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로봇 무리가 예술가의 요구를거의 실시간으로 반응.
제한된 리소스 때문에 현재는 거친 어린이 작품 수준.

로봇 무리가 창의력을 발휘한다.
상호 작용하는 단일 로봇이 컬러 예술 작품을 만든다.

로봇 창의적 도우미 :
연구원들이 그림을 그리는 로봇팀을 개발했다.
개별 로봇은 상호작용을 통해 제어함으로써 일종의 지능형 브러시로 ​​강도와 혼합된 색상의 흔적을 만든다. 이 집단적 활동을 통해 전체 예술 작품이 만들어진다.
여기서 하이라이트는 로봇 무리가 인간의 요구에 거의 실시간으로 반응해 인간과 기계가 함께 예술가가 된다.

▲ 작동중인 로봇 무리 : 이 로봇은 가상 템플릿을 기반으로 서로 의사 소통을 통해 그림을 함께 그린다. © M. Santos

로봇은 여러 분야에서 필수 불가결한 요소가 되었다.
로봇은 공장 조립 라인에 서거나, 잔해와 통과할 수 없는 지형을 탐험하거나, 의심스러운 패키지에서 폭탄을 검사한다. 상호 작용하는 로봇의 전체 무리가 이미 테스트 중이다.
개미나 흰개미의 집단 지성과 비슷하게 각각의 개별 로봇은 단순하지만 함께 복잡한 구조를 만들 수 있다.

예술가로서의 로봇-무리

로봇은 이제 예술가와도 경쟁하고 있다.
이미 정물과 초상화를 그리거나 추상 회화를 시도하는 로봇이 있다.
조지아 공과 대학의 마리아 산토스(María Santos)는 “로봇 공학과 예술 사이의 인터페이스는 예술가와 과학자들이 계속해서 가능한 한계를 탐구하는 활발한 연구 영역이다”고 설명한다.

Santos와 그녀의 팀은 이제 로봇 예술가의 또 다른 변형인 페인팅 로봇 무리를 만들었다.
캔버스 위에서 독립적으로 이동하고 페인트 흔적을 남기는 최대 20개의 작은 개별 로봇으로 구성된다. 컬러 인쇄와 마찬가지로 생각할 수 있는 모든 색조는 청록색, 노란색 및 붉은색의 세 가지 기본 색상을 혼합하여 만들어진다.

▲ 그림 3. 커버리지 제어를 기반으로 하는 페인팅 메커니즘. 각 하위 그림은 컨트롤러를 실행하여 사용자가 지정한 색 농도 함수를 최적으로 덮기 위해 이동하는 로봇 (왼쪽)이 배치 한 색상 흔적을 보여준다. 로봇 오른쪽에 있는 기호는 도장 능력을 나타낸다. (A, C, E) 세 가지 색상, 즉 청록색 (C,cyan), 자홍색 (M,magenta), 노란색 (Y,yellow)이 모두 장착된 단일 로봇에 대해 섹션 3의 페인팅 메커니즘 작동을 보여준다. CMY 기반의 색상 조합. (A)에서 로봇은 농도 색상 사양 β1에 따라 청록색 흔적을 만든다. 로봇은 색상 혼합 전략에 따라 (C)에서 자홍색과 노란색을 균등하게 혼합해 두 밀도 색상 사양 인 β2와 β3 사이의 색상을 생성한다. 마지막으로 (E)에서 로봇은 β4로 지정된 색상을 정확하게 복제한다. 반면, (B, D, F)는 3 개의 로봇으로 구성된 팀으로 페인팅 메커니즘의 작동을 묘사하며, 여기서 Voronoi 셀 (CMY 기준에 따라 색상 코드화 됨)이 밀도 하위 그림에 표시된다.

로봇을 위해 숫자로 페인트 표식

가상 그리드는 로봇의 사양으로 사용되며 각 색상은 세 가지 기본 색상의 백분율로 표시된다. 그림의 모든 색상 영역은 이러한 세 가지 숫자 조합으로 코딩된다.
로봇이 캔버스를 가로질러 이동할 때 각 지점에서 필요한 만큼의 페인트를 방출한다.
색상이 더 강렬하면 여러 층의 색상을 서로 겹쳐 놓는다.
혼합이 필요한 경우 색상 전하가 다른 여러 로봇이 차례로 따라간다.

시간이 지남에 따라 컬러 로봇 트랙이 이미지를 만든다.
"다중 로봇팀은 일종의 활성 브러시라고 생각할 수 있다"고 Santos는 설명했다. "로봇은 인간의 지시에 따라 움직인다.“
이것의 특별한 점은 로봇 무리가 거의 실시간으로 반응할 수 있다는 것이다.
적어도 이상적으로는 로봇들이 예술가의 확장된 팔처럼 보이게 한다.

▲ 그림 4. 밀도 매개 변수에 따른 페인팅의 진화 로봇은 캔버스를 통해 밀도 함수를 추적하기 위해 도메인에 분산되어 있다. 각 스냅 샷에서 다중 로봇팀이 특정 시점에서 추적하는 밀도는 이미지의 오른쪽 하단에 표시된다. 색상 흔적의 색상 분포는 로봇의 페인팅 기능 내에서 밀도 기능에 지정된 색상을 반영한다. 어떤 로봇도 완전한 CMY 장비를 갖추고 있지 않아 사용자가 지정한 색상을 정확하게 재현 할 수 없지만 시간이 지남에 따라 색상을 통합하면 사용자의 밀도 사양에 가까운 결과가 생성된다. 자료: 관련논문fig.4

장인 정신은 여전히 ​​향상될 수 있다.

실제로 로봇 무리의 첫 번째 그림은 다소 거친 어린이 그림과 비슷하다.
그들의 상호 작용은 아직 완전히 개발되지 않았으며 경로의 조정은 여전히 ​​최적화되어야 한다고 산토스와 그녀의 팀은 인정한다.
그들의 테스트는 모든 개별 로봇이 3가지 색상을 모두 탑재할 경우 이미지 품질에 더 유리한 것으로 나타났다.

그러나 프로토타입의 무리는 각 로봇이 하나의 색상만 배포할 수 있더라도 중간 정도의 통과 가능한 이미지가 생성된다는 것을 보여준다.

연구진은 "이 전략의 결과로 생성된 이미지는 여전히 입력과 분명히 유사한 색상 분포를 캔버스에 구현한다. 하지만 로봇 팀은 제한된 리소스만 가지고 있었다"고 말했다.
(Frontiers in Robotics and AI, 2020; doi: 10.3389/frobt.2020.580415)
출처 : Frontiers

[더사이언스플러스=문광주 기자] "No Science, No Future"

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