로보틱스
버섯 로봇의 부상: 균류 기반 로봇이 등장하다
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
소프트 로봇이 필요한 이유
로봇이 통제된 공장 환경을 벗어나 사람이나 섬세한 물체와 상호작용하려면 정밀한 움직임 제어와 적절한 접촉력이 필요합니다.
이를 위해 촉각 등 민감한 센서가 중요합니다. 센서의 내구성, 비용과 재료는 기술마다 다르며, 모든 전자 센서가 희토류를 사용하거나 본질적으로 취약한 것은 아닙니다.
생물은 단백질과 세포 구조, 에너지 대사 등을 통해 환경을 감지합니다. 이를 로봇에 활용하려는 연구가 진행되고 있습니다.
생물의 구조나 기능을 인공 재료로 재현하는 생체모방은 한 접근입니다. 관련 내용은 ”로봇공학은 자연에서 무엇을 배울 수 있을까?”에서 살펴봤습니다.
또 다른 방향인 소프트 로봇은 유연한 구동부와 접촉면을 사용합니다. 관련 연구는 ”폼 유체공학이 소프트 로봇에 기여할 수 있는 방법”, ”사람 같은 손: 새로운 적층 제조 기술로 발전하는 소프트 로봇”, ”자성 젤 캡슐이 로봇공학과 의학을 발전시킬 가능성”에서 다뤘습니다.
인공 재료로 생물의 기능을 흉내 내는 대신 실제 살아 있는 조직을 전자·기계 시스템과 결합할 수도 있습니다.
코넬대학교와 피렌체대학교 연구진은 Science Robotics에 실린 ”균사의 전기생리 측정을 매개로 한 로봇의 감각·운동 제어”에서 균사의 전기 신호를 로봇 제어에 사용하는 방법을 보고했습니다. 균류가 모터에 전력을 공급한 것은 아닙니다.
균류의 생체 전기 신호
균류의 균사는 실 모양의 구조로, 생물학적 전기 활동을 나타낼 수 있습니다. 환경 자극에 따른 변화는 생체 센서 연구의 대상입니다.
이번 실험은 자발적인 신호와 자외선 자극에 대한 반응을 활용했습니다. 모든 화학물질 감지가 이미 구현되었다는 뜻은 아닙니다.
바이오로봇을 살아 있게 유지하기
기존 연구에는 배양한 근육을 로봇에 결합하는 방법도 있습니다. 예를 들어 ”근육 기반 구동기가 로봇의 가능성을 넓힐 수 있는 방법”에서 소개했습니다.
살아 있는 조직은 온도, 수분, 영양과 오염 관리가 필요합니다. 일반적인 기계 부품과는 유지관리 조건이 다릅니다.
조직의 상태가 나빠지면 신호나 구동 성능도 달라질 수 있습니다.
균사는 일부 조직에 비해 다양한 환경에서 견딜 수 있어 유망한 소재입니다. 그렇다고 배양 균사가 오염이나 감염에 면역인 것은 아닙니다.
균류는 빛, 접촉이나 화학적 환경 등의 변화에 반응할 수 있습니다. 센서로 활용하려면 대상 자극과 신호의 관계를 검증해야 합니다.
전기 신호를 전자 장치로 읽어 로봇 제어에 사용할 수 있지만, 신호 해석과 재현성, 장기 안정성을 평가해야 합니다. 완벽한 센서가 이미 완성되었다고 보기는 어렵습니다.
균류 로봇은 어떻게 작동하는가
연구진은 전극을 포함한 인터페이스에 균사를 배양하고 전기 활동을 측정했습니다. 제어 시스템이 신호를 로봇의 움직임 명령으로 변환했습니다.
측정 장치는 진동과 전자기 간섭의 영향을 줄이도록 설계되었습니다. 모든 잡음이 완전히 제거된다는 의미는 아닙니다.
이는 이동하는 생체혼합 로봇에서 균사의 전기생리 신호를 기록하고 활용하는 기술적 진전입니다.
실험에서는 자외선에 따라 로봇의 움직임이 바뀌었습니다. 화학 자극에 대한 반응을 이용하는 것은 후속 개발 방향으로 제시되었습니다.
예를 들어 토양의 화학 상태를 감지해 비료 사용을 돕는 로봇을 구상할 수 있습니다. 아직 이번 실험이 농작물의 비료 필요량을 현장에서 정확히 판별했다는 뜻은 아닙니다. 농업 로봇에 대해서는 ”투자자가 주목할 변화: 농업으로 확산되는 로봇”.
병원체 감지도 향후 가능한 연구 방향이지만 별도의 검증이 필요합니다.
다학제적 분야
기계, 전자, 생물 배양과 신호처리가 결합하는 분야인 만큼 표준화와 재현 가능한 제작법이 중요합니다.
