일본 AI 기업, 토요타와 손잡고 가정 청소를 책임지는 가정용 로봇 개발
Super Neuro에서
시나리오 설명:일본의 한 AI 회사가 딥러닝을 통해 구축된 AI 시스템을 로봇과 결합해 기술을 활용해 삶의 질을 향상시키는 스마트한 집안일이라는 아이디어를 성공적으로 실현했습니다.
키워드:청소 로봇 머신 비전 로봇 팔
내 방이 왜 이렇게 지저분할까?
방금 청소했는데 왜 또 지저분해졌을까?
누가 청소를 도와줄 수 있나요?
어쩌면 모든 사람이 이런 문제에 직면했을지도 모릅니다. 인간은 방 안의 어수선함을 없애기 위해 여러 가지 방법을 시도해 왔지만, 안타깝게도 이는 자연스러운 법칙인 듯합니다. 제약이 없으면 시스템은 무질서하게 진화하게 됩니다.
이런 문제를 해결하는 유일한 방법은 매번 에너지를 소모하고, 계속해서 인내심을 갖는 것뿐이라는 게 사실인가요? 물론 아니죠! 일본의 한 AI 회사가 이 문제를 성공적으로 해결했습니다.
Preferred Networks(PFN)라는 이 회사는 AI 기술과 로봇을 결합하여 지능형 실내 정리라는 개념을 실현합니다.
로봇 분류 프로세스를 빠르게 진행하세요
로봇에게 방 청소를 맡겨보세요.
어쩌면 우리에게 방을 정리하는 데는 특별한 기술이 필요하지 않고, 단지 체력과 인내심만 필요할지도 모릅니다. 하지만 물체를 식별하고, 기계적인 작업을 수행하고, 원래 위치로 되돌려 놓아야 하는 로봇에게는 이는 큰 과제입니다. 다행히도 머신 러닝과 딥 러닝의 발전으로 이 과제는 곧 해결될 예정입니다.
사실, 이 문제를 자세히 분석해보면, 이는 비교적 성숙한 AI 분야 몇 가지에 해당합니다. PFN의 또 다른 장점은 다음과 같습니다.토요타는 이미 개발한 인간 지원 로봇(HSR)을 활용하고 딥 러닝 기술을 사용하여 지능형 시스템을 구축했습니다.
HSR 외관
그렇다면 로봇은 어떻게 방을 정리할까?
방 정리의 첫 단계: 사물 인식
방을 정리하려면 여러 물건이 어수선하게 놓여 있는 문제를 해결해야 합니다. 일반적인 작업에서 로봇은 종종 단일 인식이나 동작 작업만 필요로 합니다. 따라서 "집사" 로봇을 만들려면 다양한 각도에서 더 많은 물체를 인식할 수 있도록 보다 유연한 방법을 사용해야 합니다.
이 문제를 해결하기 위해 PFN은 딥러닝을 이용한 이미지 인식 엔진을 개발했습니다. 이 엔진은 딥러닝 프레임워크인 Chainer, ChainerMN, ChainerCV의 CNN(합성곱 신경망)을 사용합니다.
CNN은 학습을 위해 객체 감지 경연 대회에서 우승한 모델을 사용한 다음 MN-1b(PFN의 슈퍼컴퓨터 운영 환경)에서 100개가 넘는 대규모 GPU 클러스터를 사용하여 해당 모델을 학습했습니다.
이러한 방법을 통해 마침내 강력한 인식 엔진이 탄생했습니다.방 안에 수백 개의 물건이 흩어져 있더라도 로봇은 그 위치와 종류를 정확하게 식별할 수 있습니다.그런 다음 물건을 어떻게 잡을지, 어떻게 정리할지 등을 계획합니다.
로봇은 강력한 객체 인식 기능을 가지고 있습니다.
방 정리 2단계: 정확한 픽업 및 배치
사실, 로봇이 조작하기 어려운 물체도 있습니다. 예를 들어, 모양이 불규칙한 손수건, 매끄러운 작은 병, 클립, 종이와 같은 작은 물체 등이 있습니다.
하지만 PFN은 딥러닝 방법을 사용하여 사람이 무의식적으로 내리는 판단을 반복적으로 반복함으로써 로봇이 대부분의 물체를 성공적으로 잡을 수 있도록 합니다.다양한 모양과 재질의 물체를 안정적으로 잡아 지정된 위치에 정확하게 배치할 수 있습니다.
신발을 분류할 때 로봇이 신발의 방향을 조정합니다.
방 정리 3단계: 인간적인 통제력 추가
가용성을 높이고 더 많은 사람들을 돕기 위해,그들은 음성 및 제스처 제어 기능을 시스템에 통합하여 사용자가 로봇을 활성화하고 명령할 수 있도록 했습니다.
손동작으로 로봇 제어
물건을 찾아야 한다면, 그냥 명령을 내리세요. 로봇은 물체의 정보를 구별하고 기억한 후 사용자의 지시에 따라 물체를 꺼낼 수 있기 때문입니다.
또한 증강현실(AR) 기술을 활용하고 있어, 사용자는 이 AR 화면을 통해 로봇의 상태를 직관적으로 관찰할 수 있다.
디스플레이 화면을 통해 사용자는 로봇이 실내의 물체를 어떻게 인식하는지, 그리고 다음에 어떤 행동을 취할 계획인지 시각적으로 이해할 수 있어 더 나은 작동과 명령에 도움이 됩니다.
로봇 뒤에는 젊고 야심찬 팀이 있습니다. 로봇 뒤에는 가장 야심찬 회사가 있습니다.
PFN은 이미지 인식, 음성 제어, 자율 파악 등의 AI 기술을 활용하여 로봇이 빠르고 정밀하게 물건을 정리할 수 있도록 하여 실내 정리 문제를 완벽하게 해결합니다.
이 작품은 2018년 CEATEC JAPAN에서 처음 선보였으며, 이 프로젝트는 기술, 제품, 서비스 부문의 품질과 혁신을 인정받아 산업/마케팅 부문에서 2위를 차지했습니다.
이처럼 흥미로운 일을 하려면 훌륭한 팀이 있어야 합니다.
Preferred Networks는 개인용 로봇의 연구와 개발에 전념하는 AI 회사입니다.그들은 로봇이 사람들의 일상생활의 모든 측면에 침투하는 데 전념하고 있습니다.
이 AI 회사는 인공지능과 딥러닝 분야에서 뛰어난 인재와 제품을 보유하고 있으며, 일본에서 가장 혁신적인 회사로 알려져 있습니다.
선호하는 네트워크 직원 및 로봇
그들은 또한 도요타와 자율주행차 개발에 협력해 왔습니다.
회사 설립자는 인터뷰에서 "PFN은 AI 기술뿐만 아니라 AI와 로봇을 결합한 솔루션도 제공할 것입니다. 충분한 자금이 조달된다면 5년 안에 로봇 제품이 소비자에게 출시될 것으로 예상합니다."라고 밝혔습니다.
이제 그들은 모든 집안일을 할 수 있는 로봇 시스템을 만들어 그 비전에 한 걸음 더 다가갔습니다.