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사람이 하던 반복적인 일상 작업을 스스로 학습해 수행하는 로봇 작업 인공지능(AI)을 국내 연구진이 개발했다.
한국기계연구원은 AI로봇연구소 인공지능기계연구실 김정중 실장 연구팀이 물품 정리와 테이블 정돈, 물체 조작 등 일상 작업을 수행할 수 있는 '로봇 작업 AI'를 개발했다고 12일 밝혔다.
이번에 개발된 시스템은 △사람의 작업 시범을 데이터로 변환하는 작업 추출 기술 △실제 공간을 가상환경으로 구현해 학습과 검증을 수행하는 작업 가상화(시뮬레이션) 기술 △로봇이 작업을 단계적으로 실행하도록 하는 계층적 작업 수행 AI로 구성된다.
연구팀은 사람이 작업을 수행하는 과정을 시범 형태로 제시하면 로봇이 이를 학습하고, 작업을 여러 단계로 나눠 순차적으로 실행하도록 설계했다. 특히 실제 환경을 가상공간으로 재현한 뒤 데이터 생성과 학습, 검증을 반복할 수 있어 다양한 상황에서도 안정적으로 작업을 수행할 수 있다.
기존 로봇 작업 기술이 특정 단일 작업에 특화된 제한적 데이터셋이나 시뮬레이션 검증에 머무르는 경우가 많았던 것과 달리, 이번 기술은 다양한 일상 작업 데이터를 기반으로 실제 환경과의 연동까지 전 과정을 통합적으로 구현한 것이 특징이다. 연구팀은 다양한 작업 유형을 처리할 수 있는 계층적 작업 수행 기술을 통해 여러 작업에서 90% 이상의 성공률을 달성했으며, 실제 로봇 시스템과 연동한 실환경 실험을 통해 현장 적용 가능성도 확인했다.
연구진은 이번 기술이 가정과 사무공간의 서비스 업무뿐 아니라 소매점 진열 정리, 물류 현장의 피킹과 정리 작업 등 인력이 많이 필요한 반복 업무에 폭넓게 활용될 것으로 보고 있다. 향후 로봇이 수행할 수 있는 작업 범위를 확대하고, 공간과 물체 변화에 대한 적응성을 높여 실제 서비스 환경에서의 활용도를 높일 계획이다.
김정중 한국기계연구원 인공지능기계연구실 실장은 "이번 로봇 작업 AI는 사람이 작업을 수행하는 방식을 모방해 시범을 통해 학습하고 계층적으로 사고하며 실행하는 것이 특징"이라며 "다양한 작업 데이터셋 구축과 실증 공간 확보, 실제 로봇 시스템을 활용한 검증을 통해 반복적인 일상 작업을 로봇이 안정적으로 지원할 수 있음을 확인했다"고 말했다.
고두열 책임연구원은 "로봇 작업 AI의 성능을 높이기 위해서는 데이터 수집 단계에서 사람의 실제 작업 데이터를 정확하게 확보하는 것이 중요하다"며 "이를 위해 높은 자유도를 보장하면서도 정밀한 작업 데이터를 수집할 수 있는 인터페이스를 구축했다"고 설명했다.
