사람은 방을 청소하거나 정원에서 일하는 것과 같이 단조롭고 단조로운 집안일을 하면서 시간의 상당 부분을 보냅니다. 어떤 사람들은 이런 종류의 활동에서 진정한 즐거움을 얻지만, 대부분의 경우 생활 공간을 올바른 질서로 정리하는 것은 일상적이고 지루하며 별로 유쾌하지 않은 작업입니다. "로봇 보조자"라는 개념이 막 등장하기 시작한 지난 세기 50년대와 60년대부터 사회는 이미 일상 업무의 일부를 피로, 스트레스 및 준비 상태가 아닌 영혼 없는 기계 장치로 옮기는 꿈을 꾸고 있었습니다. 가장 더러운 일을 하기 위해. 우리는 반세기 전에 프로토타입이 등장한 로봇 하인과 자동화 보조원에 대해 이야기하고 있습니다.
명령과 그 동작을 분석하는 최초의 모바일 로봇
1966년 스탠포드 대학 인공 지능 센터의 엔지니어들은 비상 상황을 일으키지 않고 독립적으로 탐색하고 실내에서 이동할 수 있는 능력을 갖춘 로봇을 만들기 시작했습니다. 이 프로젝트에는 자체 학습이 가능한 바퀴형 섀시 설계 개발과 기계에 할당된 작업에 대한 전체적인 분석이 포함되었습니다.
Shakey라고 불리는 이 장치에는 로봇 주변 물체의 현재 위치와 크기를 결정하기 위한 일련의 센서와 텔레비전 카메라가 장착되어 있었습니다. 1972년, 당시 엔지니어들의 앞선 업적을 단일 설계에 구현하는 Shakey 프로젝트가 완료되었습니다. 모바일 장치는 복도로 연결된 여러 방으로 구성된 특수 테스트 전시관에서 그 기능을 시연했습니다. 로봇은 과학자들의 명령을 따라 다양한 물체를 밀고, 문을 닫고 열고, 스위치 및 다양한 물체와 상호 작용했습니다.
Shakey 알고리즘의 약속은 과학자들로 하여금 추가 작업이러한 방향으로 더 많은 고급 자동화 메커니즘이 생성되고 이러한 유형의 장치가 음성 명령을 식별하고 응답하는 기능이 도입되었습니다.
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무선 및 자율 잔디 깎기
1969년에 MowBot Inc. 별도의 연결 없이 내장 배터리로 작동하는 로봇식 잔디 깎는 기계를 세상에 소개했습니다. 홈 네트워크. 배터리 충전량은 650m2의 면적에 잔디를 깎기에 충분했습니다. 그리고 795달러짜리 장치는 스마트폰에서도 제어할 수 있는 현대적인 프로그래밍 가능한 "스마트" 장치와는 거리가 매우 멀었지만, 전선을 제거한다는 아이디어는 매우 흥미롭고 논리적인 발전을 얻었습니다.
대형 로봇 아록(Arok): 개 산책과 쓰레기 버리기 기능을 겸비
로봇 하인 없이는 어떤 "미래의 집"이 할 수 있을까요? 비슷한 생각이 지난 세기의 70년대를 고려하여 원격 제어 램프와 기타 기술 혁신을 갖춘 주택을 고려하여 미래 지향적인 비전을 제시한 발명가 Ben Skora에게도 나타났습니다. 솔직히 소름 끼치는 얼굴을 가진 2m 로봇 Arok이 그 자리를 차지한 "똑똑한"서비스 인력 없이는 아닙니다.
기계화된 거인의 임무에는 쓰레기 버리기, 음료수 제공, 네발 달린 애완동물 산책시키기 등이 포함되었습니다. 물론 장치를 조작할 수 있는 작업자가 있어야 했습니다. 따라서 "미래의 집"의 하인 직원에는 로봇 보조원을 감독할 추가 공석이 포함되었습니다.
일본의 인기 게임 로봇 Omnibot: 배경
3DNews 독자들은 Omnibot이라는 장치에 매우 익숙합니다. 그러나 당시 가장 컴팩트한 로봇 중 하나였던 Omnibot 2000에 대해서는 알려진 바가 훨씬 적습니다. 이 특이한 장치는 1984년에 출시되었으며 오늘날과 마찬가지로 당시 가장 특이한 장난감 시장에서 초기술적이고 진보된 자율 모델을 대표했습니다.
Omnibot 2000에는 원격으로 제어할 수 있는 기능이 있었지만 개발자는 미리 결정된 경로를 따라 아이디어의 완전히 독립적인 움직임도 제공했습니다. 프로그래밍된 동작에 필요한 모든 데이터는 테이프에 기록되었으며, 로봇은 대규모 파티에서 음식과 음료를 배달하는 웨이터로 사용될 수 있었습니다.
SynPet Newton: "스타" R2D2의 가축화된 버전
George Lucas의 Star Wars 시리즈에 등장하는 귀엽고 소리를 내는 로봇 R2D2를 좋아하셨다면 80년대 후반에서 90년대 초반 사이에 해당 로봇의 상업용 버전이 판매되었다는 사실도 흥미로울 것입니다. 아날로그 - SynPet Newton. 물론 높이가 약 86cm인 이 로봇은 호출할 수 없습니다. 정확한 사본전설적인 R2D2이지만 디자인의 유사성은 "분명하다"고 합니다.
SynPet Newton은 아파트 주변을 자유롭게 이동할 수 있었고 자랑할 수 있었습니다. 음성 제어그리고 집안일을 도왔습니다. 16비트 마이크로프로세서 칩이 성능을 담당했으며, 선택한 모드에 따라 완전 자율 이동을 위한 다양한 센서가 탑재되었습니다. 동시에 SynPet Newton은 특수 음성 합성기를 사용하여 주민들과 통신할 수 있으며 내장된 음성 합성기를 사용하여 소유자와 외부 세계 간의 통신도 제공할 수 있습니다. 무선 전화기그리고 모뎀.
사실, 가장 부유한 미국인들만이 SynPet Newton을 구입할 수 있었습니다. 왜냐하면 "스마트 자동차"의 가격이 엄청난 8,000달러였기 때문입니다.
혼다 엔지니어들의 휴머노이드 로봇 진화의 왕관
아마도 오늘날 가장 유명한 휴머노이드 로봇은 ASIMO라는 Honda의 장치일 것입니다. 일본 회사의 엔지니어들이 결국 프로토타입의 매개변수를 조합의 형태로 현재 한계까지 가져오는 데 약 10년이 걸렸습니다. 고속움직임, 뛰어난 민첩성, 사람들과의 향상된 상호 작용.
ASIMO는 친근한 악수로 손님을 맞이하고 실제 웨이터가 하는 것보다 나쁘지 않은 음료를 제공할 수 있습니다.
아이로봇 룸바: 집안의 청결을 책임집니다
로봇청소기는 아직 가정에서 흔한 기기가 되지 않았습니다. 일반 사용자높은 비용 때문에. 그러나 일부 모델은 여전히 상업적인 성공을 거두었고 최초의 기계화된 가정 청소기 중 하나인 iRobot Roomba와 마찬가지로 소유자의 아파트에 뿌리를 내렸습니다. 12년 전 시장에 출시된 이 장치의 주요 임무는 고품질이며, 가장 중요한 것은 가장 어려운 유형의 바닥재를 완전히 자율적으로 청소하는 것입니다.
휴머노이드 로봇 Reem: 로더와 정보 센터 모두
부피가 크고 무거운 짐을 들고 역이나 공항 건물을 이리저리 이동하면서 동시에 비행기 탑승에 필요한 정보를 찾으려고 노력해야 했던 적이 자주 있습니까? 것 같다 이 문제 PAL Robotics 회사가 본사를 둔 스페인에서는 4명의 엔지니어로 구성된 팀이 Reem-A 로봇 캐리어를 개발하게 되었습니다.
