새로운 유형의 로봇 '뇌'는 현대 공장을 변화시킬 수 있습니다.

리차드 반 후이동크 작성

Tesla 차량이나 Nokia의 5G 기지국을 조립하는 것과 같은 산업용 로봇은 볼만한 광경입니다.

이는 제조 자동화에 매우 중요하며 제품 품질 개선, 주기 시간 단축, 생산 비용 절감으로 이어집니다.

따라서 이 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 글로벌 산업용 로봇 시장이 2026년까지 무려 974억 1000만 달러에 이를 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

그러나 많은 회사에서 높은 비용과 복잡한 배포가 상당한 장애물이 되기 때문에 모든 사람이 로봇의 혜택을 받는 것은 아닙니다.

예를 들어, 매출이 10억 달러 이상인 기업의 90%가 고급 로봇 공학 솔루션을 구현했지만 매출이 2억 5천만 달러 미만인 기업은 크게 뒤쳐져 있습니다.

새로운 로봇 시스템은 고가일 뿐만 아니라 종종 공급이 부족한 전문가가 처리해야 합니다. 하드웨어 및 직원 급여는 가장 큰 비용도 아닙니다.

자동화 비용의 약 4분의 3은 실제로 로봇이 계획대로 작업을 수행하고 공장 설정에 적절하게 통합되도록 설정, 교육, 유지 관리 및 문제 해결을 포함하는 프로세스 통합과 관련이 있습니다.

따라서 프로세스 통합을 더 저렴하고 쉽게 만들면 더 많은 회사에서 자동화에 액세스할 수 있습니다.

합성 두뇌를 가능하게 하는 핵심 기술 혁신
3D 디자인 및 엔지니어링 회사 Autodesk의 수석 과학자인 Massimiliano Moruzzi는 저렴한 산업용 로봇을 개발하는 방법에 대한 과감한 계획을 가지고 있습니다.

그는 로봇 시스템이 경험을 통해 학습할 수 있도록 하는 하드웨어, 소프트웨어 및 센서의 특정 조합을 의미하는 합성 뇌의 개념을 제안합니다.

이 새로운 '뇌'를 사용하는 로봇은 필요에 따라 스스로를 재프로그래밍하여 다양한 용도로 사용되는 기계가 될 수 있습니다.

단일 작업 장치의 시대는 끝나고 산업 제조는 영원히 바뀔 것입니다.

몇 가지 기술 발전으로 이러한 아이디어가 실현 가능했습니다.

첫째, 논리적 연산을 수행하기 위해 사용자가 프로그래밍한 하드웨어 회로인 FPGA(Field-Programmable Gate Array)가 이제 인터페이스가 더 좋아지고 구성이 더 쉬워졌습니다.

둘째, 인공지능은 한 작업의 경험을 다른 작업에 적용할 수 있는 수준으로 진화했습니다.

셋째, 센서가 점점 더 저렴해지고 있어 방대한 양의 데이터를 수집하는 것이 비용 효율적입니다.

따라서 합성 두뇌의 워크플로는 데이터가 유입될 때 AI가 FPGA 네트워크를 지속적으로 재프로그래밍하고 로봇이 새로운 작업을 준비하도록 구성됩니다.

현재 자동화 프로세스의 문제 해결
그리고 Autodesk와 같은 회사에서 개발 중인 새로운 로봇은 우리가 본 적이 없는 것과 같을 것입니다.

가볍고 유연하며 에너지 효율적이며 빠르게 움직이며 우리의 몸짓과 표정도 읽을 수 있습니다.

인간은 그래픽 인터페이스와 음성 언어를 사용하여 그들과 상호 작용할 수 있으며 거의 ​​모든 회사에서 제조 자동화를 여유 있고 쉽게 배포할 수 있습니다.

값비싼 프로세스 통합은 과거의 일이 될 것이며, 중소기업과 대기업 간의 경쟁이 평등해질 것이며, 현재 조립 라인 자동화의 병목 현상이 해결될 것입니다.

예를 들어 핀란드 Oulu에 있는 Nokia의 공장을 생각해 보십시오. 자동화된 기계, 센서 네트워크, 텔레프레즌스 로봇, 지리 추적 시스템은 첨단 5G 기지국을 생산하는 데 100명의 직원만 있으면 되는 정교한 설계의 일부입니다.

그러나 수백만 달러 규모의 이 시설에 있는 로봇은 일반적으로 다른 제품 제조에 쉽게 적응할 수 없는 단일 작업 기계입니다.

실리콘 밸리의 Tesla Gigafactory는 CEO Elon Musk가 인간을 로봇으로 거의 완전히 대체하려고 했기 때문에 자동화의 경이로움이기도 합니다.

그러나 복잡하고 변화하는 공장 환경에서 로봇의 성능에 불만을 품은 Musk는 조립 라인에서 자동화 사용을 줄였습니다.

따라서 완전히 작동하는 합성 뇌 기술은 현대 로봇에 내재된 한계를 극복하고 첨단 시설이 지닌 막대한 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

로봇 한 대가 다양한 산업 분야의 부품을 생산합니다.
예를 들어, 로봇으로 구동되는 공장은 거의 모든 것을 생산하도록 스스로 재프로그래밍할 수 있어 매우 비용 효율적입니다.

Boston Consulting Group은 보다 빠른 설정 및 재구성과 고급 로봇의 보다 안정적인 작동이 "최대 40%의 비용 절감"을 달성할 수 있다고 말합니다.

뿐만 아니라, 공장은 증가하는 제품 변형, 제품 출시 및 맞춤형 디자인에 쉽게 적응할 수 있으므로 생산성이 향상될 것입니다.

로봇이 작업을 미세 조정하기 위해 과거 경험을 사용함에 따라 제품의 품질도 향상될 것입니다. 그리고 기계가 지능화됨에 따라 작업자에게 위험을 초래하는 위험한 환경에서 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

물론 이 지점에 도달하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 연구원들은 최초의 완전한 기능을 갖춘 '합성 뇌' 로봇을 개발하는 데 3~5년이 필요할 수 있습니다.

그 외에도 대규모 제조업체는 생산 공장을 재구성하고 직원을 재교육하는 데 많은 시간과 자원이 필요합니다.

그러나 일단 변환이 완료되면 예를 들어 단일 로봇이 항공우주, 건설 및 자동차 산업을 위한 구성요소를 생산할 수 있는 것처럼 변화가 심오할 것입니다.

인간 창의성의 잠재력 발휘

로봇이 우리의 음성 명령에 순종하고 새로운 제품을 제조하기 위해 자동으로 재배열되는 지점에 도달하는 것은 지나치게 야심찬 아이디어처럼 보일 수 있습니다.

그러나 몇 년 안에 합성 뇌 기술은 실제로 얼리 어답터에게 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

제조 자동화는 소규모 회사에서도 감당할 수 있게 될 것이며 지리학이나 생물학과 같은 분야에서 훈련을 받은 사람들도 고급 로봇을 다루는 방법을 쉽게 배울 수 있을 것입니다.

이러한 발전은 인간 창의성의 새로운 물결을 불러일으키고 우리가 지금은 꿈꿀 수 있는 다양한 제품을 제공할 예정입니다.

저자 :Richard van Hooijdonk는 트렌드 관찰자이자 미래학자이자 국제 기조 연설자입니다. 그는 국제 연구팀과 함께 로봇 공학, 드론, 자율 운송 시스템 및 기타 기술과 같은 기술 동향을 조사합니다.