청색기술과 인공지능 기술 결합에 대한 연구 결과 나왔다

지난 6일 미국 애리조나주립대(ASU}에서 생물모방 및 생물영감 중심 기술인 청색기술과 인공지능(AI) 기술이 어떻게 결합되는지 연구한 결과가 나와 주목 받고 있다.

일반적인 사람의 눈에는 개미와 유사한 곤충의 행동이 실제 지능이 거의 또는 전혀 개입되지 않은 채 기본적인 본능에 의해 결정되는 것처럼 보인다.

그러나 이 대학에서 연구 관찰한 바에 따르면 전혀 그렇지 않다고 한다.

아이라 풀턴(Ira A. Fulton) 공대의 컴퓨팅 및 증강지능학부에서 산업공학과 컴퓨터 과학 및 공학을, 그리고 ASU 인문과학대의 생명과학부에서 생물학과 동물 행동을 가르치는 테드 파블릭(Ted Pavlic) 부교수는 "전 세계에는 2만 종에 달하는 개미가 존재하지만 사람들은 모든 개미가 다른 개미와 비슷하다고 생각하는 경향이 있다"라면서 "하지만 여러 가지 면에서 개미들 사이에는 매우 놀라운 다양성이 존재한다"고 말한다. 

또한 그는 "인간이 자연에서 배울 수 있는 것에 관해서는 개미와 여러 종의 벌과 말벌을 포함한 다른 사회성 곤충이 우리에게 가르쳐 줄 것이 많다" 주장했다.

그리고 ASU의 생물모방센터(Biomimicry Center) 창립멤버이자 부소장이기도 한 파블릭 부교수는 "사회성을 가진 곤충의 의사소통 방식, 행동 패턴, 문제 해결을 위한 단호하고 조직적인 노력을 면밀히 살펴보면 곤충이 귀중한 지식의 원천임을 확인할 수 있다"고 말한다.

긴밀하게 통합된 군집의 조율된 행동으로 입증된 사회성 곤충의 집단지능(collective intelligence)은 다양한 방식으로 인간 공동체에 도움이 될 수 있는 자율시스템을 발전시키는 엔지니어와 과학자에게 본보기(template)를 제공할 수도 있다.

예컨대, 파블릭 부교수의 '자율 의사결정 시스템 과학 및 공학(SEADS)' 연구실에서는 여러 분야의 연구자들과 함께 동물이 환경의 불확실성을 어떻게 이해하는지 연구하고 있다. 연구진은 개미와 꿀벌 집단이 다양한 도전과 위협에 어떻게 맞서고 대처하는지, 그리고 이러한 적응이 공학 시스템의 새로운 혁신에 어떻게 영감을 줄 수 있는지 등을 연구하고 있다.

개미, 벌, 말벌의 의사 결정과 행동에서 분산된 자율성의 작동 원리를 밝혀냄으로써 인간은 이러한 발견을 우리 자신의 용도, 특히 통합된 자율시스템을 개발하는 방법에 적용하는 방법을 배울 수 있다. 여기에는 드론(drone)의 자율성을 높이고, 건축 환경에서 네트워크 시스템의 효율성과 확장성을 개선하거나, 인간의 소셜 네트워크가 잘못된 정보에 더 탄력적으로 대응하도록 만드는 것이 포함될 수 있다.

파블릭은 "우리는 다양한 문제에 대응하여 행동을 조정할 때 자연이 여러 가지 움직이는 부분과 관련된 상황을 처리하는 방식에서 배울 수 있다"라며 "예를 들어, 동물이 환경의 불확실성에 직면했을 때 어떻게 결정을 내리는지 살펴본 다음, 우리가 배운 것을 사용하여 다양한 변동 상황에서 우리 자신의 자율시스템 대응을 개선하기 위한 패턴을 제공할 수 있다"고 설명한다.

AI 활용한 자동화 시스템 개선

파블릭 부교수와 그의 동료 연구원들은 불확실한 상황에 직면했을 때, 그리고 예측할 수 없는 난제에 대처할 때 의사 결정과 행동을 안내하는 AI기술의 확장된 기능을 활용하는 데 특히 관심이 많다.

이러한 노력 중 일부에는 복잡한 프로젝트를 효과적으로 안내하고 관리할 수 있는 일종의 생태학적 생물모방 로드맵을 가능하게 하는 기계 학습(machine learning) 및 자동화 시스템을 설계하고 개발하기 위해 AI를 혁신적으로 사용하는 것이 포함된다.

파블릭은 궁극적으로 AI의 강력한 기능을 활용해 최대한 효율적인 인프라와 자동화 시스템의 생산성을 높이는 방법을 설계할 수 있는 광범위한 가이드를 만들 수 있는 가능성을 보고 있다.

그는 "언젠가는 주변 환경을 모니터링하고 스스로 또는 사람들과 소통할 수 있는 1,000대의 작업 로봇의 도움을 받아 주요 제조시설을 운영하는 것과 같은 일을 할 수 있을지도 모른다"라며, "로봇은 곤충이나 다른 동물이 환경 위험을 예측하고 보호 조치를 취하는 것과 같은 방식으로 모든 사람이 문제에 대응할 수 있도록 도울 수 있을 것"이라고 예측했다.

