미국 워싱턴주 로봇 소프트웨어 기업 제너럴 로보틱스가 9월 9일 로봇 지능 플랫폼 GRID에 오토 엔지니어링 기능을 추가했다고 발표했다. 로봇 온보딩부터 기능 배치까지의 공정을 AI가 스스로 설계하도록 만든 기능이다. 온보딩은 새 로봇을 플랫폼에 등록해 사용할 수 있는 상태로 준비하는 과정을 말한다.

제너럴 로보틱스는 로봇 온보딩을 1개월에서 최소 2시간으로, 모델 인제스천을 3일에서 최소 20분으로, 형태가 다른 로봇 사이의 기능 이식을 3일에서 최소 1시간 30분으로 단축했다고 밝혔다. 신규 기능 생성과 배치는 최소 2일이 소요된다. 모델 인제스천은 외부에서 개발한 AI 모델을 플랫폼이 읽어 들여 곧바로 사용할 수 있도록 준비하는 절차다.

아시시 카푸어 제너럴 로보틱스 창업자 겸 최고경영자는 “사람들은 50년 동안 같은 방식으로 고급 로봇 시스템을 배치하려고 해 왔다”며 “AI가 빠르게 발전한 지금은 접근 방식을 다시 생각할 때”라고 말했다.

GRID는 지식 그래프를 사용해 배치 사례를 재사용 가능한 형태로 축적한다. 온보딩한 로봇과 수행한 작업, 읽어 들인 모델, 마주친 실패가 플랫폼에 다시 반영돼 이후 배치의 기준선을 높인다. 지식 그래프는 개체와 개체 사이의 관계를 연결해 저장하는 데이터 구조다.

제너럴 로보틱스는 공식 블로그에서 실험실 실측치도 함께 공개했다. 로봇 모델과 실제 컨트롤러의 오차는 143밀리미터, 6.4도에서 보정 후 5.7밀리미터, 0.68도로 줄었다. 명령 전송 주기는 의도한 30헤르츠 대신 약 500헤르츠로 나타났고 수정 후 29.7헤르츠로 검증됐다. 깊이 추정 모델을 교체하자 탁상 평면 오차가 28.0밀리미터에서 1.2밀리미터로 감소했다. 신규 로봇을 등록해 첫 동작 기능을 얻기까지는 약 4시간, 같은 환경에서 이후 기능을 배치하는 데는 10~15분이 소요됐다.

제너럴 로보틱스는 2년 동안 OEM 로봇 50종 이상과 모델 수백 개를 하나의 저장소에 통합했다. 인식과 제어, 계획, 강화학습, 모방학습, 분산 추론, 시뮬레이션, 배치 워크플로가 여기에 포함된다. 모방학습은 사람이 해 보인 동작을 그대로 따라 하도록 학습시키는 방법이다.

왕스취안 플렉시브 로보틱스 최고경영자는 “GRID는 물류에서 가장 위험한 작업의 자율 운영과 소비재 연구개발의 정밀 조작을 함께 수행한다”고 밝혔다. GRID 고객에는 자동차 제조와 항만 운영, 발전, 식음료 생산 분야의 글로벌 기업과 복수의 정부 기관이 포함된다.

자세한 내용은 제너럴 로보틱스에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 제너럴 로보틱스