로봇 공학, AI 및 머신러닝의 시너지 효과를 통해 자동화, 정밀성 및 지능적인 의사 결정을 통해 산업을 혁신하는 방법을 살펴보세요.
로봇 공학은 과학, 공학 및 기술의 교차점에 있는 다학제적 분야로, 로봇의 설계, 건설, 작동 및 응용에 전념합니다. 이러한 기계는 작업을 자동화하고, 인간을 지원하거나, 사람이 접근할 수 없거나 위험한 환경에서 작업을 수행하도록 제작되었습니다. 최근에는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 통합으로 로봇의 기능이 크게 확장되어 단순한 프로그래밍된 기계에서 자율적으로 인식, 추론 및 행동할 수 있는 지능형 시스템으로 변모했습니다.
AI와 로봇 공학의 융합은 기계가 이전에는 불가능했던 수준의 지능과 적응력으로 작업을 수행할 수 있도록 합니다. ML 알고리즘을 통해 로봇은 경험으로부터 학습하고, 훈련을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키며, 작업 및 환경의 변화를 처리할 수 있습니다. 이러한 지능의 핵심 구성 요소는 로봇에게 주변 환경을 "보고" 해석할 수 있는 능력을 제공하는 컴퓨터 비전(CV)입니다.
로봇은 카메라 및 기타 센서를 사용하여 시각적 데이터를 캡처하고, 캡처된 데이터는 딥러닝 모델에 의해 처리되어 다양한 인식 작업을 수행합니다. 이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
종종 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크에서 제공하는 이러한 CV 기능은 로봇이 어수선한 방을 탐색하고, 특정 항목을 집어 들거나, 농업 분야를 모니터링할 수 있도록 합니다. IEEE 로봇 및 자동화 학회는 이 분야의 혁신을 발전시키는 선도적인 조직입니다.
AI 기반 로봇 기술의 영향은 여러 산업 분야에서 분명하게 드러납니다. 대표적인 예로 제조 및 자율 시스템을 들 수 있습니다.
제조 및 산업 자동화: 스마트 제조에서 로봇은 용접, 도장, 조립 및 포장에 이르기까지 광범위한 작업을 수행합니다. 비전 지원 로봇은 제품의 결함을 실시간으로 검사하여 수동 검사보다 더 높은 품질 관리 기준을 보장할 수 있습니다. 이러한 유형의 제조 AI는 위험한 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 작업장 안전을 향상시킵니다. 국제 로봇 연맹(IFR)은 글로벌 산업용 로봇 시장에 대한 통계 및 분석을 제공합니다.
자율 주행 차량 및 드론: 자율 주행 차량(예: Waymo와 같은 회사의 자율 주행 자동차)은 기본적으로 정교한 로봇입니다. 카, LiDAR, 레이더를 포함한 다양한 센서를 사용하여 주변 환경에 대한 포괄적인 모델을 구축합니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 중요한 운전 결정을 내립니다. 마찬가지로, CV 모델이 장착된 드론은 농업 모니터링 및 인프라 검사에서부터 수색 및 구조 작업에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.
로보틱스와 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 구별하는 것이 중요합니다. 로보틱스는 물리적 로봇, 즉 물리적 세계와 상호 작용하는 하드웨어를 포함합니다. 반대로 RPA는 물리적인 구현이나 상호 작용 없이 데이터 입력 또는 트랜잭션 처리와 같이 디지털 방식의 반복적인 규칙 기반 작업을 컴퓨터 시스템에서 자동화하기 위해 소프트웨어 '봇'을 활용합니다. 둘 다 프로세스 자동화를 목표로 하지만, 로보틱스는 물리적 영역에서 작동하고 RPA는 디지털 영역에서 작동합니다.
최초의 산업용 로봇 이후 상당한 발전이 있었음에도 불구하고 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다. 구조화되지 않고 예측할 수 없는 환경에서 안정적으로 작동하고, 실시간 의사 결정을 위한 계산 요구 사항을 관리(추론 지연 시간)하고, AI 안전을 보장하고, 효율적인 데이터 수집은 현재 진행 중인 연구 분야입니다. 미래는 AI, 센서 및 엣지 AI 기능의 발전으로 구동되는 점점 더 자율적이고 협력적이며 지능적인 로봇을 지향하며, 디지털 세계와 물리적 세계 간의 경계를 더욱 모호하게 만들고 있으며, Boston Dynamics와 같은 회사가 그 경계를 넓히고 있습니다. 연합 학습 및 강화 학습과 같은 분야의 지속적인 발전은 차세대 로봇 기능의 잠재력을 여는 데 핵심이 될 것입니다.