이전에 개발자들은 이미 유지 보수 인력의 역할을 수행하는 인간형 기계를 제작한 경험이 있었습니다. 이를 통해 2012년에는 화물을 운반할 수 있을 뿐만 아니라 정보 및 참조 키오스크 역할도 하는 원격 제어 기능을 갖춘 Reem의 상용 모델을 출시할 수 있었습니다.
그 후 장치는 REEM-C 버전으로 업그레이드되었습니다. 인덱스 "A" 및 "B"를 수정하여 제공된 대로 두 다리가 모두 반환되었습니다.
$2700의 개인 로봇 바텐더
공간 이동, 하중 들어올리기, 복잡한 기계적 조작이 필요한 절차를 제외하고, 작고 고정된 로봇 장치가 어디에 유용할까요? 물론 다양한 칵테일을 만들기 위해서입니다. Monsieur 로봇은 귀하가 좋아하는 음료를 준비할 뿐만 아니라 집에 돌아올 때 주인을 기쁘게 맞이할 숙련된 자동 바텐더의 예가 되었습니다. 이를 위해 디자이너는 신청서를 사용하여 아파트 체류를 결정하는 기능을 제공했습니다. 휴대 기기, 동기화 제공 무슈와 기구 통제블루투스와 Wi-Fi를 통해.
이 시스템은 스마트폰이나 태블릿에서 원격으로 칵테일 주문을 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 회사에 늦게 도착하거나 매우 바쁜 하루를 보낸 경우 음료수를 두 배로 제공할 수도 있습니다.
23kg 상자의 주요 특징 터치 디스플레이그가 당신의 파티에서 손님을 위해 준비할 수 있는 칵테일의 수가 되었습니다. 이 장치에는 "무알콜 파티", "스포츠 바", "아이리시 펍" 등 12가지 주제별 변형이 포함되어 있으며 각 변형에는 다양한 음료에 대한 약 25가지 레시피가 있습니다.
로봇 바텐더 프로젝트의 구현은 Monsieur 스타트업이 총 14만 달러의 기부금을 모은 Kickstarter 크라우드 펀딩 플랫폼 덕분에 가능해졌습니다.
스타트업 지보: 외롭고 대화할 사람이 없다면
Indiegogo 사이트 방문자들의 사랑을 받아 장치 제작자에게 200만 달러 이상의 수익을 안겨준 JIBO 로봇은 현재 감정 상태에 관계없이 개인적이고 동정심 많은 대화 상대이자 예의 바르고 복종하며 격려적인 경청자가 될 것입니다.
고급 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소와 결합된 JIBO의 소위 사회적 행동 모델 특성을 통해 장치는 각 가족 구성원과 통신할 때 개별적인 접근 방식을 찾을 수 있습니다. 이 장치는 대담자를 독립적으로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 현재 상황에서 가장 적절한 행동 알고리즘을 선택하기 위해 그의 기분을 포착할 수 있습니다.
지보, 가지고 있는 무선 액세스네트워크에서 음성 요청을 통해 다가오는 저녁 식사에 대한 다양한 요리 요리법을 찾고 귀하의 새 편지에 대해 알려줍니다. 이메일, 쇼핑에 도움이 될 뿐만 아니라, 적절한 농담도 하고, 재미있는 이야기로 즐겁게 지내고, 좋은 음악으로 우울한 저녁을 밝게 해줄 것입니다.
JIBO의 가격은 500달러에 불과하기 때문에 거의 모든 사람이 특이한 로봇 친구를 얻을 수 있습니다.
경비중인 로봇
로봇 장치를 사용하는 가장 좋은 방법은 보안 기능을 수행하는 것입니다. 그리고 그것은 사실입니다. 이론적으로 열화상 카메라, 모션 센서, 레이저 거리 측정기, 모든 종류의 카메라 및 "스마트" 시스템은 침입자를 훨씬 더 일찍 감지하고, 뭔가 잘못되었다고 의심하고, 보호 대상에 대한 위협이나 기존 침입을 보고할 수 있습니다. 경험이 많은 사람보다 더 많은 영역을 차지합니다.
Knightscope 전문가의 아이디어가 수동 관찰과 제어판에 경보 신호를 보내기 위한 것이라면 예를 들어 PatrolBot Mark II 보안 로봇은 침입자에 독립적으로 대응할 준비가 되어 있습니다. 이를 위해 바퀴 달린 플랫폼에 100dB 경적과 물총이 설치되어 있으며, 이를 통해 운영자는 문자 그대로 범죄자의 평판과 옷을 파괴할 수 있습니다.
이 모듈에서는 다음을 학습합니다.
로봇은 산업현장에서 어떻게 활용되나요?
로봇이 하늘, 땅, 물을 탐색하는 데 어떻게 도움이 되는지;
어떤 분야에서 로봇이 인간보다 더 효과적인가?
로봇이 의사와 간호사를 어떻게 도울 수 있는지;
일상생활에서 우리 주변에 어떤 로봇이 있는지;
로봇이 완전히 가상일 수 있나요?
이 영상에서 강좌 멘토인 니콜라이 박(Nikolai Pak)은 어떤 로봇이 산업계에서 흔한지, 왜 로봇이 과학에서 인기가 있는지, 로봇이 의학에서 어떤 작업을 수행하는지, 일상 생활을 어떻게 단순화하는지 설명합니다. 모듈의 다음 부분에서는 이러한 각 영역에 대해 자세히 설명합니다.
영상을 시청하실 때 다음 사항에 주의하세요.
Nikolay는 로봇 생산의 예로 어떤 공장을 제시합니까?
로봇외과 의사의 이름은 무엇입니까?
로봇 작업자
로더, 분류기 및 조립기
로봇은 단조로운 작업에 지치지 않고, 부피가 큰 짐을 들어올리고 빠르게 작업할 수 있으며, 주말이나 점심 시간이 필요하지 않습니다. 다양한 산업(생활용품부터 항공기, 우주선)는 팔을 벌린 로봇을 "고용"하는 것입니다. 아래에서는 생산 중인 로봇의 가장 일반적인 예를 수집했습니다.
조작기는 현대 공장과 공장의 사진과 비디오에서 볼 수 있는 것과 동일한 로봇 "손"입니다. 다양한 센서를 탑재해 부품 가공 및 연결, 제품 품질 관리, 포장 등을 할 수 있다.
분류 로봇은 고도의 집중력이 필요한 힘들고 단조로운 작업으로부터 사람들을 자유롭게 해줍니다. 센서는 연중무휴 24시간 내내 컨베이어에 있는 부품 및 요소의 유형을 분석하고 이를 여러 구획에 배포할 준비가 되어 있습니다. 예를 들어, 오늘날 분류 로봇은 건설 폐기물을 분류하는 경우가 많습니다. 그 중 일부는 재사용되거나 재활용될 수 있기 때문입니다.
로봇 지게차를 사용하면 종이부터 부피가 큰 물건까지 무엇이든 옮길 필요가 없습니다. 예를 들어, Sberbank 기록 보관소에서는 특수 로봇식 스태킹 크레인을 통해 필요한 문서 상자를 찾아 이동합니다. 그리고 온라인 무역 대기업인 아마존(Amazon)과 알리바바(Alibaba)는 일상적인 작업의 70%를 담당하고 매우 독립적인 창고 로봇을 최대한 활용하고 있습니다(예를 들어 레이아웃이 변경되면 창고를 탐색할 수 있습니다).
특정 작업부터 전체 건설 현장까지
로봇은 산업에서와 마찬가지로 건설에서도 가치가 있습니다. 즉, 육체적으로 힘들고 위험하며 단조로운 작업을 수행합니다. 또한 그들은 악천후를 두려워하지 않습니다. 추운 날씨나 비로 인해 작업 속도가 떨어지지 않습니다.
