그는 소프트 소재 가공이 로봇이 진정으로 삶과 생산에 진입할 수 있는 "문"이라고 결론지었습니다.

인간형 로봇과 물리적 지능 요구 사항

빈유니(VinUni) 총장 탄 얍 펭 교수는 휴머노이드 로봇이 인간 환경에서 쉽게 작동할 수 있기 때문에 트렌드가 되고 있다고 말했습니다. 2050년까지 전 세계적 으로 최소 10억 대의 로봇이 인간과 함께 생활하며 일하게 될 것으로 예측됩니다.

가장 큰 과제는 오늘날 로봇이 대부분 단일 작업만을 위해 프로그래밍되어 있다는 것입니다. 멀티태스킹 로봇으로 발전하려면 기술은 방대한 언어 모델로부터 학습해야 합니다. 즉, 로봇은 방대한 양의 비디오 데이터를 학습하여 물리적 세계를 이해하는 능력을 키워야 합니다.

하지만 언어에서 시각, 그리고 행동으로 나아가는 것은 긴 여정입니다. 로봇은 관찰하고, 추론하고, 지시를 받아야 하는데, 이러한 능력은 아직 미해결 상태입니다.

탄 얍 펭 교수는 로봇이 이미지, 비디오, 음성 데이터를 수신하고 다양한 로봇 제어 동작을 수행할 수 있도록 하는 "물리 지능 제로형"과 같은 모델의 예시를 제시했습니다. 그러나 옷 접기나 세탁과 같은 복잡한 작업의 경우, 로봇은 여전히 미세 조정과 전문가의 설명적 데이터가 필요합니다.

탄 교수에 따르면, 로봇의 가장 큰 한계는 인간과 동일한 기억력을 가지고 있지 않다는 것입니다. 따라서 그의 연구팀은 전문가 시연에서 얻은 "기억 조각"을 저장하여 로봇이 새로운 과제에 직면했을 때 유사한 경험을 탐색하고 활용할 수 있도록 하는 방안을 제안했습니다. 이러한 접근 방식은 오류를 줄이고 장시간 과제를 완료하는 능력을 향상시킵니다.

동시에 로봇은 에너지, 손재주, 자가 진단, 안전 작동, 윤리 기준 준수와 관련된 문제도 해결해야 합니다. 교수에 따르면, 이러한 문제들은 모두 향후 30~50년 안에 해결되어야 할 중요한 문제들입니다.

남가주대학교(USC) 항공우주공학과 조교수이자 VinMotion의 최고과학책임자(CSO)인 응우옌 중취안 박사. (사진: 민 손/베트남+)

산업적 관점에서, 남가주대학교(USC) 항공우주공학과 조교수이자 VinMotion의 최고과학책임자(CSO)인 응우옌 쭝 콴 박사는 디지털 AI에서 물리적 지능으로 전환할 때 데이터가 가장 부족한 요소가 된다고 말했습니다. 세상은 범용 로봇으로 빠르게 전환하고 있는데, 이는 범용 로봇이 순수 디지털 AI로는 할 수 없는 행동 능력을 제공하기 때문입니다.

많은 국가의 노동력 부족을 고려할 때, 인간형 로봇과 물리적 지능에 대한 시장이 향후 10년 내에 10조 달러에 달할 것이라는 예측이 많습니다.

하지만 콴 박사에 따르면 물리적 지능은 "닭과 달걀의 악순환"에 빠진다. 훌륭한 AI는 실제 데이터를 필요로 하고, 실제 데이터는 로봇이 작동하도록 하고, 효과적으로 작동하는 로봇은 강력한 AI가 필요하다.

"VinMotion은 로봇을 실제 환경에 도입하여 '인간 참여형(human-in-the-loop)' 모델에 접근합니다. 이를 통해 로봇이 어려운 상황에 직면했을 때 인간이 모니터링, 지원, 대응할 수 있도록 합니다. 이 모델은 안전을 보장하고 AI의 빠른 학습을 지원하여 확장 가능한 플랫폼을 구축합니다."라고 Quan 씨는 말했습니다.

그에 따르면, 휴머노이드 로봇에는 우수한 하드웨어, 우수한 소프트웨어/AI, 그리고 안전한 배치 시스템이라는 세 가지 요소가 필요합니다. 베트남은 이 세 가지 요소를 모두 동시에 충족할 수 있는 국가 중 하나입니다.

(베트남+)

출처: https://www.vietnamplus.vn/ky-nguyen-robot-va-thach-thuc-lon-tren-hanh-trinh-buoc-vao-doi-song-con-nguoi-post1080970.vnp