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18/10/12 17:49
예를 들어 가사 도우미를 만들어도 계단을 오르내리던가 뭔가 장점은 있겠죠. 바퀴나 궤도를 이용하면 아무래도 범용성에 한계가 생기지 싶네요. 저화면 보니 나중에 군사용 로봇이 나와서 특수부대 보조 할 거 같은 생각도 드네요. 위험 지역에 돌입할 때 선두에 넣으면 딱 좋겠네요.
18/10/12 18:05
바퀴로는 이동할 수 있는 곳이 지극히 제한적이니까요. 인간이 만들어 놓은 구조물을 그대로 이용할 수 있다는 건 가능성이 무궁무진 한 거죠.
따로 설비를 만들거나, 매뉴플레이터를 목적에 맞게 디자인 하지 않더라도 인간이 할 수 있는 움직임을 그대로 따라할 수 있는 거니까요. 4족 보행이 컨트롤이 더 간단하다고 쳐도, 범용성 면에서 이족보행을 따라갈 수 가 없죠.
18/10/12 19:51
제가 제어나 지형해석에 대한 지식이 없긴한데.... 그 두가지 분야에 딥러닝을 적용하려면 어떻게 해야 하죠??
감이 잘 안오는데....
18/10/12 20:18
그 옛날 무려 대전 엑스포때 후지쯔 관에서 신경망칩 + 머신러닝으로 막대기를 쓰러뜨리지 않고 세우는 로봇을 본 기억이 나네요.. '지형에 관계없이 넘어지지 않고 자세와 균형을 유지할것'이라는 결과를 얻기 위해 딥러닝을 충분히 적용 할 수 있는거죠.
18/10/12 21:37
서브레딧 /r/machinelearning에서 다음 키워드로 검색 좀 해 보세요. 도움 많이 됩니다. 딱히 중요도 순은 아니고 떠오르는대로 써 볼게요.
reInforcement, policy gradient, generalization, dropout, batch normalization, Image segmentation, reasoning, bayesian, skip connection, densenet, actor-critic
18/10/12 21:38
딥러닝이 뭔지 알려주셨으면 좋겠는데 심화 과정으로 들어가네요~?
다행히 제가 아는 것도 많이 있네요. 근데 딥러닝이 뭔지를 모르니 의미가 없어서.. 좀 알려주셨으면 합니다.
18/10/12 22:20
(수정됨) 프로피씨아 님// 아 이게 스타트라인인가요? 덴스넷 나온지 2년도 안된 것 같은데 스타트라인이라니 그리 말씀하시는 거 보면 딥러닝 알고리즘 하시나본데, 알고리즘에 대해 제대로 공부한 적이 없는 사람이면 딥러닝이 뭔지도 모르는 사람 취급 받아야 하는군요.
잘 알겠습니다~ 저도 가속기 설계만 하지말고 알고리즘 좀 공부해 볼게요. 이게 스타트라인이니까 심화과정 키워드도 좀 주셨으면 합니다.
18/10/13 00:28
개인적으로 통신/확률론에서 시작해서 타 분야 (기계학습) 로 넘어왔는데, 키워드를 아냐 모르냐는 정말 중요한 것과는 거리가 한참 있다고 생각합니다. 지금 보여주신 키워드들은 전적으로 비전과 RL에서 넓게 사용되는 건데, 제 본진은 생성모델이라 조금 다르거든요.
18/10/15 17:03
아니 왜 모르는 걸 모른다고 말하는 사람이 넌 그것도 모르냐고, 그정돈 기본이라고 이야길 들어야 하지요.;;
와 진짜, 이게 무슨 초딩 1 도덕교과서 내용 모른다고 하는 것도 아니고. 대다수의 사람들에겐 생소한 내용일텐데 그거 잘 모르겠다고 "검색 좀 해보세요" 소릴 들어야 됩니까.. 너무너무 무례하시네요...
18/10/12 20:29
(수정됨) 알파고의 바둑판이 로봇상태가 되고 착수지점이 관절움직임이 되는거죠.
http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=11176 기사에 영상도 있으니 참고가 될것 같네요. 딥마인드가 알파고 이전에 아타리게임 학습을 시켜서 공개했는데 로봇에게 보행자체를 게임처럼 학습시키면 복잡한제어도 충분히 가능하죠 https://www.youtube.com/watch?v=eG1Ed8PTJ18 실세계에서는 카메라로 읽은 영상 정보를 실제지형으로 인식하는 과정이 필요하고 이런 영상판독을 비전이라고 하는데 딥러닝으로 상당한 성과를 보고 있습니다. http://readme.skplanet.com/?p=8137 요 기사정도면 대충 감이 잡힐것 같네요.
18/10/12 21:23
학습을 위해서 가상 공간을 사용하는군요. 현실세계의 기계관절 움직임같은것에 어떻게 정답을 제시하나 했더니 역시 시뮬레이터가 있네요.
3D 스캐닝에 사용되는 컴퓨터비전이 어느정도 수준인지 궁금하네요. 저는 센서의 역할이 훨씬더 클거라고 생각하는데... 여기에 사용되는 네트워크가 어떤걸지도 궁금하고... 여러모로 흥미롭네요 크크 저는 완전히 구현분야라 알고리즘엔 좀 약해서.. 이런걸 빨리 따라가야 하는데 관련 논문이라도 찾아서 읽어봐야 할런지
18/10/12 21:39
저건 딥마인드가 소프트웨어분야라서 저렇게 구현한거고 로봇은 실세계에서 학습을 하지 않을까 생각합니다.