파블릭과 ASU 동료인 스프링 버먼(Spring Berman)과 제니퍼 페웰(Jennifer Fewell)은 업계 파트너인 보스턴퓨전코퍼레이션(Boston Fusion Corporation)과 함께 미 국방부가 자금을 지원하는 여러 관련 프로젝트에 참여하여 '생물에서 영감을 받는' 청색기술 AI의 적용 범위를 넓혀 어려운 환경에서 자율시스템 기술의 성능을 개선하기 위해 노력하고 있다. 

스프링 버먼은 풀턴 스쿨의 일부인 재료·운송 및 에너지 공대의 기계 및 항공우주공학 부교수이고, 제니퍼 페웰은 ASU 인문과학대학의 부학장이자 생명과학대학의 석좌 교수다. 그녀는 곤충 사회를 전문적으로 연구하고 있다.

파블릭은 "자율시스템을 사용하여 시스템의 자율성을 관리해야 하는 운영자의 인지적 부담을 늘리지 않으면서도 현장의 인간 운영자의 역량 확장을 지원하는 것이 목표"라고 말한다.

사회성 곤충 행동에 기반한 구조 작업 모델링

학제 간 접근 방식을 사용하여 집단지능과 자기 조직화를 발휘할 수 있는 대규모 자율 다중 로봇 시스템의 제어 전략을 설계하는 자율집단시스템(ACS) 연구소의 책임자로 있는 버먼 부교수는 파블릭과 함께 재난 피해자의 위치를 파악하고, 보급품과 의료 서비스를 제공하여 수색 및 구조 작업을 지원하는 데 사용할 수 있는 다중 로봇 제어 접근법을 개발하는 데 주력하고 있다.

이러한 작업은 다양한 자연 및 건축 환경에서 안전하고 효과적으로 비행할 수 있는 4개의 로터(rotor)가 장착된 기동성이 뛰어난 플랫폼인 쿼드콥터(quadcopter)와 같은 소형 드론 항공 로봇이 수행하게 된다.

파블릭과 버먼의 대학원생들은 사회성 곤충에서 영감을 얻은 컨트롤러로 쿼드콥터 그룹을 프로그래밍하고 동 대학에 있는 드론 스튜디오에서 이를 테스트하기 위해 협력하고 있다.

이들의 목표는 카메라 및 관성 측정 장치와 같은 경량의 온보드 센서 제품군의 입력을 사용하는 컨트롤러를 구현하여 이러한 콥터 무리(swarm)가 환경을 효율적으로 탐색하고 충돌을 피하며 지상의 피해자를 감지할 수 있도록 하는 것이다. 또한 협업을 통해 이재민에게 물, 음식, 의약품을 전달하고 필요에 따라 근처에 있는 로봇을 불러모아 다른 작업을 도울 수도 있다.

이에 대해 버먼은 "로봇제어 정책은 사회성 곤충이 먹이를 찾거나 새로운 둥지를 찾을 때 보이는 행동과 유사하다"라며 "곤충은 이전에는 알지 못했던 환경에서 매우 강력한 방식으로 먹이와 둥지를 위한 잠재적인 장소를 찾을 수 있는데, 이는 곤충이 이를 수행할 수 있도록 진화해 왔기 때문이고, 이것이 바로 우리가 로봇을 위해 개발 중인 전략의 기본 아이디어"라고 설명한다.

이러한 수색 및 구조 작업을 위한 높은 수준의 사양은 인간 감독관이 결정하고 로봇은 낮은 수준의 기능을 자율적으로 수행하여 작업을 수행할 수 있다.

버먼은 "예컨대, 한 사람이 로봇 군단의 전반적인 임무를 변경하려는 경우 컴퓨터에서 몇 줄의 코드만으로 업데이트된 매개변수나 명령을 모든 로봇에 전파(broadcasting)할 수 있게 된다"고 말한다.

생물영감으로 얻은 AI로 솔루션 검색 확대
페웰의 최근 연구는 파블릭과 버먼이 개발한 생물학에서 영감을 얻은 AI 알고리즘과 로봇 컨트롤러의 견본으로 사용되었다.

한 연구에서 페웰은 씨앗을 수확하는 개미 군집이 어떻게 실제 위협에 대한 정보를 증폭시키면서도 거짓 경보를 자연스럽게 감쇠시키도록 조직화되어 있는지를 보여주었다. 그녀는 미 항공우주국(NASA)과 미국 에너지부(DoE)가 이 연구를 통해 로봇의 생물모방 능력을 활용할 수 있을 것으로 예상하고 있다.

페웰은 "NASA가 다른 행성의 까다로운 환경에서 외계 탐사에 자율 로봇을 사용하고자 하는 것을 볼 수 있다"면서 "에너지부는 특정 전력망에서 서비스를 제공하는 지역의 매핑과 모니터링을 조정하는 로봇의 능력에 관심을 가질 수 있다"고 말한다.

또한 페웰과 파블릭이 지도하는 한 대학원생은 개미 군락이 커질수록 에너지 효율을 높이기 위해 어떻게 분업을 조정하는지 이해하기 위한 실험 방법을 사용하고 있다.

파블릭은 개미 군집에서 발견한 업무분담 원칙을 점점 커지는 인간 조직의 관리에 적용할 수 있을지 말하기는 아직 이르다고 말한다. 그는 "그러나 ASU의 다양한 연구자 수가 증가함에 따라 버먼 및 페웰과의 협업 같은 학제 간 연구가 대학에서 새로운 혁신을 만들어내는 속도를 계속 높일 수 있을 것"이라고 덧붙였다.