자동화, 정밀성, 지능적인 의사 결정으로 산업을 혁신하는 로봇 공학, AI, 머신러닝의 시너지 효과에 대해 알아보세요.
로봇공학은 공학 분야, 컴퓨터 과학, 그리고 결정적으로 인공지능(AI) 과 머신러닝(ML)을 통합하는 역동적인 학제 간 분야입니다. 로봇은 센서를 사용하여 환경을 인식하고, 해당 정보를 처리하고, 지능적인 결정을 내리고, 액추에이터를 사용하여 물리적 세계와 자율적으로 상호 작용하도록 설계된 물리적 기계인 로봇의 개념, 설계, 구성, 작동 및 적용에 관한 것입니다. 현대 로봇 공학은 주로 지도 학습 또는 강화 학습과 같은 방법을 통해 훈련된 AI/ML 알고리즘에 크게 의존하며, 로봇이 복잡하고 반복적이거나 인간이 수행하기에는 안전하지 않은 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
로보틱스는 AI의 물리적 표현으로서 지능형 시스템이 실제 세계와 직접 상호 작용하고 영향을 미칠 수 있도록 합니다. 이러한 시너지 효과는 수많은 분야에서 자동화와 효율성을 발전시키는 데 기본이 됩니다. 지능형 로봇은 일관성과 지구력으로 작업을 수행하여 생산성을 높이고, 속도와 정밀도 면에서 인간의 능력을 뛰어넘는 경우가 많습니다. 원전 해체나 심해 탐사(수중 탐사(WHOI))와 같은 위험한 환경에 로봇을 배치하면 안전성이 크게 향상됩니다. AI, 특히 컴퓨터 비전(CV)의 통합은 로봇을 단순한 자동화 기계에서 동적 환경을 탐색하고 대응할 수 있는 적응력 있는 지능형 에이전트로 변화시킵니다. 이 기능은 시각적 입력을 기반으로 실시간 조정이 필요한 작업에 필수적이며, 종종 정교한 AI 모델을 활용합니다.
로봇 공학과 AI 및 ML의 융합은 방대한 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다:
컴퓨터 비전은 로봇이 주변 환경을 인식하고 해석하는 '눈' 역할을 하는 현대 로봇 공학에 없어서는 안 될 필수 요소입니다. 다음과 같은 모델 YOLO11 와 같은 모델을 사용하면 로봇이 물체 감지, 인스턴스 분할, 포즈 추정과 같은 복잡한 시각 작업을 수행할 수 있으며, 이는 탐색, 조작 및 인간과 로봇의 상호 작용에 매우 중요합니다. 이러한 모델의 훈련 및 배포는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 관리할 수 있습니다. ROS(로봇 운영 체제) 와 같은 표준화된 프레임워크와 로보틱스를 통합하는 것도 일반적인 방법이며, ROS 빠른 시작 가이드에 자세히 설명되어 있습니다.
로보틱스와 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 구별하는 것이 중요합니다. 로보틱스에는 물리적 로봇, 즉 물리적 세계와 상호작용하는 하드웨어가 포함됩니다. 반대로 RPA는 소프트웨어 '봇'을 활용하여 물리적 구현이나 상호 작용 없이 데이터 입력이나 거래 처리와 같이 컴퓨터 시스템에서 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 자동화합니다.
최초의 산업용 로봇 이후 상당한 진전이 있었지만 여전히 과제는 남아 있습니다. 비정형적이고 예측 불가능한 환경에서 안정적으로 작동하고, 실시간 의사 결정을 위한 계산 수요를 관리하며(추론 지연 시간), AI 안전을 보장하고, 효율적인 데이터 수집은 현재 진행 중인 연구 분야입니다(로봇공학의 도전 과제(과학 로봇공학)). 미래에는 AI, 센서, 에지 AI 기능의 발전에 힘입어 점점 더 자율적이고 협력적이며 지능적인 로봇이 등장하여 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 경계가 모호해질 것이며, Boston Dynamics와 같은 기업이 그 경계를 허물어뜨리고 있습니다. 국제로봇연맹(IFR)은 이 진화하는 로봇 분야의 글로벌 트렌드를 추적합니다.
KO
EN
ZH
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
.webp)
