꿀벌 무리와 개미 군집은 함께 작업해 개체가 수행 할 수없는 작업을 완성한다. 이 같은 공동의 목적을 위한 군집 작업을 작은 로봇도 수행할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

벨기에의 브뤼셀대학 인공지능 연구소(Bruxelles Université de Intelligence Artificielle) 연구원들은 한 무리의 로봇들이 작업을 수행해야하는 정확한 순서를 파악하는 것을 포함한 작업을 해낼 수 있음을 실험을 통해 밝혔다.

연구진은 6 각형 경기장에서 각각 50밀리미터 크기의 이륜 로봇 20대를 배치했다. 그들의 임무는 귀퉁이에 있는 지정된 3개의 부스에 올바른 순서로 들어가는 것이었다.

31일(현지시간) 미국과학진흥협회 과학전문지 사이언스지에 따르면  로렌초 그라토니(Lorenzo Garattoni)와 마우로 비라테리(Mauro Birattari) 두 연구진은 ‘로봇 무리에서 자율적인 작업순서 지정(Autonomous task sequencing in a robot swarm)’논문을 지난달 사이언스 로보틱스지(Science Robotics)에 제출했다. 로봇은 체인(chain)을 형성해 로봇이 주변 환경에 대한 제한된 인식을 넓히고 어디로 가야할지뿐만 아니라 정확한 순서도 알도록했다.

실험 과정에서 로봇은 주자(runner), 보호자(guardian), 꼬리(tail) 또는 링크(link)의 네 가지 역할 중 하나 이상을 수행했다. 한 로봇이 부스에 입장하면 다른 주자가 들어가지 못하도록 보호자가 된다. 보호자는 다음에 부스에 입장하는 로봇과 체인을 만들기 시작한다. 이렇게 형성된 로봇 체인은 다른 로봇들을 목적 달성을 위한 환경을 함께 만드는데 데 도움이 되는 꼬리와 링크 로봇으로 사용한다. 부스 내 적외선 신호의 긍정적 또는 부정적 피드백을 기반으로 보호자는 주자를 순서대로 다음 부스로 안내했다.

이 연구는 로봇이 사전 계획에 연역적 추론을 사용하거나 프로그램 된 방식으로 주어진 상황에 반응한다는 일반적인 인식을 뒤집었다. 두 연구원에 따르면 목표를 달성하기위한 일련의 단계가 미리 알려지지 않은 새로운 접근법은 검색 및 구조 임무에 유용 할 수 있다. 그러나 더 완벽한 실험을 위해서는 외부 환경에서 대형 로봇 군집을 테스트해야한다.

이 연구에는 머신러닝(Machine Learning) 강화학습(Reinforcement Learning), 다중학습(Multi-task LearningTransfer) 등 기술이 활용됐다.

이에 기반한 자율적인 작업순서 지정(Autonomous task sequencing)기술은 실 생활에서 로봇 청소기에도 사용가능하다.

관련 연구는 지난해 호주 멜버른에서 개최된 ‘제26회 인공지능에 관한 국제공동학술대회’ 논문집에 “강화 학습에서 커스터마이징 된 커리큘럼 디자인을위한 자발적인 작업 시퀀싱(Autonomous Task Sequencing for Customized Curriculum Design in Reinforcement Learning)”이란 제목으로 실렸다.