카네기멜론대학 연구팀이 로봇 이동과 탐색에 대한 새로운 연구 결과를 선보였다. 페이스북 AI 리서치(Facebook AI Research)와 협력을 통해 개발한 로봇은 낯익은 물체를 인식하면서 움직여가는 의미 탐색을 한다.
이 이스템은 한 대회(Habitat ObjectNav Challenge)에서 삼성을 꺾고 우승했다. 물론 기계학습을 이용해 물체를 인식하는 훈련을 하는 건 간단한 건 아니다. 로봇이 테이블과 식탁을 구별하고 이게 어떤 방에 있는지 추정한다. 하지만 냉장고는 독특하고 구별하기 쉽게 배치 장소가 한정되기 때문에 방 구별은 더 간단하다.
연구팀은 상식적으로 냉장고를 찾으려면 주방에 가야 하지만 기존 로봇 내비게이션 시스템은 장애물을 나타내는 지도를 만들고 나서 공간을 조사한다. 이를 통해 로봇은 어디로 가야 하는지 이해하고 이 과정에서 경로가 우회될 수도 있다. 연구팀에 따르면 이 대학이 로봇에 의미 탐색을 응용하는 건 이번이 처음은 아니지만 지금까지의 대처가 물체가 어디에 있는지 가능성을 추론하는 게 아니라 물체가 어디 있는지 하나하나 기억하는 것에 크게 의존해왔다는 것이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.