인공 지능, 머신 러닝 및 엣지 컴퓨팅으로 구동되는 지능형 로봇, 자동화 및 예측 분석 사용에 대한 새로운 관심이 생겼습니다.
제조, 물류, 의료 및 소매 부문에서 로봇화가 증가하고 있습니다. Industry 4.0, 인공 지능(AI)의 힘, 머신 러닝, 고속 네트워크를 통해 새로운 지능형 협업 로봇이 구현되고 있습니다.
그리고 증강 및 가상 현실 같은 몰입형 기술에 디지털 트윈이 함께 사용되며 물리적으로 다른 위치에서 로봇을 실시간으로 모니터링하고, 제어하고, 상호작용할 수 있게 되었습니다.
그리고 일부 조직은 AI를 사용해 근로자 및 기술자들이 로봇과 함께 일하도록 지원하며 새로운 협업 방식을 만들고 안전성을 개선하고 있습니다.
예를 들어, Amazon의 일부 물류 및 풀필먼트 센터에서는 일부 작업자들이 신호를 계속 전송하는 특수 조끼를 착용해야 합니다. Amazon 센터는 고도로 로봇화되어 있어 사람들이 걸어다니기가 위험할 수 있습니다. 조끼에서 사람이 근처에 있다는 신호를 보내면 근처 로봇이 바로 정지합니다.
메타버스는 산업 부문에서 디지털 트윈과 공장 자동화로 시작했습니다.
최근에는 메타버스, 옴니버스를 비롯해 다양한 버전의 몰입형 디지털 세계에 관한 뉴스가 넘쳐납니다. 증강 및 가상 현실을 사용해 어디서는 모두와 자유롭게 상호작용하며 삶을 향상시킬 수 있는 미래로 나아가야 합니다. 이 방향으로 상당한 투자가 이루어지고 있지만 메타버스가 사회에 이렇게 획기적인 변화를 가져올 것이라고 확신하지 않는 사람들도 있습니다.
AR, VR, 고급 이미징을 결합한 기업은 디지털 트윈을 사용해 다양한 자산 및 근로자와 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 현재 디지털 트윈 응용 분야에는 시뮬레이션, 예측 정비, 건물 관리, 원격 운영, 고급 로봇이 있습니다.
산업 응용 분야의 AR과 VR 기술 사용이 크게 늘면서 제조사, 물류 사업자 및 기타 조직의 생산성 증진, 비용 절감, 효율성 및 경쟁력 향상에 도움을 주고 있습니다.
빙엄턴 대학(Binghamton University) 연구자들은 증강 현실을 사용하는 혁신적인 솔루션으로 산업 시설에서 인간 행동과 로봇의 격차를 좁히는 연구를 진행하고 있습니다.
조교수인 Shiqi Zhang는 “일반적으로 사람들은 AR을 통해 현재 로봇이 하는 일을 봅니다. 그렇지만 우리는 여기서 사람이 로봇의 계획이나 행동에 대해 평가할 수 있는 양방향 통신 채널을 제공합니다. 이 통신 채널은 복잡하지 않으며 이런 종류의 상호작용은 이 채널이 처음입니다”라고 말했습니다.
이미 백만 개 가까운 이동 로봇을 갖추고 창고 물류를 지원하고 있는 Amazon은 디지털 트윈과 NVIDIA Omniverse Enterprise를 사용하여 창고 설계와 흐름을 최적화하며, 더 똑똑한 도우미 로봇을 교육하고, 전체 생산성을 높이고 있습니다.
퍼듀 대학(Purdue University)의 Karthik Ramani 교수는 제조사들과 협업하며 가상 공장을 만들고 있습니다. 이들은 AR을 사용해 인력을 더는 기술을 연구한 후 이 기술을 공장 환경에 구현할 수 있습니다. “AR을 사용하면 로봇이 주변 환경을 보고 정확히 어디로 이동할지 알 수 있습니다. 작업이 이미 수행되었기 때문에 지도 중첩에 있는 위치를 실제 환경으로 변환할 필요가 없어 인지적 부담이 가중되지 않습니다.” 공장 근로자들이 로봇과 상호작용하는 방식을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이에 따라 로봇이 생산성 향상에 도움을 줄 수 있는지를 파악할 수 있습니다. 공장의 생산성 극대화를 위한 작업장 바닥 배치도 가상으로 실험할 수 있습니다.
