자동화, 정밀성, 지능적인 의사 결정으로 산업을 혁신하는 로봇 공학, AI, 머신러닝의 시너지 효과에 대해 알아보세요.
로봇공학은 로봇의 설계, 제작, 작동 및 적용을 전담하는 과학, 공학 및 기술의 교차점에 있는 다학제적 분야입니다. 이러한 기계는 작업을 자동화하거나, 사람을 보조하거나, 사람이 접근하기 어렵거나 위험한 환경에서 작업을 수행하도록 제작됩니다. 최근에는 인공 지능(AI) 과 머신 러닝(ML) 의 통합으로 로봇의 기능이 크게 확장되어 로봇이 단순한 프로그래밍 기계에서 자율적으로 인식하고 추론하며 행동할 수 있는 지능형 시스템으로 변모하고 있습니다.
AI와 로봇공학의 융합으로 이전에는 불가능했던 수준의 지능과 적응력을 갖춘 기계가 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 머신러닝 알고리즘은 로봇이 경험을 통해 학습하고, 훈련을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 개선하며, 다양한 작업과 환경을 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 지능의 핵심 구성 요소는 로봇이 주변 환경을 '보고' 해석할 수 있는 능력을 제공하는 컴퓨터 비전(CV)입니다.
로봇은 카메라 및 기타 센서를 사용하여 시각 데이터를 캡처한 다음 딥러닝 모델로 처리하여 다양한 인식 작업을 수행합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
로봇이 복잡한 방을 탐색하고 특정 물건을 집어 올리거나 농경지를 모니터링할 수 있는 것은 바로 이러한 CV 기능, 즉 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크로 구동되는 기능입니다. IEEE 로봇 공학 및 자동화 협회는 이 분야의 혁신을 선도하는 단체입니다.
AI 기반 로봇공학의 영향력은 다양한 산업 분야에서 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 대표적인 두 가지 사례는 제조와 자율 시스템입니다.
제조 및 산업 자동화: 스마트 제조 분야에서 로봇은 용접과 도장부터 조립과 포장에 이르기까지 다양한 작업을 수행합니다. 비전 지원 로봇은 실시간으로 제품의 결함을 검사할 수 있어 수작업 검사보다 높은 품질 관리 기준을 보장합니다. 이러한 제조 분야의 AI는 위험한 작업을 자동화하여 효율성을 개선하고 오류를 줄이며 작업장 안전을 강화합니다. 국제로봇연맹(IFR)은 전 세계 산업용 로봇 시장에 대한 통계와 분석을 제공합니다.
자율주행 차량과 드론: 웨이모와 같은 회사의 자율주행차와 같은 자율 주행 차량은 본질적으로 정교한 로봇입니다. 자율주행차는 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서를 사용하여 주변 환경에 대한 종합적인 모델을 구축합니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 중요한 주행 결정을 내립니다. 마찬가지로 CV 모델이 탑재된 드론은 농업 모니터링 및 인프라 검사부터 수색 및 구조 작업에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다.
로보틱스와 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 구별하는 것이 중요합니다. 로보틱스에는 물리적 로봇, 즉 물리적 세계와 상호작용하는 하드웨어가 포함됩니다. 반대로 RPA는 소프트웨어 '봇'을 활용하여 물리적 구현이나 상호작용 없이 데이터 입력이나 거래 처리와 같은 컴퓨터 시스템의 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 자동화합니다. 둘 다 프로세스 자동화를 목표로 하지만, 로봇 공학은 물리적 영역에서 작동하고 RPA는 디지털 영역에서 작동합니다.
최초의 산업용 로봇 이후 상당한 진전이 있었지만 여전히 과제는 남아 있습니다. 비정형적이고 예측 불가능한 환경에서 안정적으로 작동하고, 실시간 의사 결정을 위한 계산 수요를 관리하며(추론 지연 시간), AI 안전을 보장하고, 데이터를 효율적으로 수집하는 것은 현재 진행 중인 연구 분야입니다. 미래에는 AI, 센서, 에지 AI 기능의 발전에 힘입어 점점 더 자율적이고 협업적이며 지능적인 로봇이 등장하여 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 경계가 모호해질 것이며, Boston Dynamics와 같은 기업이 그 경계를 허물고 있습니다. 연합 학습 및 강화 학습과 같은 분야의 지속적인 발전은 차세대 로봇 기능을 실현하는 데 핵심이 될 것입니다.
