AI로 첨단 소프트 로봇 설계: 머신러닝 프레임워크 활용

소프트 머신 — 강성 링크 대신 변형 가능한 재료를 사용하는 로보틱스 하위 범주 — 은 웨어러블 로보틱스와 생체모방(예: 의수족)에 일반적으로 사용되는 신흥 기술입니다. 소프트 로봇은 기존의 단단하고 경직된 로봇보다 뛰어난 유연성, 탁월한 적응성, 고른 힘 분배로 더 안전한 인간-기계 상호작용을 제공합니다.

소프트 머신의 필수 구성 요소는 각 소프트 바디 유닛의 변형 변화를 모니터링하고 고정밀 제어 루프를 달성하기 위한 고정밀 변형 센서입니다. 첫째, 소프트 머신의 복잡한 움직임은 변형 센서가 <5%에서 >200%까지 넓은 변형 범위를 모니터링하도록 요구하며, 이는 기존 변형 센서의 능력을 초과합니다. 둘째, 소프트 머신의 조정된 움직임을 모니터링하려면 별도의 로봇 유닛에 대한 다양한 센싱 작업을 충족하기 위해 여러 변형 센서가 필요하며, 이는 지루한 시행착오 테스트를 요구합니다.

이 문제를 해결하기 위해 메릴랜드 대학교(UMD) 포옌 첸(Po-Yen Chen) 화학 및 생체분자 공학 교수 연구팀은 예측 모델 구축을 용이하게 하는 머신러닝(ML) 프레임워크를 만들었습니다. 이는 두 가지 설계 작업에 활용될 수 있습니다: (1) 제조 레시피 기반 센서 성능 예측, (2) 적절한 변형 센서를 위한 실행 가능한 제조 레시피 추천.

"음식 비유를 하자면, 우리는 '셰프'에게 재료 목록을 주었고, 그 셰프는 고객의 개별 취향에 따라 완벽한 식사를 설계할 수 있습니다."라고 첸 교수는 말했습니다.

이 기술은 첨단 제조, 수중 로봇 설계, 의수족 설계 등 분야에서 사용될 수 있습니다.