컴퓨터가 실세계인지 가상세계인지를 구분하지는 못하지만 가상세계에 현실과 동일한 물리법칙 로봇모델링을 구현하는 것도 까다로운 일일것 같거든요. 사용하더라도 시간절약을 위해 초기학습에 활용하고 정상 작동하려면 실세계 학습이 있어야 될것 같습니다.
18/10/12 22:23
Boston Dynamics 현직자가 나오기 전에 결론이 나올 수 없겠지만, 대댓글을 정성스럽게 달아 주셔서 의견 추가로 남깁니다.
(구)신경망, (신) 딥러닝 방식으로 슬램이나 제어를 연구한는 분들은 예전에도 있었고, 지금도 있습니다. 물론 조금씩 진보해 나가겠죠. 하지만, Boston Dynamics 그런 방식으로 하지 않는 것으로 알려져 있고, 아직까지는 그러한 방식으로 하지 않는 것이 기술적 완성도가 높은 것으로 알고 있습니다. Boston Dynamics가 논문의 쓰지는 않지만, 특허는 많이 내고 있습니다. 참고해 보시면 좋을 것 같습니다. https://patents.justia.com/assignee/boston-dynamics-inc 그리고 여러가지 이유가 있지만, 실제 딥러닝은 양질의 data 확보가 된 후에 뭔가 접근을 해 볼 수있는데, 실 로봇 구동은 그런 data 확보가 매우 어렵습니다.
18/10/13 00:15
위성사진이나 영상으로 주어지는 데이터에 대한 texture classification은 (보통 군사목적으로 쓰이거나 토목현장에서 드론에 달아서 쓰는 목적으로) 어느 정도 산업현장에서도 실용화되고 있던 것을 봤습니다. 그 방향의 지형해석은 이루어지고 있는데, 보스턴 다이나믹스에서 할만한 지형해석은 결국에 가장 이동하기 쉬운 점을 segmentation 기법 등을 통해서 알아내는 방식이 그나마 딥러닝을 쓸 방향이 아닐까 생각합니다.
18/10/13 05:55
(수정됨) 그게 강화학습이라는건데 문제는 그게 비용이 어마어마하게 든다는겁니다
예를 들어 쿼드콥터를 날리는 학습 알고리즘은 간단한데 쿼드콥터가 삽질하는 동안 박살나는 하드웨어 숫자를 생각해보면 딥러닝이 적합하지 않죠. 물론 알고리즘 + 머신러닝을 혼합해서 만들면 되겠지만 이건 쿼드콥터 얘기고 이족보행과 같은 복잡한 메커니즘에 머신러닝으로 강화학습은 불가능하죠. 강화학습을 하려면 feature도 사람이 선택해줘야합니다. 미디어에 알려진 스스로 피쳐를 찾아내는 다른 알고리즘과 다릅니다. 그래서 성과를 내는 로봇하는 회사들은 전통적인 방식을 고수하는거죠. 머신러닝은 제어에 비하면 역사도 짧은 개껌이라서 저 회사 엔지니어급이 할줄 몰라서 안한게 아닐겁니다
18/10/12 22:40
사실 저런 이상적인(?) 로봇의 쓰임새는 그 로봇 자체에 있기 보다는 저런 걸 개발하면서 얻어지는 수많은 기술들을 다양한 분야에 적용할 수 있기 때문에 한다고 봐야죠.
18/10/12 21:33
휴대폰 화면 커지고 카메라 화수 늘어나고 지피에스 달 때도 쓸데없는 짓한다는 사람 많았죠.
저런것들이 더 개발되고 확 싸지면?! 소름끼치게 기대되네요
18/10/12 21:51
작년부터 트릭킹 배우고 았는데 나이가 나이인지라 진도는 잘 안나가지만..
백플립(뒤공중돌기) 하는거 보고 진짜 놀랬습니다. FM대로 하더라구요. 로봇주제에.. 저도 잘 못하는걸.. 크크
18/10/13 00:18
건담같이 덩치큰 로봇이야말로 연료에 대한 대안이 다양해서 만들려고 마음만 먹고 투자하면 금방 만들 겁니다.
거액을 들여서 만들어 봐야 쓸모가 없어서 그렇지...
18/10/13 19:55
예전에 4족보행에 요상한 움직임의 로봇때부터 수시로 근황 보이던데 볼때마다 확실히 기술 발전은 있네요
꾸준히 하던 방향대로 기술 발전 이어가면 분명 어느형태로든 실생활에서도 기술이 활용 될것 같습니다 보스턴 다이나믹스 같은 기업들 어려운 길이지만 참 보기 좋네요
18/10/14 20:29
이대로 꾸준히 기술 발전하고 배터리 분야 혁신이 있고 뭐 ..
그러면 근 미래에......볼만해지겠네요. 단순 노동이런거는 다 죄다 저런 로봇으로 대체될테고.. 집에 가사도우미나 집사나..뭐 아실 성적인 로봇들이라던가..등등 무궁무진하겠네요. 악용하자고 하면 뭐..영화에서 보는 것처럼 디스토피아 될 수도 잇을테고..
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