건설 로봇은 로봇이 인간보다 몇 배 더 빠르게 단조로운 작업을 수행할 수 있다는 사실을 보여주는 훌륭한 예입니다. 따라서 Fastbrick Robotics의 로봇 제작자는 기존 벽돌공보다 20배 빠르게 작업하고 이틀 만에 개인 벽돌집의 기초를 지을 수 있습니다. 이를 통해 건축업자는 연간 150개의 벽돌 건물을 세울 수 있으며 통신 및 마무리 작업이 남게 됩니다.
케이블 포설 로봇은 이미 파이프를 파놓은 수로를 기어 다니며 전화나 광케이블을 끌어당긴다. 즉, 케이블을 놓기 위해 별도로 아무것도 파낼 필요가 없으며 기성품 파이프를 사용할 수 있습니다. 또한 고장을 감지하기도 더 쉽습니다. 이러한 로봇은 카메라와 조명을 사용하여 파이프라인을 검사할 수 있습니다.
스웨덴의 Brokk 로봇 굴착기는 건설 현장에서 굴착, 물건 적재 및 운반, 철근 콘크리트, 벽돌 및 금속으로 만들어진 구조물 해체, 벽에서 석고 층 제거, 구멍 뚫기 등 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
2019년에는 암스테르담에서 3D 프린팅 방식을 사용해 전체가 강철로 만들어진 다리를 공중에 설치할 계획입니다. 두 로봇이 서로 다른 제방에 다리를 건설하기 시작하고 이미 건설된 부분을 따라 전진하며 완성된 다리의 중앙에서 만납니다. 로봇 시스템은 운반할 필요 없이 현장에서 바로 모든 교량 부품을 인쇄합니다. 그들은 또한 자신만의 비계, 즉 자신의 무게를 지탱할 구조물을 만들 것입니다.
로봇 탐험가
인간에게 위험한 장소나 현상을 연구할 때나, 더 높은 정확성이나 체력이 요구되는 곳에서는 연구용 로봇이 꼭 필요합니다. 그들은 사람들이 갈 수 없는 곳, 즉 물속 깊은 곳, 화산 분화구 속으로, 또는 반대로 기관 수준과 살아있는 유기체의 개별 세포까지 올라갈 수 있습니다.
지상에
보트. 로봇 보트는 강, 호수, 바다를 탐험하고 연구합니다. 예를 들어 극북의 얼음과 같은 극한 상황에서 특히 유용합니다. 그들은 독립적으로 작업하거나 다음을 통해 운영자 명령을 따를 수 있습니다. 리모콘. 전파를 통해 제어를 수행하는 경우 작업자는 로봇에서 상당히 멀리 떨어져 있을 수 있습니다. 중간 크기의 도시 반대편에도 있습니다.
바티스카프/글라이더. 다양한 동작 원리를 갖춘 Bathyscaphe 로봇과 로봇 글라이더는 바다 깊이를 탐험하는 데 귀중한 도움을 제공합니다. 사람을 그곳에 보내기에는 너무 이르다. 장시간 다이빙을 하려면 장비가 크고 비싸야 한다. 그리고 저온에 강한 재료로 어떤 형태의 로봇을 만들고 조작기, 센서를 장착하고 카메라를 장착하고 인간을 위험에 빠뜨리지 않고 깊이를 탐색할 수 있다면 이것이 정말로 필요한가요?
역. 로봇 수중 및 바닥 스테이션은 심해의 생태 및 지질학을 장기간 모니터링하고 인간이 접근할 수 없는 심해 및 부적절한 조건에서 환경, 지질, 얼음 및 기타 조건을 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 국립해양대기청(NOAA)의 마리아나 해구 심해 탐험에서는 원격 제어 카메라가 장착된 로봇 덕분에 많은 새로운 종을 발견했습니다. 목적과 배터리에 따라 이러한 스테이션은 몇 주에서 몇 년까지 작동할 수 있습니다.
화산. 지구상에는 인간이 올라갈 수 없는 다른 장소(예: 화산, 간헐천)가 있습니다. 고온 및 독성 가스에 강한 재료로 제작된 이 로봇은 최대 지진 활동 중에도 연구를 수행할 수 있습니다. NASA는 이미 두 개의 로봇을 개발했습니다. 하나는 바퀴로 움직이고, 두 번째는 벌레의 움직임을 모방하여 가파른 얼음 절벽을 따라 이동할 수 있습니다.
우주에서
큐리오시티(Curiosity)는 2011년 NASA가 발사한 3세대 화성 탐사선으로 화성의 토양과 대기를 탐사하는 자율 화학 실험실입니다.
로봇 보조원은 이미 ISS에 등장했으며 곧 로봇은 우주비행사의 가장 간단한 일상 업무를 수행하게 될 것입니다. 예를 들어 위치를 변경하는 자동화가 실패할 경우 태양광 패널 문제를 해결하거나 우주 정거장 장치를 설치하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. ISS의 러시아 부문은 이미 ERA 우주 조작기를 수리하고 있습니다. 아니면 미래에는 우주비행사가 전자 동료로 대체될 수도 있습니다. 로봇 우주비행사가 개발되고 있다. 그리고 누구도 훈련할 필요가 없고 사람들에게 위험도 없습니다.
지구 궤도를 도는 위성은 우리에게 통신, 날씨 모니터링 및 항법 기능을 제공합니다. 이미 수백 개가 있으며 매우 중요하여 2016년에 국방부 부서 중 하나가 고도 36,000km의 구급차와 같은 위성 수리를 위한 별도의 위성 프로젝트를 개발하기 시작했습니다. 이러한 장치에는 고유한 기능과 정보를 수신하는 방법이 있습니다. 외부 세계, 작업 알고리즘 및 이러한 작업을 수행하는 장비는 로봇으로 간주됩니다.
작은 일에 로봇 조수
잔디 깎는 기계, 여행가방 및 보모
첫 번째 모듈에서는 이미 얼마나 많은 로봇이 인간의 일상 생활을 단순화하고 있는지에 대해 이야기했습니다. 음성 비서그리고 심지어 세탁기면밀히 조사해 보니 그들은 로봇인 것으로 밝혀졌습니다. 이 부분에서는 자동화할 수 있는 다른 작업이 무엇인지 살펴보겠습니다.
로봇 청소기는 먼 친척인 로봇 진공 청소기만큼 작고 귀엽지는 않지만 악천후에서도 작동할 수 있고 도로 먼지, 나뭇잎, 눈, 얼음과 같은 더 심각한 적들에 대처할 수 있습니다. 작업에 따라 바퀴나 트랙이 장착됩니다.
로봇식 잔디 깎는 기계는 전기 또는 디젤 엔진을 갖춘 바퀴나 트랙이 달린 작은 카트처럼 보입니다. 로봇청소기처럼 잔디깎이 기계도 건물 주변을 돌아다니며 작업을 완료하고 기지로 돌아옵니다. 사이트의 경계는 땅에 약간 파인 케이블로 표시되며 적외선 센서는 기지로 돌아가는 데 도움이 됩니다.
곤충과 싸우기 위해 로봇도 발명되었습니다. 중국 엔지니어들이 감지기로 모기를 탐지한 다음 레이저 총으로 모기를 “쏴”내는 소형 탱크를 개발했습니다.
수영장 청소는 그다지 흥미로운 작업이 아니며, 이는 여기에도 자동화의 여지가 있음을 의미합니다. 첫 번째 유형의 청소 로봇은 표면에 떠서 쓰레기를 수거합니다. 두 번째는 수족관의 달팽이처럼 벽과 바닥을 따라 기어 다닐 수 있으며 같은 방식으로 먼지를 청소할 수 있습니다.
