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AI 시스템은 로봇 공학의 기본 개념 및 기술 설계를 돕는다.

ChatGPT가 로봇을 디자인한다.
AI 시스템은 로봇 공학의 기본 개념 및 기술 설계를 돕는다.

ChatGPT와 같이 전문화되지 않은 AI 시스템도 새로운 로봇 개발에 도움이 될 수 있다. 첫 번째 개념부터 기술 구성 요소 선택에 이르기까지 실험을 통해 확인되었다. 이에 연구원들은 새로운 로봇이 어떤 농업 분야에 가장 도움이 될지 인공지능에게 물었고, 그 용도와 구성 세부 사항에 대한 단계별 구체적인 제안을 받았다. 그 결과 토마토 수확을 위한 작업 로봇이 탄생했다. 

▲ 이 토마토 수확 로봇은 ChatGPT를 사용하여 개발되었다. © Adrien Buttier / EPFL

ChatGPT 등과 같은 인공 지능은 오랫동안 텍스트와 이미지 이상의 것을 만들거나 유창하게 채팅할 수 있었다. 그들은 또한 과학과 기술에 정통하다. 단백질 구조 해독, 양자 실험 설계, 수학자 역할을 학습할 수 있는 신경망. AI 시스템 AlphaCode는 인간 경쟁자와 마찬가지로 컴퓨터 프로그램을 작성할 수 있으며 특수하지 않은 AI ChatGPT도 프로그래밍 코드를 작성할 수 있다.

언어 모델도 로봇 공학을 할 수 있을까?

그러나 로봇의 디자인은 어떨까? 이를 위해 특별히 훈련되지 않은 ChatGPT와 같은 AI 시스템이 이에 대한 개념과 기술적 세부 사항을 제공할 수 있을까? 델프트 공과대학의 프란체스코 스텔라가 이끄는 팀이 이를 시도했다. 연구원들은 "우리는 ChatGPT가 아무 로봇이나 디자인하는 것이 아니라 유용한 로봇을 디자인하기를 원했다"고 설명했다.

그래서 Stella와 그의 팀은 먼저 인류에게 가장 큰 도전이 있는 곳이 어디인지 챗봇에게 물었다. 이에 대한 해답은 식량 공급, 고령화 인구 및 기후 변화다. 그런 다음 연구원들은 농업을 활동 분야로 선택하고 ChatGPT와의 대화에서 수확 로봇을 만드는 아이디어를 점차 발전시켰다. "ChatGPT는 수확을 자동화하는 데 가장 경제적으로 적합한 작물을 보여줌으로써 우리의 전문성을 강화했다"고 Stella는 설명했다. AI와 연구원들은 토마토 수확을 위한 로봇에 합의했다.

▲ 테스트 중 토마토 수확 로봇의 그리퍼 암. © Adrien Buttier / EPFL

CAD 기술이 없어도

다음 단계는 수확 로봇의 콘크리트 구조와 구성 세부 사항이었다. 이를 위해 과학자들은 그리퍼를 설계하는 방법과 적합한 모터에 대해 ChatGPT에 구체적인 질문을 했다. 그런 다음 AI 시스템은 다음과 같은 힌트를 제공했다. 쥐는 손은 토마토를 손상시키지 않도록 고무 또는 실리콘으로 만들어야 한다. 또는 Dynamixel 모터는 특히 로봇의 구동 장치로 적합하다.

이러한 대화를 바탕으로 실제로 토마토 수확을 위한 로봇이 만들어졌다. 연구팀에 따르면 이는 Big Language Models와 같은 비로봇 전문 AI 시스템도 로봇과 같은 기술 시스템 설계에 도움이 될 수 있음을 보여준다. "AI 시스템은 아직 전체 CAD 모델을 생성하거나 프로그램 코드를 평가하거나 로봇을 자동으로 생산할 수는 없지만 로봇 공학의 설계 프로세스를 지원할 수 있다"고 팀은 설명했다.

로봇 디자이너로서의 인공 지능?

"엔지니어로서 우리의 역할은 보다 기술적인 역할로 바뀌었다"고 Stella는 말했다. 연구원들에 따르면 이것은 인공 지능이 인간과 대화하거나 심지어 독립적으로 특정 사양에 따라 개념과 기술 설계를 생성하는 협력으로 이어질 수 있다. 특수 산업용 로봇과 결합하면 로봇의 구성도 자동화할 수 있다.

그러나 오늘날의 AI 시스템에서는 이러한 완전 자동화된 로봇 공학이 아직 실현 가능하지 않다. 이는 여전히 너무 자주 상상하고 잘못된 결과를 제공하기 때문이다. 공저자인 TU 델프트의 코시모 델라 산티나(Cosimo della Santina)는 "AI 봇은 가장 가능성 있는 답변을 제공하도록 설계되었기 때문에 로봇 공학 분야에서도 잘못된 정보와 편견의 위험이 높다"고 말했다.
"궁극적으로 큰 언어 모델이 로봇 공학이 21세기의 과제를 해결하는 데 필요한 창의성과 혁신을 억누르지 않고 로봇 설계자를 도울 수 있는 방법에 대한 의문이 생긴다"고 Stella는 말했다.
(nature machine intelligence, 2023; doi: 10.1038/s42256-023-00669-7)
출처: 델프트 공과대학

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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