소름 돋는 촉각! 인간과 같은 휴머노이드 손, 그 비밀은? (2부)

로봇, 어디까지 왔니? - 휴머노이드 로봇의 현재와 미래

걷는 건 좀 되는데, 손 쓰는 건 아직 어렵다!

• 걷기: 로봇이 걷는 건 어느 정도 성공했지만, 손까지 써서 복잡한 작업을 하는 건 아직 대부분 실패해.
• 왜 그럴까?
  • 자유도 문제: 사람 손은 관절이 엄청 많아서 움직일 수 있는 경우의 수가 너무 많아. 이걸 다 계산해서 로봇이 따라 하려면 지금 AI 기술로는 부족해.
  • 다중 접촉: 로봇이 물건을 잡거나 기댈 때, 몸의 여러 부분이 동시에 세상과 접촉하면서 안정성을 유지해야 하는데 이게 엄청 어려워. 사람처럼 자연스럽게 하려면 감각이 중요해.
  • 시각-운동 분리: 지금 로봇들은 '보고 판단하는 AI'와 '잘 걷는 AI'가 따로 있어서 비효율적이야. 이걸 합쳐서 '보고 판단하면서 걷는' 기술이 필요해.

강화 학습으로 로봇도 춤추게?

• 강화 학습: 로봇이 스스로 시행착오를 겪으면서 '잘했으면 칭찬(보상)'해주고 '못했으면 혼내기'를 반복해서 배우는 방식이야.
• 사족보행 로봇: 개처럼 생긴 로봇에게 강화 학습을 시켰더니, 춤도 추고 계단도 오르는 등 엄청 잘 걷게 됐어! 마치 "잘했어!"라는 칭찬을 계속 받으면서 스스로 방법을 터득하는 거지.
• 문제는 손! 걷는 건 강화 학습으로 비교적 잘 되는데, 손으로 복잡한 작업을 하는 건 아직 어려워. 실패를 어떻게 정의해야 할지도 애매하고, 사람처럼 감각을 느끼면서 배우는 것도 힘들어.

사람 손처럼 정교하게! 로봇 손 기술

• 뇌에서 손이 차지하는 비중: 사람 뇌에서 손을 처리하는 부분이 엄청 크대. 그만큼 손은 정교하고 복잡한 움직임을 해야 한다는 뜻이지.
• 로봇 손 만드는 방법:
  • 모터 직접 주입 방식: 손가락 관절마다 작은 모터를 넣어 움직이는 방식. 제어는 쉽지만 모터를 작게 만드는 게 어려워.
  • 텐던 방식: 사람 힘줄처럼 줄을 이용해 움직이는 방식.
  • 링키지 드라이브 방식: 줄 대신 막대(링크)를 이용해 움직이는 방식. 콤팩트하게 만들 수 있지만 정교한 제어가 어려워.
• 현재 기술: 사과 잡기, 원기둥 끼우기, 계란 잡기, 분무기 사용, 가위질, 핀셋으로 칩 잡기 등 꽤 많은 작업을 할 수 있지만, 아직 사람처럼 자연스럽지는 않아. 특히 보이지 않는 곳에서 작업하는 건 더 어렵지.
• 앞으로 해결할 과제: 관절이 더 많이 접히고, 유격이 줄어들고, 사람처럼 정교하게 움직일 수 있도록 발전해야 해.

로봇의 감각, 정말 중요해!

• 왜 감각이 중요할까?
  • 정교한 제어: 물건을 잡을 때 얼마나 힘을 줘야 하는지, 얼마나 따뜻한지, 떨림은 어떤지 등을 느껴야 물건을 떨어뜨리지 않고 섬세하게 다룰 수 있어.
  • 안전: 차에 타거나 좁은 공간을 다닐 때 부딪히거나 파손하는 것을 감지해야 안전하게 움직일 수 있어.
  • 자연스러움: 사람처럼 부드럽게 물건을 잡고 움직이려면 피부 같은 유연한 재질에서 오는 감각이 필요해.
• 감각 기술의 어려움:
  • 하드웨어: 유연한 재질에 회로를 새기고, 찢어지거나 달아도 스스로 복구되는 '자가 치유' 기술이 필요해.
  • AI: 수많은 감각 정보를 처리하고 이해하는 AI 모델이 필요해. 데이터 양이 엄청나게 늘어나기 때문에 효율적인 처리 방법이 중요해.
• 미래: 피부처럼 느껴지는 감각 센서와 자가 치유 기술이 합쳐진다면 로봇은 훨씬 더 사람처럼 정교하고 안전하게 움직일 수 있을 거야.

로봇의 뇌, 똑똑하게 진화 중!

• 대뇌와 소뇌 구조: 로봇의 뇌는 '대뇌'와 '소뇌'처럼 역할을 나눠서 만들고 있어.
  • 대뇌: 공간, 관계, 상식 등을 이해하는 전문가 AI 모델들이 협업해서 '무엇을 해야 할지' 판단해.
  • 소뇌: 대뇌의 지시를 받아 실제로 '어떻게 행동할지' 구체적인 움직임을 만들어내.
• 스스로 판단하는 로봇: 명령 없이도 주변 상황을 보고 스스로 해야 할 일을 판단하는 로봇이 등장하고 있어. 예를 들어, 저울과 토마토를 보고 무게를 재야겠다고 스스로 판단하는 거지.
• 자연스러운 소통: 사람과 로봇이 대화할 때 딜레이 없이 자연스럽게 소통하고, 로봇이 말할 때 적절한 행동을 함께 보여주는 것을 목표로 하고 있어.
• 데이터 팩토리: 로봇이 스스로 학습하고 발전하려면 수많은 '경험 데이터'가 필요해. 이 데이터를 모으고 정제하는 '데이터 팩토리'가 중요해.

로봇, 언제쯤 우리 곁에 올까?

• 현재 상황: 아직 하드웨어와 소프트웨어 모두 갈 길이 멀지만, 우리나라처럼 제조업 기반이 튼튼한 나라는 유리한 면도 있어.
• 미래 전망:
  • 5년 뒤: 가정에서 특별한 일을 해주거나 공장에서 특정 공정에 적용되는 로봇이 나올 수 있을 거야.
  • 30년 뒤: 지금보다 훨씬 발전해서 집집마다 로봇이 한두 대씩 있는 시대가 올 수도 있어.
• 로봇의 역할: 처음에는 특정 작업만 전문적으로 하는 로봇이 나오고, 나중에는 집안일을 돕거나 외로움을 달래주는 등 다양한 역할을 하는 로봇이 등장할 거야.

로봇 개발, 혼자서는 안 돼!

• 다학제적 접근: 로봇 개발은 기계, AI, 시스템 공학 등 다양한 분야의 전문가들이 모여야 해. 심지어 디자인 같은 문과 분야도 중요해!
• 협업의 중요성: 각 분야의 전문가들이 힘을 합쳐야만 사람처럼 똑똑하고 유능한 휴머노이드 로봇을 만들 수 있어.