로봇에게 쓰레기를 건네면, 로봇이 집어든 쓰레기를 휴지통에 ‘토스’해 골인시킨다. 또한 로봇 스스로 사물을 종류별로 인식해 서로 다른 박스에 분류해 던진다. 구글이 물리학과 딥러닝을 통합해 만든 ‘토싱봇(TossingBot)’이다. 

구글 로보틱스 학생 연구원 앤디 정(Andy Zeng)은 25일 구글코리아 본사에서 열린 구글 AI 포럼에서 화상연결로 토싱봇 개발 배경과 동작 방식을 설명했다.

토싱봇은 기본적인 물리학과 딥러닝을 통합해 던지는 법을 배운 로봇이다. 로봇이 사물을 집어 올리는 방법에서부터 사물의 질량, 마찰력, 공기 역학 등의 조건까지 고려한다. 이제까지의 연구가 로봇이 사물을 지정 된 위치로 이동시키는 것에 그쳤다면, 앞으로 로봇의 능력이 던지기, 미끄러트리기, 굴리기등 복잡한 운동 기술도 습득하게 된다는 의미다.

토싱봇은 딥러닝 기술을 통해 하룻밤 사이에 사물을 쥐고 던지는 방법을 학습했다. 토싱봇은 1만 번의 반복 학습을 통해 85%의 정확도로 사물을 던져 지정한 위치에 물건을 담는다. 구글 연구팀들이 로봇과 같은 조건에서 물건을 던진 결과 정확도는 80%로 토싱봇보다 낮았다. 뒤죽박죽 섞인 사물들 사이에서 토싱봇이 특정 사물을 정확히 움켜쥘 수 있는 확률은 87%에 이른다. 

이런 토싱봇은 추후 분초를 다투는 재난 대응 현장에서 효율적으로 잔해를 제거하는 역할을 할 수 있다. 하지만 구글이 토싱봇을 개발한 이유는 단순히 실생활에 '던지기' 로봇을 쓰기 위해서만은 아니다.

앤디 정은 “토싱봇을 가지고 궁극적으로 하고자 하는건 환경적으로 발생하는 다양한 역학을 로봇이 이해하도록 만들어, 야외에서도 로봇이 잘 작동할 수 있도록 하는 것”이라며 “상황이 바뀌는데 따라서 로봇이 스스로 다양한 조건들을 조정할 수 있도록 만들고자 한다”고 설명했다.

다만 아직까진 한계도 있다. 가령 토싱봇은 사물이 던져진 후 떨어질 때 충격을 견뎌낼 만큼 단단하다고 가정하고 있어 깨지기 쉬운 사물엔 아직 적용할 수 없다. 

이안나 기자 lan@kukinews.com