로봇 공학자는 서로 움직이고, 계획하고, 협력할 수 있는 작은 AI 기계를 구축하려는 경우 곤충에게서 한두 가지를 배울 수 있습니다.
여섯 발 달린 생물은 지구상에서 가장 크고 가장 다양한 다세포 유기체입니다. 그들은 모든 종류의 환경에서 살도록 진화했으며 생존을 위해 다양한 유형의 행동을 보이며 날고, 기어 다니고, 수영하는 곤충이 있습니다.
곤충은 작은 뇌와 몸의 크기를 감안할 때 놀라울 정도로 지능적이고 에너지 효율적입니다. 이것은 작고 단순한 로봇이 실제 세계에서 유용하려면 갖추어야 할 특성이라고 한 연구팀이 한 논문에서 밝혔습니다. 출판 수요일에 Science Robotics에서.
"우리는 곤충 지능에서 영감을 얻은 것이 소형 모바일 로봇에서 인공 지능을 달성하기 위한 중요한 대안 경로라고 주장합니다."라고 그들은 적었습니다. "곤충에서 영감을 얻은 AI를 활용하는 데 성공하면 소형 로봇이 제한된 계산 및 메모리 예산 내에서 어려운 작업을 처리할 수 있을 것입니다."
로봇 공학자들은 이미 버그와 유사한 봇을 만들고 있습니다. 연구의 첫 번째 저자이자 네덜란드 TU Delft University의 항공우주공학 교수인 Guido de Croon은 작은 드론 떼 건물의 가스 누출을 감지하도록 설계되었습니다. 다른 곳에서는 미국 워싱턴 대학의 연구원들이 한 쌍의 날개를 갖춘 최초의 무선 비행 로봇을 만들었습니다. 이 로봇은 이쑤시개보다 훨씬 무겁지 않지만 이착륙이 가능합니다.
그것들은 더 크고 복잡한 기계에 비해 그다지 인상적이지 않을 수 있지만 작은 크기와 단순한 전자 장치로 인해 저렴하고 수색 및 구조, 감시 또는 수분과 같은 응용 프로그램에 잠재적으로 유용합니다. 그러나 하드웨어 및 크기 제약으로 인해 고급 컴퓨터 비전, 계획 및 탐색 기능을 갖춘 새로운 AI 알고리즘의 발전에도 불구하고 이러한 기계를 구축하는 데는 상당한 도전이 남아 있습니다.
"AI에서 개발 중인 많은 심층 신경망은 원칙적으로 흥미롭지 만 아직 작은 로봇에서 실행할 수 없습니다."라고 de Croon은 말했습니다.
“예를 들어, 시각적 움직임을 추정하거나 물체를 인식하는 신경망이 있습니다. 심층 신경망을 실행하기 위해 만들어진 임베디드 컴퓨터는 일반적으로 무겁고 전력을 많이 소모합니다.” 임베디드 전자 제품을 위해 설계되고 이러한 AI 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 GPU조차도 지금은 가능한 한 가벼워야 하는 소형 비행 로봇에는 너무 무겁고 전력이 부족합니다.
"딥 네트용으로 널리 사용되는 임베디드 프로세서인 반면 Nvidia TX 2는 무게가 85g이고 7.5와트를 소비합니다. 솔직히 조금 더 크고 더 무거운 드론의 경우에도 딥넷 프로세서의 상대적 무게와 성능은 낮아져야 한다”고 덧붙였다.
de Croon과 그의 동료들은 유망하다고 믿는 하드웨어 대안이 있습니다. 소형 임베디드 시스템을 위한 마이크로컨트롤러 및 기타 칩은 ML 작업을 수행하는 데 필요한 성능을 얻고 있는 반면, 미래 지향적인 뉴로모픽 프로세서는 기계 학습 알고리즘을 보다 효율적으로 실행하는 데 더 적합합니다.
인텔의 뉴로모픽 칩, Loihi예를 들어, 비행 로봇을 제어하기 위해 스파이크 신경망 모델에 전원을 공급했습니다. 그러나 최종 목표가 반드시 오늘날의 복잡한 소프트웨어를 새로운 하드웨어에서 실행하는 것은 아니라고 연구원들은 주장했습니다. 곤충 지능을 복제할 수 있는 기계에 통합된 에너지 효율적인 하드웨어에서 실행할 수 있는 새로운 알고리즘과 모델을 개발하는 데 진정한 진전이 있을 것입니다.
"곤충 지능의 주요 속성은 간결함, 즉 곤충이 복잡하고 역동적이며 때로는 적대적인 환경에서 성공적인 행동을 달성하기 위해 최소한이지만 강력한 솔루션을 사용하는 방식입니다."
드 크룬이 말했다 등록 영감을 찾기 위해 "곤충학자의 생물학적 연구를 읽는 것이 중요했습니다." "하지만 흥미롭게도 일방통행이 아닙니다. 곤충이 수행하는 작업을 수행하기 위한 로봇 시스템을 설계하려고 할 때 우리는 종종 동물을 직접 연구할 때 항상 분명하지 않은 문제에 부딪힙니다. 이것은 차례로 곤충학자와 협력하여 연구할 수 있는 생물학의 새로운 통찰력으로 이어질 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
한 실험에서 초파리의 움직임을 모방하려고 할 때 그의 팀은 탈출 기동 중에 날개를 퍼덕거리는 메커니즘을 연구할 수 있었습니다.
곤충을 기계적으로 모방하면 로봇의 다른 영역도 발전할 것입니다. "곤충과 같은 지능은 가능한 한 적은 자원을 사용하면서도 견고함을 제공하기 때문에 다른 많은 유형의 로봇과도 관련이 있습니다."라고 그는 결론지었습니다. ®
