광활한 자연 속에서 가장 심오한 영감 중 일부는 가장 작은 생명체로부터 나온다. 작은 크기 때문에 흔히 간과되기 쉬운 곤충은 사실 탐색과 효율성의 경이로움 자체이다. 핀 머리보다 크지 않은 두뇌로 복잡한 환경을 헤쳐 나가는 그들의 능력은 오랫동안 과학자와 엔지니어 모두에게 흥미를 불러일으켰다. 이러한 비밀을 밝히는 일을 주도하고 있는 물리학자 엘리자베타 치카(Elisabetta Chicca)는 최근 생물학적 이해와 기술 혁신 사이의 격차를 해소하는 연구를 진행하고 있다.

치카는 이 작은 생물이 어떻게 그토록 놀라운 업적을 달성했는지 알아내기 위한 여정을 시작했다. 그녀의 연구는 곤충 탐색의 신비를 밝혀줄 뿐만 아니라 에너지 효율적인 컴퓨팅과 로봇 공학의 발전을 위한 길을 열어준다.

곤충 탐색 잠금 해제

곤충은 제한된 신경 자원에도 불구하고 놀라운 항해 기술을 보여준다. 그들은 어려움 없이 장애물을 피하고 가장 작은 틈 사이로 능숙하게 이동한다. 이는 수년 동안 과학자들을 당황하게 만들었다. 이 능력의 핵심은 세상에 대한 독특한 인식에 있다.

치카는 연구에서 곤충 탐색의 핵심 측면은 곤충이 움직임을 인식하는 방식이라고 설명한다. 마치 기차에 앉아 풍경을 관찰하는 것과 비슷하다. 가까이 있는 나무가 멀리 있는 집보다 빠르게 움직이는 것 같다. 곤충은 거리를 측정하고 탐색하기 위해 이러한 차등 이동 속도를 사용한다. 이 간단하면서도 효과적인 방법은 직선으로 이동할 때 효과적이다. 그러나 현실 세계는 그렇게 간단하지 않다.

곤충은 행동을 단순화함으로써 환경의 복잡성에 적응한다. 그들은 일반적으로 직선으로 비행하고 회전한 다음 다른 직선으로 이동한다. 치카의 관찰은 중요한 교훈을 보여준다. 자원의 한계는 행동 조정을 통해 균형을 맞출 수 있다.

생물학적 통찰력에서 로봇 응용까지의 여정은 학제간 협력의 이야기이다. 치카의 감독을 받는 박사 과정 학생인 토르벤 쇼페(Thorben Schoepe)는 곤충의 신경 활동을 모방한 모델을 개발한 후 이를 작은 탐색 로봇으로 변환했다.

곤충 탐색 원리를 구현한 이 로봇은 빌레펠트 대학의 저명한 신경생물학자인 마틴 에겔하프(Martin Egelhaaf)와 긴밀한 협력의 산물이었다. 곤충의 계산 원리를 이해하는 에겔하프의 전문 지식은 곤충의 항해 전략을 정확하게 에뮬레이트하는 모델을 개발하는 데 매우 중요했다.

로봇의 항해 위업

모든 과학적 모델의 진정한 증거는 실제 적용에 있다. 치카의 연구에서는 곤충의 뇌에 해당하는 로봇이 일련의 복잡한 테스트를 통해 그 능력을 보여주었다. 그 중 가장 눈에 띄는 것은 로봇이 복도를 탐색하는 것이었고, 로봇의 벽은 임의의 인쇄물로 장식되어 있었다. 곤충이 직면하는 다양한 시각적 자극을 모방하도록 설계된 이 설정은 모든 내비게이션 시스템에 있어서 어려운 과정이었다.

토르벤 쇼페의 모델을 장착한 로봇은 복도의 중앙 경로를 유지하는 놀라운 능력을 보여주었는데, 이는 곤충의 행동과 매우 유사하다. 이는 거리와 방향을 측정하는 곤충의 자연스러운 전략을 모방하여 움직임이 가장 적은 영역을 향해 방향을 조정함으로써 달성되었다. 이 환경에서 로봇의 성공은 모델에 대한 강력한 검증이었다.

복도 너머로 로봇은 다양한 가상 환경에서 테스트되었으며 각각 고유한 과제를 제시했다. 장애물 주위를 탐색하든 작은 구멍을 통과하든 로봇은 생물학적 로봇을 연상시키는 적응성과 효율성을 보여주었다. 치카는 다양한 환경에서 일관되게 수행되는 모델의 능력이 단지 기술적 우수성을 보여주는 것이 아니라 곤충 탐색의 기본 효율성과 다양성을 반영하는 것이라고 결론지었다.

무작위로 인쇄된 복도에 있는 Thorben Schoepe의 로봇. 사진: Leoni von Ristok

로봇공학의 효율성: 새로운 패러다임

로봇 공학의 세계는 오랫동안 광범위한 프로그래밍과 데이터 처리를 통해 학습하고 적응하는 시스템이 지배해 왔다. 이 접근 방식은 효과적이기는 하지만 상당한 컴퓨팅 리소스와 에너지가 필요한 경우가 많다. 치카의 연구는 효율성이 핵심인 자연 세계에서 영감을 얻어 패러다임 전환을 도입한다.

치카가 지적한 것처럼 곤충은 학습이나 광범위한 프로그래밍 없이도 처음부터 효율적으로 탐색할 수 있는 타고난 능력을 가지고 태어났다. 이러한 '하드배선' 효율성은 로봇 공학의 전통적인 접근 방식과 극명한 대조를 이룬다. 이러한 생물학적 원리를 모방함으로써 로봇은 현재 기존 방법으로는 달성할 수 없는 수준의 효율성을 달성할 수 있다.

치카는 로봇공학이 학습과 적응뿐만 아니라 타고난 효율성에 관한 미래를 상상한다. 이러한 접근 방식은 더 작고, 에너지를 덜 사용하며, 다양한 환경에 더 적합한 로봇의 개발로 이어질 수 있다. 이는 현 상태에 도전하고 로봇 시스템의 설계 및 적용에 새로운 가능성을 열어주는 관점이다.