연구팀은 인간의 뇌를 모방해 기억과 연산을 대량으로 같이 진행할 수 있도록 하는 뉴로모픽(Neuromorphic)과 생물학적 신경 네트워크를 모방하는 감각을 통합 인공두뇌 시스템을 개발하고 인공 피부를 통해 로봇에 새로운 방안을 선보이고자 했다. 해당 인공 피부는 인간의 감각 신경계보다 1,000배 이상 더 빨리 촉각을 감지하고, 눈이 한번 깜빡이는 것보다 10배 빨리 물체의 모양, 질감, 경도를 확인할 수 있다.

싱가포르국립대 연구팀이 뉴로모픽 컴퓨팅 통해 로봇에 ‘촉각’ 기능 부여했다(사진:싱가포르대)

청량음료 캔을 집어 올리는 것은 사람에게는 간단한 일이지만 로봇에게는 아주 복잡한 일이다. 여기에는 인간과 비슷한 감각 체계를 더함으로써 물체를 지각하고 적절한 힘을 사용해 물체를 쥘 수 있고, 동시에 물체가 미끄러지더라도 움직임을 조정하거나 물체를 내려놓을 수 있는 혁신적인 기술이 필요한 것이다

또한 물체를 찾아서 모양을 추론하고, 힘의 양을 결정하고, 주위 사물에 방해하지 않고 목적한 물건을 잡아야 하지만 대부분의 로봇은 시각적 처리만을 기반으로 작동하므로 기능이 제한되며, 보다 복잡한 작업을 수행하려면 로봇에 탁월한 터치 감각과 감각 정보를 빠르고 지능적으로 처리할 수 있는 능력이 갖추어져야 한다.

싱가포르 국립대학교(NUS, National University of Singapore. 이하, 싱가포르대)의 컴퓨터 과학자 및 재료 엔지니어 팀은 최근 로봇을 더 똑똑하게 만드는 흥미로운 접근법을 보여주었다. 그들은 인간의 뇌를 모방해 기억과 연산을 대량으로 같이 진행할 수 있도록 하는 뉴로모픽(Neuromorphic)과 생물학적 신경 네트워크를 모방하는 감각 통합 인공두뇌 시스템을 개발했다.

사진은 NUS 연구팀으로 헤롤드 소(Harold Soh) 싱가포르 국립대학교 컴퓨터학부 컴퓨터공학과 조교수(왼쪽)와 벤자민 티(Benjamin Tee) 조교수(오른쪽)가 주도했다.(사진:싱가포르대)
사진은 싱가포르 국립대학교 연구팀으로 컴퓨터학부 컴퓨터공학과 헤롤드 소(Harold Soh) 조교수(왼쪽)와 벤자민 티(Benjamin Tee) 조교수(오른쪽)가 주도했다.(사진:싱가포르대)

특히, 이 시스템은 인공 피부 및 비전 센서를 통합하여 로봇이 비전 및 터치 센서로 캡처한 데이터를 기반으로 파악한 물체에 대한 정확한 추론을 도출할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 해당 연구는 현재의 시각에만 기반을 둔 시스템 대비 촉각 기능을 도입해 로봇의 역량과 기능을 눈에 띄게 개선할 수 있다고 한다.

아울러, 시스템은 인텔 로이히(Loihi) 뉴로모픽 칩을 기반으로 로이히 프로세서는 인간의 두뇌에서 영감을 얻는다. 두뇌와 마찬가지로 로이히는 기존 프로세서보다 최대 1,000배 더 빠르고 10,000배 더 효율적인 특정 워크로드를 처리할 수 ​​있다. 또 뉴로모픽 프로세서가 감각 데이터 처리에 있어 전통적인 아키텍처보다 뛰어난 성능을 보여줬다.

이 새로운 시스템의 연구 개발 결과는 지난 12일부터 16일까지 가상으로 개최된 RSS 2020(로봇공학: 과학 및 시스템/Robotics: Science and Systems)에서 14일(현지시간) '로봇을 위한 이벤트 기반 시각 촉각 센싱 및 학습(Event-Driven Visual-Tactile Sensing and Learning for Robots)'이란 제목의 논문으로 발표됐다.

a) 사람의 손가락에 비교한 인공피부(NeuTouch). b) NeuTouch 단면도 및 구성 요소. NeuTouch에서 촉각 감지 수행 39개의 택셀과 그래핀 기반의 피에조리스틱이 있는 전극 레이어 사용 보호용 에코플렉스 ‘피부’ 아래에 삽입된 얇은 박막(c) 공간적 NeuTouch에 39개 택스텔의 분포 (d) 압력반응 곡선 그래핀 기반 압력 변환기(사진:논문 캡처)
a) 사람의 손가락에 비교한 인공피부(NeuTouch). b) NeuTouch 단면도 및 구성 요소. NeuTouch에서 촉각 감지 수행 39개의 택셀과 그래핀 기반의 피에조리스틱이 있는 전극 레이어 사용 보호용 에코플렉스 ‘피부’ 아래에 삽입된 얇은 박막(c) 공간적 NeuTouch에 39개 택스텔의 분포 (d) 압력반응 곡선 그래핀 기반 압력 변환기(사진:논문 캡처)

연구팀 벤자민 티(Benjamin Tee) 싱가포르대 신소재공학부 건강혁신 및 기술연구소 조교수는 “초고속 피부 센서를 만드는 것은 로봇을 더 똑똑하게 만들기 위한 목표의 절반만을 달성하는 것”이라며, “목표를 완전히 달성하기 위해서는 데이터를 인식하고 학습할 수 있는 인공 뇌가 필요하다. 인텔 로이히(Loihi)와 같은 뉴로모픽 칩과 인공지능 피부 시스템은 전력 효율과 확장성을 위한 진일보와 같다”고 말했다.

