lswcap로봇에 탑재한 AI 시스템 능력은 벤치마크용 로봇으로 측정한다. 하지만 기존 벤치마크용 로봇은 인간의 감시 하에 동작하는 산업용 로봇을 위해 디자인한 게 대부분이다. 이런 이유로 구글 인공지능 연구 시설인 구글 브레인(Google Brain)이 새로운 학습 기반인 저렴한 로봇에 탑재한 AI 시스템에 대한 벤치마크용 로봇을 개발했다. 강화학습 분야 발전을 가속화할 수 있어 구글은 ROBEL이라는 벤치마크용 로봇을 오픈소스 소프트웨어로 공개하고 있다.
2019년 기준으로 AI 시스템 성능을 측정하는 벤치마크 테스트 대부분은 고비용 공업 품질 로봇에 한정되어 있는 실정이다. 이런 로봇은 제어된 환경에서 인간에 의한 모니터링을 바탕으로 정밀도, 재현도, 쓰기 등이 평가된다. 다른 한편으론 현실 세계에서 학습해나가기 위한 탄력성과 저렴한 유지 보수가 가능한지, 인간 모니터링을 줄이기 위해 신뢰할 만한 리셋 메커니즘을 갖추고 있는지 등을 평가하는 학습 기반 로봇도 최근에는 많이 개발되고 있다.
이런 이유로 구글 브레인은 새로운 학습 기반 로봇에 탑재한 AI 시스템을 위해 ROBEL이라는 벤치마크용 로봇을 개발한 것이다. 강화학습 분야 발전을 가속화하기 위해 구글은 ROBEL을 오픈소스로 공개하고 있다.
ROBEL에는 트로센로보틱스(Trossen Robotics)가 만든 3개짜리 팔(D’Claw)과 4개짜리 팔(D’Kitty) 2가지가 각각 3,200, 3,700달러다. 3개짜리 팔은 9자유도, 4개짜리는 12자유도다. 저렴하고 모듈식인 ROBEL 하드웨어에서 강화학습을 처음부터 하는데 유용하다는 것이다.
ROBEL 벤치마크는 3개짜리 팔로는 스크루 같은 작업을, 4개짜리 팔은 일어나서 걸으라는 식의 작업을 측정할 수 있다. 공장에서 밸브를 잠그는 것 같은 작업을 로봇이 수행할 수 있고 발판이 안 좋은 곳에서 사용하는 로봇의 경우 사족 보행 수준이 요구된다. 예를 들어 산업용 로봇인 박스터와 소이어는 실험실 환경에서 높이 평가되고 있지만 가격은 1만 5,000달러에 이르는 고액이다. 물론 로봇 분야에서도 비용을 낮추고 합리적인 가격을 실현하는 게 큰 과제가 되고 있다. UC버클리 연구팀이 지난 4월 2개짜리 팔을 5,000달러 미만 로봇을 발표해 큰 주목을 받기도 했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
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