"로봇개의 운동 신경은 몇 점?"…AI로 진화하는 로봇개

인공지능(AI) 기술 발전에 따라 로봇개의 운동 신경이 날로 좋아지고 있다. 이미 다양한 영역에서 활약하고 있는 로봇개의 능력이 갈수록 진화하고 있어 눈길을 끈다. 최근 스탠퍼드 대학을 비롯한 AI 공동 연구팀이 로봇개를 위한 비전 기반 알고리즘을 개발했다고 기술 전문매체 테크엑스플로어(TechXplore)가 최근 보도했다.  

로봇개는 새로운 알고리즘을 통해 높은 물체를 기어오르거나 갈라진 틈을 뛰어넘었다. 또 장벽 아래 좁은 공간을 낮은 포복 자세로 기어가거나 좁은 틈 사이를 비집고 들어가 통과하는 등 정교한 기술을 선보였다. 연구진은 저가의 기성 로봇들을 활용해 만든 해당 로봇개의 강점으로 '자율성'과 '시각 능력' 등을 꼽았다.

로봇개는 자율적으로 물리적인 문제를 판단하고 장애물 통과에 필요한 기술을 생각해 실행할 수 있다는 설명이다. 도시나 자연환경 속 다양한 지형·장애물을 이용해 효율적으로 이동하는 파쿠르(parcours)가 가능하다는 것. 물론 이처럼 민첩하게 기술을 구사할 수 있는 로봇개는 이번이 처음은 아니다. 하지만 이 로봇개는 운동지능(athletic intelligence)을 갖춰 자력으로 상황을 판단하고 다양한 기술을 스스로 선택해 구사할 수 있다는 게 특징이다.      

기존 학습법들은 주로 특정한 물리적 장애물에 따라 미세한 조정을 필요로 하는 복잡한 보상 체계를 기반으로 한다. 그래서 로봇이 새로운 낯선 환경에 적응하기 쉽지 않았다. 다른 접근법 역시 기술 모방을 위해 실제 데이터를 사용해 학습시키는 구조다. 그래서 광범위하고 다양한 기술 구현이 힘들었다. 즉 기존 방법들은 계산 성능을 저하시켜 효율성이 떨어지고 속도가 느려질 수 있다는 한계가 있었다.

이에 연구진은 강화학습을 기반으로 실제 참조 데이터를 사용하지 않는 간소화된 보상 시스템을 사용해 기존 문제들을 해결하고자 했다. 실제 테스트 결과 로봇개는 자신의 키보다 1.5배 이상의 장애물을 기어오르고 몸통 길이의 1.5배가 넘는 틈을 뛰어넘을 수 있었다. 

뿐만 아니라 키의 4분의 3 정도의 장벽 아래를 기어가고 몸을 비스듬하게 기울여 몸통 너비보다 좁은 틈을 비집고 들어가는 등 놀라운 민첩성을 보였다. 앞으로 지진이나 화재, 홍수 등 재난상황이 닥쳤을 때 로봇 구조견들의 활약을 기대해본다.