로봇 여행가방은 15~30kg의 물건을 담을 수 있으며 주인을 따라가거나 주머니에 있는 비컨을 따라갈 수 있습니다. 길을 잃었다면 그는 줄 것이다 소리 신호, 그리고 센서가 사람과 충돌하지 않고 넘어지지 않도록 도와줍니다. 그는 아직 당신을 따라 계단을 오를 수 없지만 공항 주변을 이동하려면 이것이 필요합니다.
곧 개인 비서도 필요 없게 될 것입니다. 로봇 조수가 발전함에 따라 일상 생활을 유지하고, 정보를 검색하고, 날씨와 교통 정체를 모니터링하고, 집안일을 돕는 방법을 배우게 됩니다. 그들은 이미 이 많은 작업을 수행하는 방법을 알고 있습니다. 예를 들어 ASUS의 Zenbo 로봇은 일기장을 대체하고 " 똑똑한 집"라고 질문에 답하고, 사진과 동영상을 찍을 수 있습니다.
로봇 보모는 부모가 자녀를 돌보는 데 도움을 줄 것입니다. 카메라는 아기가 무엇을 하는지 보여주고, 마이크는 아기가 울면 들을 수 있도록 도와줍니다. 스피커를 통해 아이와 소통할 수 있으며, 원격 제어 시스템을 통해 로봇을 집안 곳곳으로 이동할 수 있습니다. 로봇 유모에게 아이들에게 사진과 만화(물론 부모가 지시하는 것)를 보여달라고 요청할 수 있습니다.
로봇 - 의료 보조원
메스 대신 간호사와 기증자가
의학에서는 정확성, 지치지 않고 일하는 능력, 감정 부족과 같은 로봇의 특성이 가장 중요합니다. 의학에 로봇을 도입하면 두 가지 문제를 동시에 해결해야 합니다. 첫째, 환자에게 의료 카드를 발급하는 등 일상적인 작업을 더 이상 수행할 필요가 없습니다. 둘째, 로봇은 의사가 이전에는 불가능했던 고정밀 수술을 수행하는 데 도움을 줄 것입니다. 로봇은 당황하지 않고 실수도 하지 않으며 항상 작업할 준비가 되어 있습니다.
로봇 간호사. 로봇은 환자를 돌보고, 접수 데스크에서 일하고, 처방된 치료 준수 여부를 모니터링할 수 있습니다(예: 자동화 시스템약국에서 처방된 약을 조제), 치료실에서 픽업하여 환자에게 필요한 약을 가져옵니다. 어린이와 노인 환자를 돌보기 위해 만들어진 로봇 중 하나는 Robear라고 하며 2015년 일본에 소개되었습니다.
로봇외과 의사. 오늘날 로봇 외과의사는 미세하고 정밀한 수술이 필요한 복잡한 수술을 돕는 역할을 합니다. 장편. 따라서 Da Vinci 로봇은 외과 의사의 지도하에 작동하는 카메라와 조작기 세트로 개발되었습니다. 원격 제어를 설정하면 외과의사가 모든 조작을 원격으로 수행하므로 엔지니어는 수술을 위해 의사와 환자가 직접 만날 필요가 없도록 보장할 수 있습니다. Versius 로봇 외과 의사는 의사가 작은 절개를 통해 전체 조작이 이루어지는 가장 현대적인 유형의 수술을 수행하도록 돕습니다. 이 방법은 환자의 통증이 적고 흉터도 적게 남지만, 정밀도와 다양한 기술이 필요합니다.
오르간 프린터. 이것은 일종의 3D 프린터로, 환자 자신의 세포만 '프린팅'의 재료로 사용됩니다. 이런 방식으로 일부 내부 장기, 피부, 신체 부위(귀와 코), 뼈 및 연골이 이미 생성되어 성공적으로 이식되었습니다. 머지않아 장기 기증자를 찾는 일은 과거의 일이 될 것입니다. 실험실에서 배양한 혈관, 심장 판막 및 피부를 성공적으로 인쇄한 사례가 이미 알려져 있습니다.
진단로봇. 로봇은 이미 의사의 결정을 적극적으로 돕고 있습니다. 의사가 데이터를 입력하고 시스템이 진단을 내리거나 약을 처방하는 데 도움을 줍니다. 다음 단계는 인공지능을 탑재한 슈퍼컴퓨터다. 따라서 IBM Watson 종양학자 로봇은 60만 건의 문서에서 얻은 데이터를 사용하고 과학 작품몇 분 안에 환자에 대한 모든 정보를 분석하고 진단 옵션을 제공합니다. 그러한 로봇이 의사를 대체하는 것이 아니라 정보 분석과 솔루션 제공에만 도움을 주는 것이 중요합니다. 예를 들어, 로봇은 엑스레이를 해석하지 않고 비슷한 이미지를 가진 사람들이 특정 진단을 받았다는 것만 보여주고 의사가 결론을 내립니다.
외골격. 이 장치는 공상 과학 소설이 아니라 부상이나 수술에서 회복하는 방법입니다. ExoAtlet 외골격은 모터와 소프트웨어가 포함된 견고한 프레임입니다. 그는 환자가 똑바로 서서 마치 스스로 걷는 것처럼 움직일 수 있도록 도와줍니다. 특수 센서가 신체 움직임을 읽고 이를 모터로 증폭시켜 마치 혼자 걷는 것처럼 보이면서도 훨씬 적은 노력을 들이게 합니다.
로봇 프로그램
우리는 이미 로봇이 어떤 모습이든 될 수 있다고 말했습니다. 이제 그것들이 전혀 아무것도 아닌 것처럼 보일 수도 있다는 것을 알아낼 때입니다. 가장 중요한 것은 주어진 알고리즘에 따라 기능을 수행하고 작업 결과가 가상 세계 외부에서 눈에 띄는 것입니다.
로봇베라
Alexander Uraksin과 그의 동료들은 로봇 Vera를 개발했습니다. 일상적인 작업채용 담당자. Vera가 Rostelecom이 신입 직원을 채용하는 데 어떻게 도움을 주었는지에 대한 Alexander의 이야기를 들어보세요. 로봇은 어떤 작업을 수행하나요?
로봇에 의한 자동화
소프트웨어 로봇, 즉 신체가 없는 로봇의 특수한 사례 중 하나는 로봇이나 인공지능을 활용해 업무 프로세스를 자동화하는 것이다. 이 기술을 "로봇 프로세스 자동화"(영어 로봇 프로세스 자동화 - RPA에서 따옴)라고 합니다. 결론은 프로그램이 먼저 사용자의 작업을 모니터링한 다음 이를 자동화하고 독립적으로 수행하기 시작한다는 것입니다.
이러한 자동화의 한 예는 Vera 로봇입니다. 여러분은 이미 이에 익숙합니다.
중국 보험 회사 중 하나는 보험 보상 청구 처리 프로세스를 자동화했습니다. 자동화 이전에는 애플리케이션 스캔, 문서 보관, 관련 부서의 분석을 위해 애플리케이션의 데이터를 회계 시스템에 입력하는 등 수동 작업이었습니다. 그 결과 각 신청에 평균 11분이 소요됐고 하루 70~125건의 신청이 접수됐고, 자동화되면 남은 건 서류 스캔뿐이었다. 그 후 이미지 인식 시스템은 모든 회사 규칙 및 법률에 따라 시스템과 아카이브에 데이터를 "자체" 입력하기 시작했습니다. 전체 신청 처리 과정은 약 1분 30초가량 소요되었습니다.
제약 회사 중 하나는 RPA를 사용하여 고객 불만 사항을 분석했습니다. 시스템은 고객 불만 사항을 자동으로 수락, 확인 및 처리합니다. 로봇은 복잡한 알고리즘을 사용해 애플리케이션을 승인하거나 거부한 후 다음 애플리케이션으로 넘어갑니다. 이 회사는 매달 약 5,000건의 요청을 받으며 이를 수동으로 처리하기 위해 45명의 운영자가 필요했습니다. 로봇의 구현, 구성 및 테스트에는 한 달 반이 걸렸지만 그 이후에는 한 명의 운영자가 동일한 양의 애플리케이션을 처리할 수 있습니다.
