2021년 6월 출범한 서울대학교 AI 연구원의 '로봇 및 인공지능 선도혁신연구센터(센터장: 박종우 교수)'를 동영상으로 소개합니다. 

로봇 및 인공지능 선도혁신 연구센터 소개 

일상생활에서 PC와 같이 로봇을 활용할 수 있으려면, 로봇이 공장과 같은 구조화된 환경이 아닌 다변하는 일상 속에서도 다양한 기능을 해낼 수 있어야 한다. 본 센터는 딥러닝을 접목하여 인간과 로봇의 조작 능력의 간격을 좁히는 것을 목표로 한다. 

본 센터에서는 본 연구는 사람처럼 로봇이 다양한 종류의 센서로 부터 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이 중 필요한 정보들만을 능동적으로 선택하여 복잡하고 섬세한 작업을 수행할 수 있도록 하는 Active Learning from Demonstration Framework (ALfD)를 제안한다. 

기존의 LfD 방법론에서 불가능한 섬세한 작업의 제어를 학습하기 위해서는 기존에 사용되던 손의 위치, 속도 등의 간단한 데이터뿐 만 아니라 물체의 마찰, 손의 접촉힘, 비전 데이터 등 수많은 센서 데이터가 추가로 더해져야 한다. 이러한 다중 센서 환경에서 데이터를 사용하는  방법 중 하나로 사람의 직관으로 데이터를 선택하여 학습에 수동적으로 사용하는 방법이 있다. 하지만 이렇게 선택된 데이터들은 로봇 모션 제어 관점에서 필요한 최적의 정보들을 포함하지 않을 수 있으며, 이는 곧 작업수행 실패의 근본적인 원인이 될 수 있다. 한편 데이터를 특별한 직관 없이 모두 활용하는 방법이 있는데, 이 경우 불필요하게 큰 데이터를 사용하여 학습에 과다한 메모리와 계산이 필요하고, 한정적인 자원 하에서 오히려 낮은 성공률을 보이는 경우가 다수 있다. 

따라서 본 연구에서는 시범 데이터로부터 최적의 정보를 로봇이 능동적으로 학습 하는 Active Learning from Demonstration 패러다임을 제시하고, 정보이론 (Information Theory)에 기반하여 구체적인 algorithm을 개발한다.

참여연구진

기계공학부 박종우 교수(센터장), 김현진 교수(항공우주공학과), 오성회 교수(전기정보공학부), 오성주 교수(심리학과), 안주은 교수(체육교육과), 박재흥 교수(융합기술대학원), 조규진 교수(기계공학부), 이동주 교수(기계공학부), 박용래 교수(기계공학부)