걸음마를 배우는 아이가 맛있는 간식을 알아차리거나 가시투성이의 물체를 잡지 않는 것을 쉽게 배우는 것과 똑같이 고통스러운 재프로그래밍 작업을 수행하기보다는 경험을 통하여 행동하는 법을 배우도록 로봇을 가르치는 것을 쉽게 만드는 로봇용 소프트웨어가 2015년 9월 23일에 출시되었다.
브레인오에스(BrainOS)라고 불리는 이 소프트웨어는 미국 샌디에이고(San Diego) 기반의 기업인 브레인 코퍼레이션(Brain Corporation)이 개발하였으며, 이 업체는 휴대 전화용 칩 제조업체인 퀄컴(Qualcomm)의 지원을 받고 있다.
이러한 소프트웨어는 궁극적으로 로봇을 사용하기에 더 간단하게 만들 수 있다. 브레인오에스(BrainOS)를 이용하는 사용자는 새로운 코드를 작성하거나 그래픽 기능을 활용한 사용자 중심의 인터페이스(GUI: graphical user interface)에 접근하는 대신에 예를 들어 로봇에게 우선 수동으로 특정한 물체로 이동하는 것을 안내하고 로봇이 이러한 경험을 바탕으로 그 물체를 향하여 스스로 이동하게 만드는 간단한 작업을 수행하도록 훈련시킬 수 있다.
특히 로봇은 복잡하고 가변적인 환경에서 신뢰성 있게 임무를 수행하는 것이 어렵다. 그래서 학습은 전도유망한 접근 방법이다. 사실 일부 상업용 로봇은 이미 간단한 학습 능력을 가지고 있다.
그러나 브레인오에스(BrainOS)는 학습을 위한 다양한 기법을 가지고 있어서 로봇 공학자들이 물체 인식, 항법 이동, 조작 등과 같은 작업을 배우기 위한 소프트웨어 라이브러리를 쉽게 이용할 수 있게 만든다.
브레인 코퍼레이션은 2014년에 미국 보스턴에서 열린 한 로봇 관련 행사에서 눈 역할을 하는 2개의 카메라를 가지는 세그웨이(Segway)를 닮은 빨간색의 시작품 소형 로봇을 이용하여 이 소프트웨어를 시연하였다. 세그웨이는 2001년 미국의 발명가 딘 카멘(Dean Kamen)이 개발한 1인용 탈것으로, 탑승자가 서서 타며 전기모터로 구동되고, 균형 메커니즘을 이용하여 자동으로 중심을 잡고 몸의 움직임만으로 전진·후진·회전이 가능한 스쿠터이다. 이 시연에서 시작품 로봇에게 물체를 보여주고, 그런 다음 시작품 로봇이 그 물체를 따라다니도록 하는 것이 가능하였다.
브레인오에스(BrainOS)가 사용한 학습 능력은 정보를 모사된 가상의 뉴런 및 시냅스의 네트워크로 공급하고, 다음으로 ‘지도 학습(supervised learning)’이라고 알려는 절차인 긍정적인 혹은 부정적 피드백을 제공하는 것이 포함된다. 이러한 접근 방법은 특히 최근에 효과적인 것으로 입증되었다.
기계 학습 소프트웨어는 대부분 산업체의 공학자들보다는 학계 연구자들을 목표로 하고 있다고 브레인 코퍼레이션의 부사장인 토드 힐턴(Todd Hylton)이 한 성명서를 통해 밝혔다. “브레인오에스(BrainOS)는 로봇 공학 응용분야에 대한 시작품을 만들고, 상업화하고, 상품화하려는 사람들이 접근할 수 있는 중앙 기술 프레임워크를 제공하여 이러한 문제점의 해결을 돕는다”고 토드 힐턴이 말했다.
미국의 코넬 대(Cornell University) 및 스탠퍼드 대(Stanford University)에서 기계 학습 방법을 로봇에 적용하는 것이 포함되는 로보브레인(RoboBrain)이라 불리는 프로젝트의 책임자인 아쉬토쉬 삭세나(Ashutosh Saxena)는 브레인오에스(BrainOS)가 새로운 종류의 로봇을 상업화하려고 시도하는 사람들의 관심을 끌 수 있다고 전했다. “비전과 운동 계획과 같은 더 높은 수준의 기술을 결합하면서도 쉽게 사용할 수 있는 제품에 대한 수요가 존재한다”고 아쉬토쉬 삭세나가 말했다.
또한, 브레인 코퍼레이션은 퀄컴에 의해 개발된 비스템(bStem: 뇌 줄기[brain stem]의 줄인 말)이라고 불리는 칩을 가진 소프트웨어 버전을 출시하고 있다. 이 칩도 역시 뇌가 동작하는 것을 모사하도록 설계되어서 직렬보다는 병렬로 데이터를 저장하고 처리할 수 있다. 이러한 생물체의 신경 구조를 모사하는 칩은 모사된 신경망(neural network)을 매우 효율적으로 운영하는 데에 사용될 수 있으며, 퀄컴은 이 기술에 대한 상업화를 희망하는 여러 기업 가운데 하나이다.
로봇 기술은 부분적으로 컴퓨터 칩, 센서, 액추에이터 등을 포함하는 하드웨어의 진보 덕택에 빠르게 진보하고 있다. 그러나 소프트웨어의 발전도 로봇 기술의 발전을 촉진하고 있다. 예를 들어 개방형(open source) 로봇 운영 체계(Robot Operating System)는 공학자들이 처음부터 기본적인 기능을 만들 필요 없이 로봇에게 새로운 능력을 추가하는 것을 더 쉽게 만든다.
브레인오에스(BrainOS)와 같은 진보된 기계 학습 소프트웨어는 로봇이 상호 간의 경험으로부터 배우는 것을 포함하여 로봇 간에 공유되는 좀 더 진보된 능력을 갖도록 만들 수 있을지도 모른다.
출처 KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』