5G 셀룰러 네트워크를 사용해 VR 및 AR 기술로 원격 로봇을 지원할 수 있습니다.
대부분의 소비자는 5G가 어렵지 않습니다. 새 스마트폰의 화면에 5G 기호가 표시되면 5G 네트워크에 연결되어 있는 것입니다. 그런데 이전 4G 네트워크의 사용자 경험은 어떻게 다를까요? 많이 다르지 않습니다. 스마트폰 비디오 게임을 즐겨하지 않는 편이고 5G mmWave 안테나에 연결되어 있지 않다면 광역폭과 성능에서 큰 차이를 느끼지 못할 것입니다.
5G 수익 기회에서 가장 중요한 부분은 로봇을 포함한 엔터프라이즈 사용 사례에서 나올 것입니다. 실제 5G의 이점은 URLLC(ultra-reliable low-latency communication: 초고신뢰 저지연 통신)와 네트워크 슬라이싱 같은 기능과 함께 무선 네트워크의 안정성과 신뢰성을 원하는 로봇 및 원격 운영 같은 필수 응용 분야에서 발휘됩니다.
완전 자율 로봇에 필수적인 AI
AI와 로봇을 결합하면 더 스마트한 자율 시스템이 나옵니다. 로봇은 머신 러닝, 이미지 인식, 고급 알고리즘을 학습해 단순한 명령을 초월하는 요구에 부응할 수 있습니다.
AI 로봇은 해야 하는 기능과 작업을 머신 러닝 알고리즘을 사용해 자율적으로 수행할 수 있습니다. AI 로봇은 로봇이 몸이고 AI가 두뇌인 지능형 자동화로 보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
Microsoft에 따르면 “지능형 로봇은 AI를 사용해 사람과 장치 사이의 협업을 증진합니다. AI는 로봇이 역동적인 상황에 적응하며 사람과 자연스럽게 소통하도록 돕습니다.”
올해 초 일론 머스크(Elon Musk)가 트위터 인수 의향을 발표함과 동시에 테슬라가 완전 자율 인간형 로봇을 설계하고 있다는 사실도 공개했습니다.
일론 머스크는 실제 인간 도우미로서 로봇이 도움이 되려면 “어떤 일을 하도록 구체적으로 프로그래밍하지 않고 세계를 다니며 유용한 일을 할 수 있는 지능”을 가져야 한다고 생각합니다.
그는 “자율 주행 문제를 해결하려면 현실 세계의 AI 문제를 해결해야 하며, 실제로 바퀴 네 개가 달린 로봇인 자동차의 현실 세계의 AI 문제를 해결할 때 이것을 다리 달린 로봇으로 일반화할 수 있다”고 말했습니다.
AI 로봇의 미래
AI와 로봇은 조만간 인류의 발전에 크게 영향을 주게 될 디지털 기술입니다. 이러한 시스템으로 우리가 해야 할 일, 이러한 시스템이 해야 할 일, 이들이 야기할 위험, 우리가 이러한 요인을 제어할 수 있는 방법에 관한 근본적인 질문이 제기되었습니다.
에인트호벤 기술대학교(TU/e) 기술 철학과 교수인 Vincent C. Müller는 “AI와 로봇은 인류가 지구에서 지능이 있는 지배종이라는 시각에 이의를 제기했습니다. “이미 여러 문제가 제기되었습니다. 기술 사회적 발달을 면밀히 주시하며 이 새로운 문제를 조기에 파악하고, 철학적 분석을 개발하고, 전통적인 철학 문제에서 배워야 할 것입니다”라고 말했습니다.
AI와 로봇으로 생산성이 크게 향상되며 전체 복지도 크게 향상될 것입니다. 그리고 증강 및 가상 현실, 디지털 트윈, 메타버스 같은 기술을 사용하면 많은 작업장에서 로봇이 더 빠르게 채택될 수 있습니다.
엔지니어, 설계자, 대학 및 전문가들이 현재와 미래의 문제에 답하기 위해서는 로봇이 인간과 상호작용하는 방식과 AI 및 몰입형 기술의 과제와 기회가 무엇인지 물어야 합니다.