'로봇학자'는 로봇공학 수업을 듣고 '로봇과 나' 동아리 학생들이 꿈꾸는 것을 우연히 들었다.
이미 7세의 어린 로봇 공학자들은 3가지 유형의 레버를 알고 있으며(기억하십니까?) 수업 중에 기성 로봇을 조립합니다. 소년들은 배터리를 일반 쓰레기통이 아닌 특수 상자에만 폐기하는지 확인합니다. 그들은 어른들처럼 선생님을 이름으로만 부르되 "당신"이라고 부릅니다.
그들은 또한 자라서 인류를 돕기 위해 로봇을 만들 것이라는 것도 알고 있습니다. 젊은 엔지니어들은 우주를 정복하고 적과 말썽꾸러기를 물리치는 것을 꿈꿉니다. 음, 로봇 대회에서 우승하세요. '로봇학자'는 로봇공학 수업을 듣고 아이들이 어떤 로봇을 만들고 싶은지에 대한 질문에 대한 답을 적었습니다.
디마 타타리노프, 8세
“아직 어떤 로봇을 만들고 싶은지 모르겠어요. 그러나 그는 확실히 인류를 도울 것입니다. 예를 들어, 과학자들을 위해 계산을 하고 먼 행성으로 날아갑니다. 그가 새로운 행성에 도착하면 그곳에 러시아 국기를 꽂을 것입니다.”
미샤 페도로프, 10세
“무선 조종 로봇을 만들고 싶어요. 리모컨에는 로봇이 어디로 가고 있는지, 어떤 행동을 하는지 보여주는 화면이 있습니다. 이 로봇은 불법 주차에 대해 벌금을 부과합니다. 로봇 자체에는 영수증을 인쇄하는 프린터가 있습니다. 범인이 떠나기 전에 벌금을 내야 하기 때문에 그는 빨리 처리할 것입니다.”
아르템 솔로비예프, 8세
“운전자 없이 운전하는 탱크가 될 것입니다. 아무도 그것을 전혀 통제하지 않을 것이며 탱크 자체가 무엇을 해야할지 알 수 있도록 그러한 시스템을 만들 것입니다. 그는 사진을 본사로 전송하고 무슨 일이 생기면 리모콘으로 제어할 수 있습니다. 또한 발사체에 맞아 자체 제어 센서를 방해할 수도 있습니다. 그는 자신을 쏠 수 있으며 대형 포탄, 폭탄 및 두 개의 기관총을위한 배럴을 갖게됩니다. 그러면 같은 비행기를 만들 수 있습니다. 일반적으로 저는 군인이 되어 우리 군대를 더욱 강하게 만들 수 있는 무언가를 만들고 싶습니다.”
막심 코툰체프, 10세
“글쎄, 그것이 정확히 로봇이 될 것이라고는 말할 수 없습니다. 의상을 만들고 싶습니다. 소매에는 산성 물질이 있고, 다리에는 날아다니는 물질이 있을 것입니다(토니 스타크처럼). 헬멧에는 두 개의 마스크가 있으며, 안쪽 마스크는 빛나는 눈으로 무섭습니다. 독소를 뿌리면 적들이 주변에서 이상한 일이 일어나고 있는 것처럼 느끼게 만들 수 있습니다. 만약을 대비해 그는 검과 화염방사기를 갖게 될 것입니다. 그리고 전갈 독. 슈트는 장갑이지만 가볍습니다. 그는 "블랙 아담"이라고 불릴 것입니다. 그런 해적이 있습니다.
그리고 그는 또한 시간을 늦추는 것을 갖게 될 것입니다. 그가 고속으로 앞뒤로 날아간다면 이곳에 시간 포털이 형성될 가능성이 높으며 아마도 미래를 볼 수 있을 것입니다. 가능성이 더 높아요."
티모페이 쿠즈네초프, 10세
“내 로봇은 블랙홀 탐사를 도울 것입니다. 사람들은 그곳으로 날아가는 것을 두려워하며 거기에 무엇이 있는지 아무도 모릅니다. 그리고 블랙홀을 연구하기 위해 로봇을 보낼 수도 있습니다. 그는 사람처럼 스스로 생각할 것이고 인공 지능을 갖게 될 것입니다. 인공지능을 직접 개발하고 싶다”고 말했다.
세레자 오루자이니코프(9세)
“나는 나쁜 남자들로부터 나를 끊임없이 보호할 수 있는 로봇을 만드는 꿈을 꿉니다. 아니면 로봇이 아니라 로봇 슈트가 될 것입니다. 그는 모든 것을 할 수 있고, 심지어 자동차로 변해 배터리로 달릴 수도 있습니다. 그래서 '디펜더'라고 부르게 됐다.
사샤 페도로프, 8세
“저는 대회를 위한 로봇 축구 선수를 만들고 싶습니다. 그 자신은 약 50cm이고 공을 1m 높이까지 찰 수 있습니다. 아마도 나는 이것들 중 몇 개를 더 모아 전체 팀을 구성할 수 있을 것입니다. 이 로봇들은 전력이 다 떨어질 때까지 축구를 할 것입니다. 10년, 12년 안에 그런 로봇을 만들 수 있을 것 같아요.”
아르세니 로드킨, 7세
“내 로봇은 과학자들이 미래를 더 빨리 맞이할 수 있도록 도울 것입니다. 그는 스스로 새로운 기술을 만들 것입니다.
그리고 학교에서는 스스로 글을 쓰는 펜, 날아다니는 배낭, 선생님께 직접 메모를 적는 공책을 그렸습니다!”
Styopa Yeshukov, 11세
“나는 어떤 종류의 로봇을 발명하고 싶은가? 어떤 주제에 따라 다릅니다. 축구 대회 (“로봇과 나”클럽을 기반으로 한 대회 – 편집자 주) – 하나는 로봇 전투 – 다른 하나는. 전투를 위해 선로를 달리는 대형 로봇을 만들고 싶습니다. 하지만 플라스틱 제품에는 그렇지 않습니다. 플라스틱이 미끄러지기 때문입니다. 그는 다른 측면에 스파이크를 가질 것입니다. 그는 차를 몰고 적에게 꽂고 그의 부품을 녹아웃시킬 것입니다. 또한 크레인과 같은 다른 모델을 들어 올리는 메커니즘도 상단에 있을 것입니다.
축구 대회에서는 승리가 모델 자체에 크게 좌우되지 않기 때문에 컨트롤이 더 중요합니다.
그리고 레이싱을 위해서는 빠르고 잘 다룰 수 있는 모델을 만들고 싶습니다. 뒷바퀴에 기어박스를 속도로 설정하고 앞바퀴를 낮게 만들겠습니다. 아직은 개선이 필요할 것입니다.”
농업은 전례 없는 속도로 변화하고 있습니다. 로봇 공학자들은 농장 과정을 자동화하고 해마다 과일과 채소를 수확하는 기계를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 뉴질랜드의 한 농장이 나무에서 잘 익은 사과를 따는 로봇을 출시할 계획이다. 이는 미래에는 기계가 농작물 재배에 도움이 될 것임을 다시 한 번 말해줍니다.
당신의 사과는 곧 로봇에 의해서만 수확될 것입니다
안나 사모이듀크어번던트 로보틱스(Abundant Robotics)가 개발한 로봇은 라이더(LiDAR) 또는 광 레이더를 사용해 사과나무 사이를 탐색하고 머신 비전을 사용해 과일을 검색합니다.
