로봇이 유체를 처리하도록 지원

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바람이 부는 날 강둑에서 피크닉을 즐기고 있다고 상상해 보세요. 돌풍이 우연히 종이 냅킨을 붙잡고 수면에 떨어지더니 빠르게 당신에게서 멀어집니다. 근처에 있는 막대기를 잡고 조심스럽게 물을 휘저어 물을 회수하면 일련의 작은 파도가 만들어집니다. 이 파도는 결국 냅킨을 해안쪽으로 밀어내므로 당신은 그것을 잡습니다. 이 시나리오에서 물은 힘을 전달하는 매개체 역할을 하므로 직접적인 접촉 없이 냅킨의 위치를 ​​조작할 수 있습니다.

인간은 일상 생활에서 정기적으로 다양한 유형의 유체를 접하지만, 그렇게 하는 것은 현재 로봇 시스템의 강력하고 파악하기 어려운 목표였습니다. 라떼 줄래? 로봇이 그런 일을 할 수 있습니다. 만들까요? 좀 더 뉘앙스가 필요할 것 같습니다.

MIT CSAIL(컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소) 연구원들이 개발한 새로운 시뮬레이션 도구인 FluidLab은 라떼 아트, 아이스크림 만들기, 심지어 공기 조작과 같은 복잡한 유체 조작 작업에 대한 로봇 학습을 향상시킵니다. 가상 환경은 고체와 액체, 그리고 여러 유체를 동시에 포함하는 복잡한 유체 처리 과제의 다양한 컬렉션을 제공합니다. FluidLab은 탄성, 플라스틱, 단단한 물체, 뉴턴 및 비뉴턴 액체, 연기 및 공기를 포함하여 고체, 액체 및 기체 모델링을 지원합니다.

FluidLab의 중심에는 더 빠른 처리를 위해 그래픽 처리 장치(GPU)의 성능을 활용하는 동시에 다양한 재료와 상호 작용을 원활하게 계산하고 시뮬레이션할 수 있는 사용하기 쉬운 물리 시뮬레이터인 FluidEngine이 있습니다. 엔진은 "차등"입니다. 즉, 시뮬레이터가 보다 현실적인 물리적 세계 모델에 대한 물리 지식을 통합할 수 있어 로봇 작업에 대한 보다 효율적인 학습 및 계획이 가능하다는 의미입니다. 대조적으로, 대부분의 기존 강화 학습 방법에는 시행착오에만 의존하는 월드 모델이 부족합니다. 연구원들은 이러한 향상된 기능을 통해 사용자는 로봇 학습 알고리즘을 실험하고 현재 로봇 조작 능력의 한계를 시험할 수 있다고 말합니다.

무대를 설정하기 위해 연구원들은 FluidLab을 사용하여 로봇 학습 알고리즘을 테스트하여 유체 시스템의 고유한 과제를 발견하고 극복했습니다. 영리한 최적화 방법을 개발함으로써 이러한 학습 내용을 시뮬레이션에서 실제 시나리오로 효과적으로 전송할 수 있었습니다.

"가정용 로봇이 커피 만들기, 아침 식사 준비, 저녁 요리와 같은 일상적인 작업을 쉽게 지원하는 미래를 상상해 보십시오. 이러한 작업에는 수많은 유체 조작 문제가 포함됩니다. 우리의 벤치마크는 로봇이 이러한 기술을 익히고 가정에 혜택을 줄 수 있도록 하는 첫 번째 단계입니다. MIT CSAIL의 객원 연구원이자 MIT-IBM Watson AI Lab의 연구 과학자이자 해당 연구에 대한 새로운 논문의 수석 저자인 Chuang Gan은 말합니다. "예를 들어, 이러한 로봇은 바쁜 커피숍에서 대기 시간을 줄이고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. FluidEngine은 우리가 아는 바로는 완전히 차별화 가능하면서 다양한 재료와 커플링을 지원하는 최초의 물리 엔진입니다. 표준화된 유체 조작 작업을 통해 연구자들은 로봇 학습 알고리즘을 평가하고 오늘날 로봇 조작 기능의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다."

유동적인 판타지아

지난 수십 년 동안 로봇 조작 분야의 과학자들은 주로 단단한 물체를 조작하거나 물 붓기와 같은 매우 단순한 유체 조작 작업에 중점을 두었습니다. 현실 세계에서 유체와 관련된 이러한 조작 작업을 연구하는 것도 안전하지 않고 비용이 많이 드는 노력일 수 있습니다.

하지만 유체 조작의 경우 항상 유체에 관한 것만은 아닙니다. 완벽한 아이스크림 소용돌이 만들기, 고체를 액체에 혼합하거나 물 속에서 노를 저어 물체를 이동시키는 등의 많은 작업에서 이는 유체와 다양한 기타 재료 간의 상호 작용의 춤입니다. 시뮬레이션 환경은 "커플링", 즉 서로 다른 두 재료 특성이 상호 작용하는 방식을 지원해야 합니다. 유체 조작 작업에는 일반적으로 블록을 밀거나 병을 여는 것과 같은 간단한 작업과 구별되는 섬세한 상호 작용 및 재료 취급과 함께 매우 세밀한 정밀도가 필요합니다.