FedEx는 회사 직원이 직면하는 가장 어려운 작업 중 하나인 배송트럭에 패키지를 싣는 작업을 자동화하도록 설계된 DexR이라는 획기적인 두 팔 로봇을 출시했다. 이 혁신적인 로봇은 인공 지능(AI)을 활용하여 배송 차량 내에 다양한 크기의 상자를 효율적으로 쌓아 화물 공간을 최대화하는 것을 목표로 한다.
이 작업의 복잡성을 과소평가해서는 안 된다. FedEx의 운영 및 첨단 기술 담당 부사장인 Rebecca Yeung은 “패키지는 크기, 모양, 무게, 포장 재료가 다양하며 무작위로 제공된다.”라고 설명한다. DexR은 카메라와 LiDAR 센서의 조합을 사용하여 패키지를 인식하고 평가한 다음, 내용물의 손상을 방지하면서 사용 가능한 상자를 작고 안전한 배열로 구성하기 위한 복잡한 계획을 세운다. Yeung은 이제 이러한 복잡한 의사 결정을 가능하게 하는 AI의 중요한 발전을 강조한다. DexR은 현재 테스트 중이며 향후 FedEx 운영 전반에 걸쳐 더 폭넓게 배포할 계획이다.
다양한 산업 분야에서 AI의 다재다능함을 입증한 ChatGPT와 같은 생성적 AI 도구가 만들어낸 인상에도 불구하고, 실제 환경에서 객체를 처리하는 것은 여전히 알고리즘에 있어서 엄청난 과제로 남아 있다. 대부분의 산업용 로봇은 고도로 반복적인 작업을 흔들리지 않는 정밀도로 수행하는 데 탁월하지만 가변성이 있는 작업에는 어려움을 겪는다.
로봇공학자들에 의해 진전이 이루어지고 있다. 점점 더 많은 기계가 AI를 사용하여 물체를 인식하고 최적의 파악 방법을 결정한다. 이러한 알고리즘은 시뮬레이션 내에서 훈련되는 경우가 많으며, 여기서 오류는 실제 로봇으로 전송되기 전에 최소한의 결과만을 가져온다. 그러나 시뮬레이션에서 현실로 전환하는 데에는 상당한 장애물이 있다.
AI 알고리즘의 최근 발전, 기계 학습을 로봇 공학에 적용하는 새로운 접근 방식, 하드웨어 및 센서의 발전으로 고급 로봇의 상용 응용 범위가 확대되고 있다. 카네기 멜론 대학교 로봇 공학 연구소 소장인 매튜 존슨-로버슨(Matthew Johnson-Roberson)은 지속적인 AI 발전과 결합된 자율 차량과 같은 영역에 대한 상당한 투자가 로봇을 다양한 작업장에서 더 폭넓게 채택할 수 있도록 포지셔닝하고 있다고 지적한다. 그는 다가오는 상업용 로봇공학의 물결을 구상하고 있다.
FedEx의 DexR 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 두고 다양한 창고 작업을 위한 AI 기반 로봇 시스템을 전문으로 하는 스타트업 Dexterity가 개발했다. DexRity CEO인 Samir Menon은 DexR이 생성 AI를 사용하여 다양한 상자 유형에 대한 최적의 스태킹 전략을 결정하는 동시에 객체 식별 및 처리에 AI를 활용한다고 밝혔다. 그러나 이러한 시스템의 성공적인 통합은 세심한 엔지니어링에 달려 있다.
특히 Amazon과 같은 기업이 주도하는 전자 상거래의 성장으로 인해 패키지 처리 영역이 로봇 혁신의 역동적인 개척지로 부상했다. 예를 들어 Amazon은 제품 보관 및 처리의 운영 효율성을 지속적으로 향상시키기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 시설에 배치하고 있다.
작성자: Impact Lab