“로봇은 실시간으로 사과를 인식합니다. 과일이 익으면 컴퓨터 시스템 Abundant의 CEO인 Dan Steere는 이렇게 설명합니다. 물론 그녀는 그것을 완전히 찢어버리지는 않을 것이다. 오히려 삼켜질 것입니다. 손은 진공관을 사용하여 나무에서 과일을 "빠집니다". 그런 다음 사과는 컨베이어 벨트 위로 이동하여 거기에서 양동이로 떨어집니다. 로봇은 24시간 내내 이 작업을 수행할 수 있습니다.
그러한 로봇이 더 일찍 등장하지 않은 데에는 논리적, 기술적 이유가 많이 있습니다. 농업 자동화의 진화에 있어서는 가위보다는 큰 칼이 될 가능성이 더 높습니다. 수확기는 밀이나 목화를 수확하기 위해 농장에서 널리 사용됩니다. 사과나무는 나무이므로 과일을 따기 위해 트랙터를 그 위로 운전할 수는 없습니다. “나무도 열매도 손상될 수 없습니다. 훨씬 더 복잡한 프로세스가 필요합니다.”라고 Steer는 설명합니다.
사과 따기 자동화는 주로 감각을 기반으로 합니다. 로봇은 과일을 식별할 뿐만 아니라 익은 정도도 분석합니다. 작업자는 농부와 협의한 후 로봇이 사과의 익음을 상징하는 특정 색상에 초점을 맞추도록 시스템을 구성할 수 있습니다.
인간 농업의 종말이 가까워졌다고 생각할 수도 있습니다. 로봇이 우리의 일자리를 빼앗는다는 경고를 울리기 전에, 자동화는 특히 농업 분야에서 새로운 것이 아니라는 점을 기억할 가치가 있습니다. 밀에 무슨 일이 일어났는지 생각해 보세요. 콤바인 수확기가 출현하기 전에는 수천 명의 근로자가 밭 전체를 손으로 일했습니다. 따라서 사과와 기타 작물도 곧 자동화될 것이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
로봇 덕분에 사람들은 자유 시간을 갖게 되고 육체적으로 힘든 일을 하지 않아도 됩니다. 대신 로봇이 정원을 돌아다니면서 제어하거나 로봇이 놓친 과일을 주울 수 있습니다. 이 발명은 농업에 매우 중요합니다. 왜냐하면 산업계는 인간의 손이 엄청나게 부족하기 때문입니다. 모든 인류에게 식량을 공급하려면 자동화가 필요합니다.
또한 흥미로운 점은 이제 작물을 기계에 적응시킬 수 있다는 것입니다. 아시다시피, 뉴질랜드의 사과나무는 시골집에서 자라는 사과나무와 다릅니다. 일반 나무는 부피가 크고 둥글지만, 뉴질랜드의 사과나무는 평평합니다. 그들은 포도나무처럼 보입니다. 이러한 형태의 나무에는 많은 장점이 있습니다. 인간과 로봇이 과일에 도달하는 것이 더 쉽다는 사실 외에도 더 많은 햇빛이 사과에 떨어집니다. 따라서 우리는 기계를 작물에 맞출 뿐만 아니라 작물도 기계에 맞춰야 합니다.
예, 어느 정도 농업용 로봇은 어떤 환경에도 적응하는 법을 배웁니다. 그러나 우리는 과일 수확을 위한 하나의 범용 기계를 만들 수는 없을 것입니다. 수확은 매우 다양합니다. 게다가 로봇은 언젠가 인간이 할 수 없는 능력, 예를 들어 초고속 능력을 갖게 될 것입니다. 궁극적으로 이는 우리가 다음을 보장하는 데 도움이 될 것입니다. 안정적인 시스템변화하는 행성에서의 식량 생산.
사람을 창조하는 것보다 사람이 되는 것이 훨씬 쉽습니다. 예를 들어, 어렸을 때 친구와 함께 캐치볼 놀이를 하는 행위를 생각해 보십시오. 이 활동이 별도의 생물학적 기능으로 분해되면 게임은 더 이상 단순하지 않습니다. 센서, 송신기 및 이펙터가 필요합니다. 당신과 동반자 사이의 거리를 좁힐 수 있도록 공을 얼마나 세게 치는지 계산해야 합니다. 태양광, 풍속 등 주의가 산만해질 수 있는 모든 요소를 고려해야 합니다. 공이 어떻게 회전하는지, 공을 어떻게 받아야 하는지 결정해야 합니다. 그리고 외부 시나리오의 여지가 있습니다. 공이 머리 위로 날아간다면 어떨까요? 울타리 너머로 날아갈까요? 그는 이웃의 창문을 깨뜨릴 것인가?
이러한 질문은 로봇공학에서 가장 시급한 과제 중 일부를 보여주며 카운트다운의 토대를 마련합니다. 다음은 로봇을 가르치기 가장 어려운 10가지 목록입니다. 기계가 사람처럼 행동하는 상상의 세계를 상상한 브래드버리, 딕, 아시모프, 클라크 및 기타 SF 작가들의 약속을 실현하려면 이 10가지를 정복해야 합니다.
A 지점에서 B 지점으로 이동하는 것은 어린 시절부터 우리에게 간단해 보였습니다. 우리 인간은 매일, 매시간 이 일을 합니다. 그러나 로봇의 경우, 특히 끊임없이 변화하는 단일 환경이나 이전에 본 적이 없는 환경을 탐색하는 것은 어려운 작업입니다. 첫째, 로봇은 주변 환경을 인식하고 들어오는 모든 데이터를 이해할 수 있어야 합니다.
로봇 공학자들은 로봇이 주변을 평가하는 데 도움이 되는 다양한 센서, 스캐너, 카메라 및 기타 첨단 도구를 기계에 장착하여 첫 번째 문제를 해결합니다. 레이저 스캐너는 점점 인기를 얻고 있지만 물 속의 빛의 심각한 왜곡으로 인해 수중 환경에서는 사용할 수 없습니다. 소나 기술은 수중 로봇의 실행 가능한 대안으로 보이지만 육상 환경에서는 정확도가 훨씬 떨어집니다. 또한 통합 입체 카메라 세트로 구성된 기술 비전 시스템은 로봇이 자신의 풍경을 "볼" 수 있도록 도와줍니다.
환경 데이터를 수집하는 것은 전투의 절반에 불과합니다. 더 큰 과제는 이 데이터를 처리하고 이를 사용하여 의사결정을 내리는 것입니다. 많은 개발자가 미리 정의된 지도를 사용하거나 즉석에서 지도를 작성하여 로봇을 제어합니다. 로봇 공학에서는 이를 SLAM(동시 탐색 및 매핑 방법)이라고 합니다. 여기서 매핑이란 센서가 수신한 정보를 로봇이 특정 형태로 변환하는 방식을 의미합니다. 내비게이션은 지도를 기준으로 로봇이 스스로 위치를 지정하는 방식을 나타냅니다. 실제로 이 두 프로세스는 "닭과 달걀" 방식으로 동시에 발생해야 하며 이는 다음을 사용할 때만 가능합니다. 강력한 컴퓨터확률을 기반으로 위치를 계산하는 고급 알고리즘.
손재주를 보여주세요
로봇은 수년 동안 공장과 창고에서 포장재와 부품을 조립해 왔습니다. 그러나 그러한 상황에서는 원칙적으로 사람들을 만나지 않으며 비교적 자유로운 환경에서 거의 항상 같은 모양의 물체를 사용하여 작업합니다. 공장에서 그러한 로봇의 삶은 지루하고 평범합니다. 로봇이 집이나 병원에서 일하려면 고급 촉각, 근처 사람을 감지하는 능력, 행동 선택에 있어서 흠잡을 데 없는 취향이 필요합니다.
