머신러닝으로 로봇이 바나나 껍질 벗길 수 있다

부드러운 과일을 다루는 것은 로봇에게는 어려운 일이지만 기계 학습 시스템은 사람이 하는 일을 모방하여 작업을 완료할 수 있었습니다.

크리스 스토켈-워커

2022년 3월 24일

인간 시연자를 모방하는 기계 학습으로 훈련된 로봇은 바나나를 산산조각 내지 않고 성공적으로 껍질을 벗길 수 있습니다.

부드러운 과일을 다루는 것은 로봇에게 어려운 일입니다. 로봇은 물건을 파괴하지 않고 처리하기 위한 손재주와 미묘한 터치가 부족한 경우가 많습니다. 같은 종류의 과일이라도 크게 다를 수 있는 고르지 않은 과일 모양은 종종 그러한 로봇의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 당황하게 할 수도 있습니다.

도쿄 대학의 김희철과 그의 동료들은 두 개의 "손가락" 사이를 잡는 두 개의 팔과 손을 가진 로봇에 동력을 공급하는 기계 학습 시스템을 개발했습니다.

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먼저, 로봇을 조작하는 인간이 수백 개의 바나나 껍질을 벗겨 로봇이 스스로 이를 수행하도록 훈련시키기 위한 811분의 데모 데이터를 생성했습니다. 작업은 한 손으로 바나나를 잡는 것부터 테이블에서 바나나를 집어 들고, 다른 손으로 바나나 끝을 잡고 껍질을 벗긴 다음 바나나를 움직여 나머지 피부를 제거하는 것까지 9단계로 나누어졌습니다.

바나나를 손상시킬 가능성이 없는 광범위한 움직임의 경우 머신러닝 모델은 궤적을 그려 인간이 별다른 생각 없이 하는 일을 모방합니다. 그러나 바나나를 정밀하게 조작하기 위해 팔이 필요한 경우 시스템은 환경의 예상치 못한 변화에 대응하는 반응형 접근 방식으로 전환됩니다.

테스트에서 로봇은 57%의 성공률로 바나나 껍질을 벗길 수 있었습니다. 전체 과정은 3분도 채 걸리지 않습니다.

바나나 껍질을 벗기는 로봇

김희철, 도쿄대학교

영국 셰필드 대학의 조나단 에이트켄(Jonathan Aitken)은 "이 경우 정말 흥미로운 점은 인간이 사용하는 프로세스가 심층 모방 학습을 통해 로봇 시스템의 훈련에 적용되었다는 것"이라고 말했습니다.

Kim은 자신의 접근 방식이 수백 또는 수천 시간이 아닌 13시간의 훈련 데이터를 사용하기 때문에 데이터 효율적이라고 말합니다. "여전히 값비싼 GPU(그래픽 처리 장치)가 많이 필요하지만 우리의 구조를 사용하면 [필요한] 대량의 계산량을 줄일 수 있습니다."라고 그는 말합니다.

Aitken은 로봇이 더 기형적인 과일을 어떻게 처리하는지 보고 싶어합니다. 그러나 더 미세한 모터 제어를 사용하면 훨씬 더 잘 작동할 수 있다고 그는 말합니다. 그러나 이 기술은 단순히 바나나에만 사용되는 것이 아닙니다. 목표는 미세한 운동 기술이 필요한 작업을 보다 일반적으로 처리할 수 있는 시스템을 훈련하는 것입니다.

참조:arxiv.org/abs/2203.09749

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