10조 달러 시장, '철장'에서 벗어나는 로봇 시대

(댄 트리) - 로봇은 더 이상 산업용 철제 케이지에 갇히지 않고, 새로운 소재와 AI의 결합으로 더욱 부드럽고 똑똑해지는 방향으로 "변환"되고 있습니다.

세미나에서 교수들이 공유한 내용(사진: 민 낫).

12월 4일, VinFuture 과학 기술주간의 일환으로 "로봇과 지능형 자동화" 세미나가 열렸으며, 이 세미나에서는 전 세계와 베트남의 많은 주요 전문가들이 모여 로봇의 미래를 형성하는 트렌드에 대해 논의했습니다.

전 세계 와 베트남의 주요 전문가들은 로봇 산업의 역사적 변화에 대한 파노라마 그림을 그렸습니다. 소프트 소재와 인공 지능의 결합입니다.

로봇은 더 이상 산업용 철제 케이지에 갇힌 딱딱한 기계가 아닙니다. 로봇은 점차 더 '부드럽고', 더 똑똑해지며 인간의 생활 공간에 들어올 준비가 되어 있습니다.

"물리적" 혁명

수십 년 동안 로봇은 금속, 단단한 관절, 정밀 서보 모터와 동의어였습니다. 그러나 쿠르트 크레머 교수는 완전히 다른 접근 방식으로 논의를 시작했습니다. 바로 폴리머와 같은 부드러운 소재를 사용하여 로봇을 만드는 것입니다.

실리콘이나 금속과 달리 연성 폴리머 소재는 풍부한 공급, 저렴한 가격, 가벼운 무게, 그리고 유연한 구조 변형 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 획기적인 발전은 소재의 "민감도"에 있습니다.

쿠르트 크레머 교수는 "부드러운 폴리머 소재는 물 속에서 부풀어 오르거나, 알코올 속에서 수축하거나, 전기/자기장의 영향으로 부피가 변하는 등 외부 자극에 가역적이고 민감하게 반응할 수 있는 능력이 있습니다."라고 말했습니다.

이를 통해 생체모방성이 뛰어나고, 사람과 안전하게 상호작용하며, 단단한 로봇으로는 수행할 수 없는 섬세한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만들 수 있습니다.

김호영 교수가 로봇 소재 세미나에서 발표하고 있다(사진: 민 낫).

하지만 김호영 교수는 이 시대의 가장 큰 과제는 변형을 제어하는 ​​것이라고 지적했다.

기존의 산업용 로봇은 고정된 형태 덕분에 단단한 물체(자동차 부품)를 잘 다룰 수 있습니다. 하지만 직물이나 옷처럼 형태가 끊임없이 변하는 부드러운 소재는 로봇을 "혼란스럽게" 만듭니다.

과학자들은 인간의 손가락을 시뮬레이션하기 위해 그리퍼를 개선하고 로봇이 재료의 변형을 "인지"하여 티셔츠를 구겨지지 않고 집어 올리는 것처럼 능숙하게 조작할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 주력하고 있습니다.

부드러운 소재가 로봇의 물리적 유연성을 높이는 데 도움이 되는 반면, 차세대 AI 모델은 로봇의 사고방식을 변화시키고 있습니다. 탄 얍 펭 교수는 "단일 작업" 로봇에서 "다중 작업" 로봇으로의 전환을 강조합니다.

과거에는 엔지니어들이 세탁물을 개기 위해 딱딱한 코드 줄 하나하나를 프로그래밍해야 했습니다. 오늘날 Gemini나 OpenAI와 같은 플랫폼 모델의 폭발적인 성장으로 우리는 모델, 언어, 그리고 액션의 탄생을 목격하고 있습니다.

최신 VLA 로봇(VLA: 시각-언어-행동)은 카메라를 통해 실제 세계를 이해하고, 자연스러운 인간의 명령(예: "테이블을 치워주세요")을 이해하며, 데이터를 구체적인 물리적 작업으로 변환할 수 있습니다.

VLA 덕분에 미래의 로봇은 스스로 진단하고, 스스로 수리하고, 특수 기계가 아닌 다목적 개체로 작동할 수 있게 될 것입니다.

VinMotion 회장인 응우옌 중꾸안 박사는 이것이 AI가 컴퓨터 화면을 벗어나 현실 세계의 물리적 신체를 제어하는 ​​융합의 정점이라고 말했습니다.

VinMotion 회장 Tran Minh Quan (사진: Minh Nhat)

이 시장은 향후 10년 안에 10조 달러 규모에 달할 만큼 큰 잠재력을 가지고 있을 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 주요 동력은 심각한 세계 노동력 부족입니다.

엔비디아 CEO에 따르면, 이번 10년이 끝나면 전 세계적으로 최소 5,000만 명의 근로자가 부족해질 것이라고 합니다.

전문가들은 특수 로봇은 공장에 더 적합하지만, 인간형 로봇은 주거 환경에 가장 적합하다고 말합니다.

우리의 세상(계단, 문 손잡이, 작업 도구)은 인간을 위해 설계되었습니다. 따라서 인간형 로봇이 쉽게 들어맞고 가장 효과적으로 기능할 것입니다.

도전

콴 박사는 핵심 과제를 지적했습니다. 로봇을 똑똑하게 만들려면 실제 데이터가 필요합니다. 하지만 로봇을 현실 세계로 내보내 데이터를 수집하려면 충분히 똑똑하고 안전해야 합니다.

VinMotion과 같은 선구적 기업의 솔루션은 로드맵 접근 방식입니다. 연구실에서 데이터를 수집하고, 통제된 테스트를 거치고, 실제 오류를 기반으로 지속적인 개선을 실시합니다.

원탁 토론에서 전문가들은 밝은 전망 외에도 주요 장애물에 대해서도 솔직하게 인정했습니다. 첫째, 로봇 폐기물(폴리머, 배터리) 처리가 어려운 문제입니다.

쿠르트 크레머 교수는 생분해성 소재로 전환할 것을 제안했지만, 현재로서는 원하는 미적 내구성을 달성하지 못했습니다.

게다가, 진짜 인공 "근육"을 가진 로봇의 꿈은 아직 요원합니다. 현재 우리는 모터와 전달 시스템을 이용한 근육 시뮬레이션 단계에 머물러 있어 생물학적 근육 세포의 정교함에는 도달하지 못했습니다.

로봇공학 분야의 많은 과학자와 전문가들이 토론에 참석했습니다(사진: 민 낫).

또 다른 우려 사항은 로봇이 노인 돌봄 및 의료 분야에 진입함에 따라 안전이 가장 중요하다는 것입니다. 위험을 예방하려면 물리적 안전 장치와 알고리즘적 안전 장치가 모두 필요합니다.

전문가에 따르면, 젊은 인력 자원, 강력한 소프트웨어 플랫폼, 증가하는 하드웨어 생산 능력 등의 이점을 바탕으로 베트남은 이 글로벌 "놀이터"에 완전히 참여할 수 있습니다.

김 교수는 "학생들은 기본 지식을 확실히 이해해야 하지만 열린 마음을 가져야 하며, 가장 중요한 것은 로봇을 직접 만져보고 작업해 보면서 기술을 이해하고 숙달해야 한다"고 말했다.

출처: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/thi-truong-10000-ty-usd-ky-nguyen-robot-buoc-ra-khoi-long-sat-20251204165352066.htm