이러한 기술은 로봇에게 가르치는 것이 매우 어렵습니다. 일반적으로 과학자들은 로봇에게 터치하는 방법을 전혀 가르치지 않으며 다른 물체와 접촉하면 실패하도록 프로그래밍합니다. 그러나 지난 5년여 동안 순응 로봇과 인공 피부를 결합하는 데 상당한 발전이 이루어졌습니다. 규정 준수는 로봇의 유연성 수준을 나타냅니다. 유연한 기계는 더 유연하고, 단단한 기계는 덜 그렇습니다.
2013년에 Georgia Tech의 연구원들은 인간의 손처럼 팔이 구부러지고 물체와 상호 작용할 수 있는 스프링 장착 관절을 갖춘 로봇 팔을 만들었습니다. 그런 다음 압력이나 접촉을 감지할 수 있는 "피부"로 전체를 덮었습니다. 일부 로봇 스킨에는 육각형 칩이 포함되어 있으며 각 칩에는 1cm보다 가까운 접근을 감지하는 적외선 센서가 장착되어 있습니다. 다른 것들은 그립력을 향상시키고 신호 처리를 용이하게 하는 울퉁불퉁하고 거친 표면인 전자 지문을 특징으로 합니다.
이러한 첨단 기술 팔과 고급 비전 시스템을 결합하면 부드러운 마사지를 제공하거나 거대한 컬렉션 중에서 선택하여 문서 폴더를 분류할 수 있는 로봇을 얻을 수 있습니다.
대화를 계속 이어가세요
컴퓨터 과학의 창시자 중 한 명인 앨런 튜링(Alan Turing)은 1950년에 대담한 예측을 했습니다. 언젠가는 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 자유롭게 말할 수 있게 될 것이라는 것입니다. 안타깝게도 지금까지 로봇(그리고 심지어 Siri)도 Turing의 기대에 부응하지 못했습니다. 그 이유는 음성 인식이 대화 중에 단어와 문장에서 의미를 추출하기 위해 우리의 두뇌가 수행하는 자연어 처리와 크게 다르기 때문입니다.
처음에 과학자들은 이것을 복제하는 것이 문법 규칙을 기계의 메모리에 연결하는 것만큼 간단할 것이라고 생각했습니다. 그러나 각 개별 언어에 대한 문법 예제를 프로그래밍하려는 시도는 단순히 실패했습니다. 개별 단어의 의미를 결정하는 것조차 매우 어려운 것으로 나타났습니다. 예를 들어 문 열쇠와 고음 음자리표와 같은 동음이의어가 있습니다. 인간은 수년간의 진화를 통해 개발된 정신 능력을 활용하여 문맥에 따라 이러한 단어의 의미를 결정하는 방법을 배웠지만, 이를 다시 코드에 넣을 수 있는 엄격한 규칙으로 나누는 것은 불가능하다는 것이 입증되었습니다.
결과적으로 오늘날 많은 로봇은 통계를 기반으로 언어를 처리합니다. 과학자들은 말뭉치로 알려진 거대한 텍스트를 제공한 다음 컴퓨터가 긴 텍스트를 덩어리로 나누어 어떤 단어가 어떤 순서로 자주 어울리는지 파악하도록 합니다. 이를 통해 로봇은 통계 분석을 기반으로 언어를 "학습"할 수 있습니다.
새로운 것을 배우다
골프를 한 번도 쳐본 적이 없는 사람이 클럽 스윙 방법을 배우기로 결정했다고 가정해 봅시다. 그는 그것에 관한 책을 읽고 그것을 시도할 수도 있고, 유명한 골퍼의 연습을 지켜본 다음 직접 시도할 수도 있습니다. 어쨌든 간단하고 빠르게 기본을 익힐 수 있습니다.
로봇 공학자들은 새로운 기술을 배울 수 있는 자율 기계를 만들려고 할 때 특정한 어려움에 직면합니다. 골프와 마찬가지로 한 가지 접근 방식은 활동을 정확한 단계로 나눈 다음 이를 로봇의 두뇌에 프로그래밍하는 것입니다. 이를 위해서는 활동의 각 측면을 분리하고, 설명하고, 코딩해야 하는데, 이는 항상 쉬운 일은 아닙니다. 골프 클럽 스윙에는 말로 설명하기 어려운 부분이 있습니다. 예를 들어 손목과 팔꿈치 사이의 상호 작용이 있습니다. 이러한 미묘한 세부 사항은 설명하는 것보다 보여주기가 더 쉽습니다.
최근 몇 년 동안 과학자들은 로봇이 인간 조작자를 모방하도록 가르치는 데 어느 정도 진전을 이루었습니다. 그들은 이것을 모방 학습 또는 시연에 의한 학습(LfD 기술)이라고 부릅니다. 그들은 그걸 어떻게 햇어? 기계에는 광각 및 줌 카메라 배열이 장착되어 있습니다. 이 장비를 통해 로봇은 교사가 특정 활동 프로세스를 수행하는 것을 "볼" 수 있습니다. 학습 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 시각적 입력과 원하는 작업을 결합하는 기능의 수학적 지도를 만듭니다. 물론, LfD 로봇은 가려움증이나 콧물과 같은 교사의 행동의 특정 측면을 무시할 수 있어야 하며 로봇과 사람의 해부학적 차이로 인해 발생하는 유사한 문제에 대처할 수 있어야 합니다.
속이다
경쟁자보다 더 나은 성과를 내고 포식자에게 잡아먹히는 것을 피하기 위해 동물들 사이에서 기묘한 속임수 기술이 발전했습니다. 실제로 생존 기술로서의 속임수는 매우 효과적인 자기 보존 메커니즘이 될 수 있습니다.
로봇의 경우 사람이나 다른 로봇을 속이는 방법을 배우는 것은 엄청나게 어려울 수 있습니다(아마도 여러분과 나에게 좋을 것입니다). 속임수에는 상상력, 즉 감정과 관련되지 않은 외부 물체의 아이디어나 이미지를 형성하는 능력이 필요하며 일반적으로 기계에는 이러한 기능이 없습니다. 센서, 카메라, 스캐너의 데이터를 직접 처리하는 데는 강하지만 감각 데이터를 넘어서는 개념을 형성할 수는 없습니다.
반면에 미래의 로봇은 속이는 데 더 능숙할 수도 있습니다. 조지아 공대 과학자들은 다람쥐 속이기 기술을 실험실의 로봇에 적용할 수 있었습니다. 첫째, 그들은 경쟁자들을 오래되고 사용되지 않는 저장 공간으로 유인하여 식량 저장고를 보호하는 교활한 설치류를 연구했습니다. 그런 다음 우리는 이 동작을 다음과 같이 코딩했습니다. 간단한 규칙로봇을 두뇌에 탑재했습니다. 기계는 이러한 알고리즘을 사용하여 특정 상황에서 속임수가 언제 유용할지 결정할 수 있었습니다. 결과적으로 그들은 가치 있는 것이 전혀 없는 다른 곳으로 그를 유인함으로써 동료를 속일 수 있었습니다.
인간의 행동을 예측하라
The Jetsons에서 로봇 가정부 Rosie는 대화를 나누고, 요리하고, 청소하고, George, Jane, Judy 및 Elroy를 도울 수 있었습니다. Rosie의 작업 품질을 이해하려면 오프닝 에피소드 중 하나를 기억하세요. George의 상사인 Mr. Spacely가 저녁 식사를 위해 Jetson 하우스에 옵니다. 식사 후 시가를 꺼내 입에 물고, 로지는 라이터를 들고 앞으로 달려간다. 이 간단한 행동은 복잡한 인간 행동, 즉 방금 일어난 일을 기반으로 다음에 일어날 일을 예측하는 능력을 나타냅니다.