인간의 촉각은 매우 민감해 단 한 겹의 분자 구조만으로 발생할 수 있는 표면의 차이를 구분할 수 있다. 이번 싱가포르대 연구팀은 최근 개발된 인공 피부를 통해 새로운 방안을 선보이고자 했다. 해당 인공 피부는 인간의 감각 신경계보다 1,000배 이상 더 빨리 촉각을 감지하고, 눈이 한번 깜빡이는 것보다 10배 빨리 물체의 모양, 질감, 경도를 확인할 수 있다.

로봇 공학에서 인간과 같은 촉각 기능을 부여하는 것은 현재 개발된 로봇의 역량을 크게 향상할 뿐 아니라 새로운 사용 사례로까지 이어질 수 있다.

예를 들어, 인공 피부로 덮인 로봇 팔은 미끄러짐을 방지하기 위해 촉각 센서를 활용해 낯선 물체를 식별하고 적절한 압력으로 움켜쥐는 등 공장 제조 과정에서 생산하는 제품의 변화에도 쉽게 적응할 수 있다.

또한 주변을 더 잘 느끼고 인식하는 기능은 인간과 로봇 간의 더 안전하고 가까운 상호작용을 가능하게 하거나, 수술용 로봇에게 촉각 감각을 제공함으로써 수술 업무 자동화에 한층 가까워질 수 있게 한다.

인공 피부는 이러한 미래를 현실로 만들기 위해 내딛는 발걸음이다. 그러나 이를 위해서는 피부 감각 데이터를 바탕으로 정확한 결론을 실시간으로 도출하는 동시에 로봇에 내장될 수 있을 만큼 효율적인 파워레벨로 구동할 수 있는 칩도 필요하다.

로봇 실험 설정(사진:논문 캡처)

연구팀은 로봇 인식 분야에 새로운 장을 열기 위해 인텔의 로이히 뉴로모픽 칩을 사용해 인공 피부로부터 감각 데이터를 처리하는 뉴로모픽 기술의 잠재력을 연구하기 시작했다. 연구원들은 초기 실험 과정에서 인공 피부로 덮인 로봇 손으로 점자를 인식했다. 이후, 인공 손이 느끼는 감각 데이터를 클라우드를 통해 로이히 칩으로 전송해 점자의 의미를 파악하는 실험을 진행했다.

또한 연구팀은 급증하고 있는 신경망에서 시각 및 촉각 데이터를 결합해 로봇 인식 능력을 더욱 향상했다. 이를 위해, 연구팀은 다양한 양의 액체를 담고 있는 다수의 불투명 용기를 로봇이 인공 피부와 이벤트 기반 카메라를 활용해 식별하는 실험을 진행했다. 아울러, 연구팀은 동일한 촉각 및 시각 센서를 활용해 로봇이 안정적으로 물체를 쥐는 데 중요한 회전 운동 식별 능력을 시험했다.

연구팀은 포착된 감각 데이터를 GPU와 인텔 로이히 뉴로모픽 칩에 동시에 전송해 처리 능력을 비교했다. 또 신경망을 활용해 이벤트 기반 시각 및 감각 데이터를 결합했을 때 시각 데이터만 사용했을 때 보다 개체 분류 정확도가 10% 향상됐다. 아울러, 로이히 칩이 GPU에 비해 감각 데이터를 21% 빠르게 처리하고 45배 낮은 전력을 사용하는 등 로봇 장치에 동력을 공급할 뉴로모픽 기술에 대한 가능성을 보여주었다.

헤롤드 소(Harold Soh) 싱가포르 국립대학교 컴퓨터학부 컴퓨터공학과 조교수는 “이번 결과는 뉴로모픽 시스템이 여러 개의 센서를 결합하여 로봇의 인식 능력을 개선할 수 있다는 것을 보여준다”며, “이는 예상치 못한 상황에서 신속하고 적절하게 대응할 수 있으며, 전력 효율이 높고 신뢰할 수 있는 로봇을 만들기 위해 내딛는 걸음이다”고 말했다. (아래는 로봇 시연 영상)

마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 디렉터는 “싱가포르 국립대학교의 이번 연구 결과는 여러 가지 양식이 결합된 이벤트 주도적인 방식으로 정보가 감지되고 처리되는 로봇공학의 미래를 엿볼 수 있게 해준다,”며, “이번 결과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 센서, 데이터 형식, 알고리즘 및 하드웨어 아키텍처에 걸친 이벤트 기반 패러다임으로 재설계되면 대기 시간과 전력 소비에서 상당한 이득을 얻을 수 있다는 것을 보여준다”고 말했다.

한편, 이번 연구팀 싱가포르대 컴퓨터학부 컴퓨터공학과 조교수 헤롤드 소(Harold Soh)와 벤자민 티(Benjamin Tee) 신소재공학부 건강혁신 및 기술연구소 조교수는 인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(INRC)의 회원으로 이 커뮤니티는 전 세계 학술단체, 정부 연구소, 연구기관, 기업이 인텔과 협력해 뉴로모픽 컴퓨팅을 더욱 강화하고 혁신적인 인공지능 애플리케이션을 개발하기 위한 생태계이다.

참고) 이번 발표(Event-Driven Visual-Tactile Sensing and Learning for Robots)된 연구팀의 더 자세한 연구 및 개발 내용은 해당 논문(다운)을 참고하면 된다.  

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