일본산업뉴스요약

로봇 연구 (4)
요구되는 로봇과 AI의 융합
데이터 수집, 로봇으로 효율화

2019년도 연구개발 예산은 로봇에서 인공지능(AI)으로 넘어가고 로봇은 AI 시스템의 소속품 취급을 받는 것이 아닌 가 라고 우려되고 있다. AI 기술의 경쟁은 미국과 중국이 앞서고 일본은 AI만으로도, 로봇만으로도 이길 수 없는 상황이다. 로봇과 AI의 고도한 융합이 요구된다.

“지금 AI 이외에 선택지는 없다. 다양한 분야에서 AI는 활용할 수 있다. 연계는 필수다.”(문부과학성) 재료개발 및 생명과학, 방재 등, 과학 기술 시책의 대부분이 AI 및 데이터 활용을 염두로 설계되고 있다. AI 기술의 응용에서 다른 기관과의 연계도 확산되어 중요도가 커져 시책의 우선순위가 올라간다.

-- 망라적 검출에 성공 --
로봇 기술과 AI 기술을 융합한 성공 사례는 많다. 예를 들어 도쿄대학의 이시카와(石川) 교수와 중일본고속도로는 시속 100km로 달리는 차량에서 고속 비전 기술로 터널 벽면을 모두 촬영하고 그 영상을 AI 기술로 처리하여 폭 0.2mm의 균열의 망라적인 검출에 성공했다.

레이저 타음과 고속 비전을 융합하면 영상으로 콘크리트의 표면상태, 타음으로 내부상태를 보여주는 데이터를 얻을 수 있다. 그 데이터는 AI 기술로 특징 별로 분류할 수 있다. 인프라 전문가가 데이터를 평가하면 콘크리트 구조물의 새로운 노화 메커니즘이 밝혀질 거라고 기대 된다.

이시카와 교수는 “노화 원리의 모든 것이 해명되지 않는 이상 데이터를 수집해 좁혀나가는 접근법이 (인프라 유지에)유효하다.”고 설명한다.

-- 대화 데이터 유효 --
접객 등 커뮤니케이션 로봇의 분야도 ㅇ ㅠ망하다. 빅데이터 및 AI 연구자는 구매이력 및 생활행동 등의 방대한 데이터에서 다음 소비행동을 예측한다. 로봇은 지금 무엇이 필요한 지, 무엇 때문에 곤란한 지 직접 소비자에게 물을 수 있기 때문에 직접적으로 부가가치가 높은 데이터를 모을 수 있다.

또한 대화 로봇 ‘에리카(ERICA)’를 개발한 오사카대학의 이시구로(石黒) 교수는 “로봇과의 대화 데이터는 그대로 우량 데이터 베이스가 된다.”고 설명한다. 인간의 심리 및 행동은 매우 복잡해 데이터를 모으면 끝이 없다. 로봇이라면 회화를 통해 인간의 행동 및 상황을 파악하여 AI로 분석하기 쉬운 데이터를 모을 수 있다.

사람은 무언가를 결정할 때 신뢰 관계에 있는 사람에게 조언을 받아 등을 밀어주었으면 하는 경우가 있다. 신뢰를 얻기 위해서는 캐릭터 및 실체가 있는 편이 좋다. 추천 및 대화로 사람의 의식과 행동을 바꾸기 위해서는 로봇이 필수적이라고 생각된다.

이시구로 교수는 데이터와 AI만으로는 “사생활을 경시하는 해외 기업에게 일본 기업이 대항하는 것은 어렵다.”고 지적한다. 터널 점검과 같은 로봇 기술의 망라적 데이터 수집 및 커뮤니케이션 로봇으로 부가가치가 높은 사람의 데이터를 모을 수 있는 등, AI와 로봇을 융합시키는 일본이 잘하는 무대로 끌어들일 필요가 있다.

-- 끝 --