속임수와 마찬가지로 인간의 행동을 예측하려면 로봇이 미래 상태를 상상해야 합니다. 그는 다음과 같이 말할 수 있어야 합니다. “A를 하는 사람을 보면 과거 경험을 통해 그 사람이 B를 할 가능성이 있다고 추측할 수 있습니다.” 로봇공학에서는 이 부분이 극도로 어려웠지만 사람들은 어느 정도 진전을 보이고 있습니다. 코넬 대학교 팀은 동료가 주변 환경의 물체와 상호 작용하는 방식을 기반으로 반응할 수 있는 자율 로봇을 개발했습니다. 이를 위해 한 쌍의 3D 카메라를 사용하여 주변 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 알고리즘은 방에 있는 주요 개체를 식별하고 나머지 개체보다 눈에 띄게 만듭니다. 그런 다음 사용하여 엄청난 양이전 훈련의 결과로 얻은 정보를 바탕으로 로봇은 접촉하는 사람과 물체의 움직임에 대한 일련의 구체적인 기대치를 개발합니다. 로봇은 다음에 일어날 일에 대해 결론을 내리고 그에 따라 행동합니다.
코넬 로봇은 가끔 실수를 하기도 하지만 카메라 기술이 발전하면서 좋은 발전을 이룬다.
다른 로봇과 활동 조정
단일 대규모 기계, 심지어 안드로이드라도 시간, 에너지 및 비용에 대한 심각한 투자가 필요합니다. 또 다른 접근 방식은 복잡한 작업을 수행하기 위해 함께 작동할 수 있는 단순한 로봇 군대를 배치하는 것입니다.
여러 가지 문제가 발생합니다. 팀으로 작업하는 로봇은 동료들과 관련하여 자신의 위치를 잘 잡을 수 있어야 하며 다른 기계 및 인간 조작자와 효과적으로 통신할 수 있어야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 과학자들은 복잡한 떼짓기 행동을 사용하여 먹이를 찾고 전체 식민지에 도움이 되는 문제를 해결하는 곤충의 세계로 눈을 돌렸습니다. 예를 들어, 개미를 연구하는 동안 과학자들은 개인이 페로몬을 사용하여 서로 의사소통한다는 사실을 깨달았습니다.
로봇은 동일한 "페로몬 논리"를 사용할 수 있지만 의사소통을 위해 화학 물질이 아닌 빛에 의존합니다. 그것은 다음과 같이 작동합니다. 작은 로봇 그룹이 제한된 공간에 분산되어 있습니다. 그들은 먼저 다른 봇이 남긴 가벼운 흔적을 발견할 때까지 무작위로 지역을 탐색합니다. 그는 그 흔적을 따라가야 한다는 것을 알고, 자신의 흔적을 남기고 따라갑니다. 트랙이 하나로 병합됨에 따라 점점 더 많은 로봇이 단일 파일에서 서로를 따라갑니다.
셀프카피
주님은 아담과 이브에게 이렇게 말씀하셨습니다. “생육하고 번성하여 땅을 가득 채우라.” 그러한 명령을 받은 로봇은 당황스럽거나 실망감을 느낄 것입니다. 왜? 왜냐하면 그는 번식을 할 수 없기 때문입니다. 로봇을 만드는 것과 스스로 복제할 수 있거나 손실되거나 손상된 부품을 재생성할 수 있는 로봇을 만드는 것은 완전히 다른 문제입니다.
주목할만한 점은 로봇이 사람을 생식 모델의 예로 삼지 않을 수도 있다는 것입니다. 당신은 우리가 두 개의 동일한 부분으로 나누어져 있지 않다는 것을 눈치챘을 것입니다. 그러나 원생동물은 항상 이런 일을 합니다. 해파리의 친척인 히드라(Hydras)는 발아라고 알려진 무성 생식 형태를 실행합니다. 작은 공이 부모의 몸에서 분리된 다음 떨어져 나가서 유전적으로 동일한 새로운 개체가 됩니다.
과학자들은 동일한 간단한 복제 절차를 수행할 수 있는 로봇을 연구하고 있습니다. 이러한 로봇 중 다수는 단일 큐브의 이미지로 만들어진 반복 요소(보통 큐브)로 제작되며 자체 복제 프로그램도 포함합니다. 큐브 표면에는 자석이 있어서 근처의 다른 큐브에 부착하거나 분리할 수 있습니다. 각 큐브는 대각선으로 두 부분으로 나누어져 있으므로 각 절반은 독립적으로 존재할 수 있습니다. 전체 로봇에는 특정 모양으로 조립된 여러 개의 큐브가 포함되어 있습니다.
원칙에 따라 행동하라
우리는 매일 사람들과 교류하면서 수백 가지 결정을 내립니다. 각각의 선택에서 우리는 각각의 선택에 무게를 두고 무엇이 좋고 무엇이 나쁜지, 공정하고 부정직한지를 결정합니다. 로봇이 우리처럼 되고 싶다면 윤리를 이해해야 합니다.
그러나 언어와 마찬가지로 윤리적 행동을 코딩하는 것은 극히 어렵습니다. 일반적으로 받아들여지는 단일한 윤리 원칙이 없기 때문입니다. 안에 다른 나라행동 규칙도 다르고 다양한 시스템법률. 개별 문화 내에서도 지역적 차이는 사람들이 자신의 행동과 다른 사람의 행동을 평가하고 측정하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 모든 로봇에 적용되는 글로벌 윤리를 작성하려는 노력은 거의 불가능한 것으로 나타났습니다.
이것이 바로 과학자들이 윤리적 문제의 범위를 제한하면서 로봇을 만들기로 결정한 이유입니다. 예를 들어, 기계가 특정 환경(예: 주방, 환자실)에서 작동한다면 윤리적 의사결정을 안내하는 행동 규칙과 법률이 훨씬 적어질 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해 로봇 공학 엔지니어는 기계 학습 알고리즘에 윤리적 선택을 도입합니다. 이 선택은 세 가지 유연한 기준, 즉 그 행동이 어떤 유익을 가져올 것인지, 어떤 해를 끼칠 것인지, 그리고 정의의 정도에 기초합니다. 이러한 유형의 인공 지능을 사용하면 미래의 가정용 로봇은 가족 중 누가 설거지를 해야 하는지, 누가 밤에 TV 리모콘을 가져갈 것인지 정확하게 결정할 수 있습니다.
감정을 느껴보세요
“여기 내 비밀이 있습니다. 그것은 매우 간단합니다. 오직 마음만이 경계합니다. 눈으로는 가장 중요한 것을 볼 수 없습니다.”
Antoine de Saint-Exupery의 "어린 왕자"에 나오는 여우에 대한 이 말이 사실이라면 로봇은 이 세상에서 가장 아름답고 최고의 것을 보지 못할 것입니다. 결국 그들은 주변 세계를 감지하는 데 능숙하지만 감각 데이터를 구체적인 감정으로 변환할 수는 없습니다. 그들은 사랑하는 사람의 미소를 보고 기쁨을 느낄 수 없으며, 낯선 사람의 화난 표정을 기억하고 두려움에 떨 수 없습니다.
우리 목록에 있는 다른 무엇보다도 이것이 사람과 기계를 구분하는 요소입니다. 로봇이 사랑에 빠지도록 가르치는 방법은 무엇입니까? 실망, 혐오, 놀람, 동정심을 어떻게 프로그램하나요? 시도해 볼 가치가 있나요?
어떤 사람들은 그만한 가치가 있다고 생각합니다. 그들은 미래의 로봇이 인지 시스템과 감정 시스템을 결합할 것이라고 믿습니다. 즉, 로봇은 더 잘 일하고, 더 빨리 배우고, 사람들과 더 효과적으로 상호 작용할 것입니다. 믿거나 말거나, 그러한 로봇의 프로토타입은 이미 존재하며 제한된 범위의 인간 감정을 표현할 수 있습니다. 유럽 과학자들이 개발한 로봇 나오(Nao)는 한 살짜리 아이의 정서적 특성을 가지고 있습니다. 그는 감정을 몸짓으로 표현하면서 행복, 분노, 두려움, 자부심을 표현할 수 있습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다.
