일본산업뉴스요약

AI·로봇, 실감나는 CG로 학습
인식용 데이터 대량·자유자재로 생성

컴퓨터 그래픽(CG) 기술의 진화가 인공지능(AI) 및 로봇의 진화를 촉진시키고 있다. CG가 실감나게 되어져 AI가 현실세계를 인식하기 위한 학습 데이터가 되게 되었다. CG로 다양한 생화 공간을 시뮬레이션하면 생활 지원 로봇의 인식기능으로도 이용할 수 있다. 가상세계 공간과 현실세계 공간을 이어주는 기반 기술이 될 것 같다.

-- 물체 인식 --
소니 인터랙티브 엔터테인먼트(SIE)는 방의 가구 등을 실시간으로 3차원 인식하는 기술을 개발했다. 카메라 영상에서 3D 데이터를 만드는 ‘비쥬얼 SLAM’ 기술로 대상물의 형태를 계측하면서 2D 화면의 물체 인식을 포갠다. 그러면 3D로 물체 인식을 구현한다.

예를 들어 방의 가구를 촬영하면 의자 및 테이블 등을 식별해 3D 형상을 토대로 한 연출이 가능하다. 가상현실(VR) 캐릭터가 자택 의자에 앉아 쉬고 있거나 테이블에 요리를 늘어놓을 수 있다. SIE 글로벌R&D본부의 호리카와(堀川) 과장은 “호러게임이라면 영화 ‘링’처럼 자신의 집 TV에서 사다코가 튀어나온다.”고 설명한다.

물체 인식 AI는 CG로 만든 방의 영상을 학습하는 것으로 구현했다. 방에 가구를 배치해 조명 및 태양광의 다양한 조건을 수 없이 시뮬레이션 한다. CG라면 인식용 학습 데이터를 대량으로 자동 생성할 수 있다. SIE의 오노(小野)는 “CG가 현실과 다르지 않다면 당연히 현실세계의 인식에 사용할 수 있다.”고 설명한다.

이 기술은 비쥬얼 데이터를 토대로 로봇을 제어하는 기술과 상성이 좋다. 리코는 이동 로봇의 개발에 활용한다. 광각 카메라 영상을 학습시키면 같은 풍경을 지나가듯 로봇이 달린다. 개발자는 가르치고 싶은 경로를 몇 번 달리게 하는 것만으로 충분하며 이동 경로 등의 동작 계획은 필요 없다. 리코 ICT연구소시스템연구센터의 가와구치(川口) 소장은 “궤도 계획 등 기존 기술은 연구실에서는 금지하고 AI 접근으로 모든 것을 한다.”고 결단했다.

-- 로봇 제어에 활용 --
히타치제작소와 와세다대학은 로봇의 수작업과 이동의 복합동작을 카메라 영상 등의 데이터에서 생성한다. 우선 조종자가 두팔 로봇으로 문을 몇 번 연다. 로봇의 카메라 영상과 팔 등의 모터 부하 등의 제어 데이터를 딥러닝에 돌린다. 그러면 문에 가까이가 문 손잡이를 잡고 돌리고 문을 밀어 열고 지나간다고 하는 동작을 자율적으로 할 수 있게 된다. 단순한 기록·재생이 아닌 상황이 변해도 대응할 수 있다.

히타치 연구개발그룹의 이토(伊藤)는 “사람이 장착한 웨어러블 카메라의 영상에서 동작을 학습할 수 있게 만들고 싶다.”고 한다. 카메라에 비치는 사람의 손발을 AI 기술로 인식하여 로봇처럼 CG로 덮어씌운 영상 데이터를 제작하거나 손발의 움직임에서 로봇의 모터 부하 등의 제어 데이터를 계산하는 것은 어렵지 않다.

또한 제조업에서도 개선 활동의 분석용으로 수집한 작업 영상을 CG로 가공하면 대량의 학습 데이터가 갖추어진다. 기존 동작 계획 기술 및 물리 시뮬레이션 기술을 사용하면 제어 데이터도 늘릴 수 있다. 학습 베이스로 도구를 사용하는 로봇이 구현될 거라고 기대 받고 있다.

-- 끝 --