복잡한 학습과정 없이 단 한 번의 추론으로 동작, “어떤 물체든 안정적으로 움켜쥐어”
산업현장에서로봇이물체를정확하고안정적으로잡기위해서는정교한파지(把持,grasp)기술이필수적이다.이과정에서인공지능(AI)학습이필요한데,기존기술은물체의종류나환경변화에따라새로운모델학습이필요하며,제한된데이터세트에의존하는한계가있었다.
광주과학기술원(GIST)AI융합학과이규빈교수연구팀은단순한자동화를넘어,작업자와의협업을고려한세계최고성능의혁신적인로봇파지모델‘그래스프샘(GraspSAM)’을개발했다고밝혔다.
연구팀은기존의파지모델들은환경과상황에따라별도의AI모델을학습해야하는한계를지니고있다는점에착안,한번의추론만으로물체의파지점을정확히예측할수있는GraspSAM모델을설계했다.기존모델의한계를극복하고,학습되지않은물체라도복잡한환경에서안정적으로파지할수있도록만들었다.
연구팀은이를해결하기위해페이스북모회사메타(Meta)가개발한범용이미지분할모델인샘(SAM,SegmentAnythingModel)을활용했다.샘을무료 바카라사이트파지분야에적용한것은이번이처음이다.이렇게askemsGraspSAM은SAM의강력한객체분할능력을활용해최소한의미세조정만으로물체의파지점을예측할수있다.세부적으로는‘어댑터(Adapter)’기법과‘학습가능한토큰(LearnableTokens)기법’을적용해SAM을파지점추론에최적화했다.두가지기법모두대형AI모델을효율적으로미세조정(fine-tuning)하는과정에서많이쓰인다.
GraspSAM은프롬프트기반입력을지원한다.사용자가제공하는텍스트는물론점등의단순한입력도이해해다양한환경·물체·상황에즉각적으로적응할수있도록설계됐다.
연구진은이렇게만든GraspSAM을실제무료 바카라사이트에도입한결과,보다다양한물체를손쉽게잡을수있으며,단한번의연산만으로파지점을예측해산업현장에서의적용범위를획기적으로확장할수있다는사실을실제실험을통해확인했다.무료 바카라사이트손의파지성능을확인할수있는프로그램‘그래스프애니띵(Grasp-anything)’과‘재카드(Jacquard)’를통해검증한결과최고수준(SOTA,StateoftheArt)의성능을나타냈다.또복잡한실제환경에서도무료 바카라사이트이안정적으로파지작업을수행할수있다는것을확인했다.
무엇보다인간작업자와협업성능이크게높아졌다.산업현장에서인간과함께일할수있는이른바‘협동로봇’은현재사용자와부딪혔을때자동으로멈추는안전기능정도만제공한다.GIST연구진은GraspSAM에눈동자추적기술을결합,작업자의시선에맞춰파지작업을수행하는기능까지성공적으로구현했다.
이규빈GIST교수는“GraspSAM모델은무료 바카라사이트과사용자의직관적인상호작용이가능하며,복잡한환경에서도탁월한파지능력을발휘한다”면서“산업현장뿐만아니라가정용무료 바카라사이트,서비스무료 바카라사이트등다양한분야에폭넓게활용될것으로기대한다”고밝혔다.
연구팀은이번연구성과를로봇분야세계최고권위학회인IEEEICRA(InternationalConferenceonRoboticsandAutomation)에서2025년5월발표할예정이다.노상준GIST박사과정생이주도적으로연구를수행했다.산업통상자원부와과학기술정보통신부의지원을받았다.
