구글, 머신러닝 기술 활용해 로봇에게 물건 잡는 법 가르쳐

 

 사람이 책상위에 올려진 펜을 집는 건 아주 쉬운 일입니다. 하지만 로봇에게는 어려운 일입니다. 그래서 구글 연구팀은 14개 로봇에게 머신 러닝을 이용해 모양, 크기가 다르고 무작위하게 흩어진 물건들을 잘 집을 수 있도록 훈련시켜 보았습니다. 

 일반적인 방법을 사용한다면 먼저 로봇이 임무를 수행할 환경을 조사하여 로봇이 물건을 잘 잡을 수 있도록 프로그래밍하는 것입니다. 하지만 이와 달리 구글은 나선형 신경망(Convolutional Netral Networks, CNN) 기술을 이용해 로봇에 설치된 카메라의 입력과 모터의 명령에 따라 로봇 스스로 물건을 집는 시도를 했을 때 나오는 결과를 예측합니다. 이를 반복해서 '손과 눈'이 제대로 협업하는 방법을 배우는 것입니다.

 연구팀은 로봇들은 총 3,000시간, 800,000번의 잡기 시도를 했고, "지적 반응 행동의 초기 단계"를 관찰할 수 있었다고 말했습니다. 또한 "로봇은 집게 부분과 이를 이용해 잡는 모션을 실시간으로 관찰하면서 행동을 수정해 나갑니다. 흥미로운 부분은 물건을 잘 잡기 위해 취하는 행동입니다. 어떤 물건을 잡기 전에 주변 물건들을 치우는 행동을 보이는 모습도 관찰되었습니다. 이러한 모든 행동들은 학습을 통해 나타난 것이고, 프로그래밍으로 나온 결과가 아닙니다." 라고 설명했습니다.

 학습을 시작하기 전에 로봇에게 30번 물건을 잡는 시도를 하도록 해 보았습니다. 물건을 잡는데에 실패할 확률은 34 퍼센트였습니다. 학습을 시작한 후에는 실패율이 18 퍼센트로 감소했습니다. 여전히 낮은 확률이긴 하지만 80 퍼센트 이상의 성공률을 달성했다는 점을 기억해야 합니다. 다음 기회에 또 학습할 기회가 주어진다면 곧 사람 만큼 물건을 잘 집게 될지도 모릅니다.

출처: http://goo.gl/8osNv3

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