1. 서론

인공지능은 지난 수십 년 동안 머신러닝 및 딥러닝과 같은 혁신적인 기술 발전을 바탕으로 급속 한 진화를 거듭하였다. 진화한 기술은 로봇에 적용되어 로봇공학 분야에도 큰 도약을 가져왔으며, 오늘날에는 로봇이 인간과 함께 더욱 밀접하게 상호작용할 수 있게 되었다. 인공지능과 로봇의 혁 신적인 결합은 우리의 삶과 산업에 새로운 가능성을 제시하고 있는데, 특히 변동성이 큰 환경에서 인공지능은 중요한 역할을 한다. 인공지능은 로봇이 물건을 들고, 놓으며, 조작하는 등의 작업을 하 는 데 사용되는데, 이를 통해 인간 노동자들은 위험하고 어려운 반복적인 작업 대신 보다 정교하 고 중요한 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다. 인공지능은 로봇이 주변 환경을 탐색하고 세계 를 이해하며 장애물을 피하고 가장 빠른 최적화된 경로를 찾아내는 데 도움이 된다. 또한 주문 예 측 및 공급의 불확실성에 대해 더 잘 대응할 수 있으며, 인간과 물체 간의 상호작용을 개선하는 데 에도 중요한 역할을 한다.

오늘날의 로봇에 있어 가장 중요한 특성은 자율성이다. 인공지능이 로봇의 뇌의 역할을 하게 되 면서 로봇은 인공지능을 통해 복잡한 환경에서 자율적으로 지각, 추론, 학습, 문제해결 및 의사결정 프로세스를 최적화할 수 있다. 보스턴 다이내믹스의 스폿 로봇은 인공지능, 머신러닝 및 딥러닝 기 술을 다양하게 활용하여 다양한 작업과 환경에서 지능적으로 기능한다. 카메라, 레이더 및 초음파 센서의 조합을 사용하여 스스로 경로상의 장애물을 감지하고 피하며 목표 지점으로 이동할 수 있 다. 머신러닝 알고리즘은 센서 데이터를 분석하고 로봇을 제어하는 방법에 대한 결정을 내리며, 장 비 및 구조물의 결함을 감지하고 유지보수 일정을 예측한다. 또한 인간과의 상호작용을 개선하기 위해 음성 및 제스처 인식 기술을 포함한 머신러닝을 활용하여 사용자의 명령을 이해하고 협업을 원활하게 한다. 머신러닝을 통해 새로운 작업 및 환경을 학습하여 더 유연하게 적응하고 다양한 응용분야에 활용될 수 있다