자동화의 지향점은 사람이 필요없이 자동 생산하는 불꺼진 공장Lights-out Factory이다. 이를 위한 핵심 요소는 로봇으로, 인공지능의 발전에 따라 로봇이 자율적으로 진행하는 작업의 범위는 점차 넓어지고 있다.
자율 로봇을 생산 현장에서 활용하게 되면, 다음 단계는 작업 후의 성패까지 로봇 스스로 판단할 수 있는 역량이다. 작업을 진행하고, 이 작업이 제대로 이뤄졌는지를 스스로 판단, 재작업을 즉시 수행하는 게 훨씬 효율적이기 때문이다. 미 해군연구청이 5년 동안 750만 달러를 투입하여 로봇의 작업 셀프 평가 방법 및 측정 기준의 개발을 촉구하는 대학 연구 이니셔티브 프로그램을 계획했다. 이 프로그램에는 카네기멜론대학교를 비롯하여 브리검영대학교, 터프츠대학교, 매사추세츠대학 로웰캠퍼스의 연구진이 참여했다.
판단 근거까지 제시
현재 밸브를 열거나 잠그고, 공작물에 구멍을 뚫는 작업은 로봇에 의한 자동화가 가능하다. 하지만 이러한 작업이 제대로 이뤄졌는지를 평가하는 건 별개의 작업으로 남아 있다. 셀프 평가는 로봇의 작업이 기대 수준에 부합하도록 완료되었지를 로봇 스스로 평가할 수 있게 하는 것으로, 제조 공정은 물론 로봇이 활용되는 다양한 분야에서 적용되어 안전과 효율을 높일 수 있다.
아론 스테인펠드 카네기멜론대학교 교수는 “단순하게는 성공적 작업 여부를 판단하는 것이지만, 궁극적으로는 어떻게 이를 바르게 수행할 수 있었는지, 혹은 어떤 이유로 좋지 못한 작업 결과물이 발생했는지에 대한 설명까지 포함한다”면서 “이러한 프로세스가 완성되면 로봇의 효율은 더 높아질 수 있게 될 뿐 아니라 사람과의 교감 또한 향상될 것”이라고 언급했다.
예를 들어 교통체증으로 목적지 도착 이전에 자율운전차량이 탑승객을 내려주면서 이유를 설명(20M 가량 걷는 것이 훨씬 더 빨리 목적지에 도착할 수 있다)하고, 상세히 방법을 알려줌으로써 인간과 교류하면서 더 효과적인 쓰임새를 낼 수 있는 것이다. 마찬가지로 무거운 물체를 들 때에도 로봇의 최대 힘이 조금 모자르다면, 사람에서 약간의 도움을 요청하여 효율적인 움직임이 가능하게 된다.