Anand Mishra는 이런 시스템에 기계공학, 전자공학, 균학, 신경생물학과 신호처리 지식이 함께 필요하다고 설명했습니다. 그는 유기 로봇 연구실의 연구원으로, 이 연구실은 Rob Shepherd가 이끌고 있습니다.
Anand Mishra는 Bruce Johnson와 전기생리 신호 측정 방법을 연구하고, Kathie Hodge와 균사 배양 및 전극 삽입 과정의 오염 방지를 협력했습니다. 균사는 비교적 강인하더라도 깨끗한 배양 관리가 필요합니다.
첫 번째 프로토타입
연구진은 거미와 비슷한 형태의 소프트 로봇과 바퀴 달린 로봇을 만들었습니다.
균사의 자발적 전기 활동은 로봇의 보행이나 바퀴 움직임으로 변환되었습니다. 자외선 자극을 주자 움직임 패턴도 달라졌습니다. 기계적 구동 에너지는 로봇의 전원에서 공급되었습니다.
생체·소프트 로봇 관련 투자
유연한 로봇은 물류, 식품 취급과 의료 지원 등에 활용될 수 있습니다. 살아 있는 조직을 사용하는 생체혼합 로봇은 연구 단계가 다르며, 일반 산업용 소프트 그리퍼와 구분해야 합니다.
관련 상장기업의 주식은 이를 취급하는 증권사를 통해 거래할 수 있습니다. securities.io에서 다음 지역 투자자를 위한 증권사 비교도 확인할 수 있습니다. 미국, 캐나다, 호주, 영국, 그 밖의 여러 국가.
개별 기업 외에 로봇 관련 ETF를 살펴볼 수도 있습니다. 예를 들어 GlobalX Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ), iShares Automation & Robotics UCITS ETF (RBOT) 또는 Global Robotics & Automation Index ETF (ROBO) 등이 있습니다. 추가 정보는 ”로봇·인공지능 관련 ETF 5종”에서 확인할 수 있습니다. 보유 종목과 비용을 검토해야 하며, 이런 ETF가 균류 로봇 연구에 직접 투자하는 것은 아닙니다.
또는 ”주요 로봇 기업 10곳”을 참고할 수 있습니다.
로봇 기업
1. Soft Robotics
Soft Robotics는 비상장 기업으로, ”비공개 상장”이라는 표현은 잘못되었습니다. ABB Technology Ventures는 2018년 투자와 협력을 발표했습니다. 이는 균류 제어 기술을 이미 상용화했다는 뜻이 아닙니다.
mGripAI는 부드러운 그리퍼에 3D 비전과 AI를 결합해 식품 등의 물체를 다루는 시스템입니다. 로봇 팔 등과 통합되며 균사 기반 장치는 아닙니다.
출처: Soft Robotics
폼 유체공학이나 생체 센서를 결합하는 것은 가능한 연구 구상입니다. 해당 제품에 이미 적용되었다는 근거로 제시해서는 안 됩니다.
다음 영상은 mGripAI의 작업 사례입니다.
유연한 구동부와 그리퍼는 식품 취급 등 산업 공정에서 활용됩니다.
AI, 비전과 로봇 기술의 발전은 다른 업무를 지원할 가능성이 있습니다. 실제 도입에는 신뢰성, 비용과 안전성 검증이 필요합니다.
균사 센서로 식품 상태나 유해물질을 감지하는 구상도 흥미롭지만, 현재 FlexPicker나 mGripAI가 이를 구현했다고 볼 수는 없습니다.
2. Boston Dynamics
노란색 사족보행 로봇 Spot을 개발한 Boston Dynamics의 플랫폼은 시설 점검과 위험 환경 조사 등에 쓰입니다. 74,500달러는 2020년 출시 당시 기본 가격으로, 현재 구성별 가격과 다를 수 있습니다.
Spot은 적절한 도킹 장비와 설정을 통해 자동 충전과 반복 점검을 수행할 수 있습니다. 정비나 사람의 개입 없이 무조건 24시간 계속 작동한다는 뜻은 아닙니다. 회사가 발표한 배치·고객 관련 수치는 발표 시점과 로봇 대수 또는 고객 수의 정의를 구분해서 읽어야 합니다.
제조, 에너지, 건설, 연구와 공공 분야에서 활용 사례가 있습니다.
균사 기반 센서를 이런 이동 플랫폼에 결합하는 것은 향후 연구 아이디어이며 실제 통합 제품의 성능이 입증된 것은 아닙니다.
현대자동차그룹이 2021년 인수 거래를 마무리했을 당시 지분은 현대차그룹 80%, 소프트뱅크 계열사 20%였습니다. 이 비율은 해당 거래 시점의 구조입니다.
Boston Dynamics는 휴머노이드 Atlas의 연구·개발로도 알려져 있습니다.
출처: Boston Dynamics
현대자동차그룹은 자동차 제조를 비롯한 여러 사업과 기술 개발에 참여하는 한국의 기업집단입니다. 이런 집단은 재벌이라는 용어로 설명되기도 합니다.
로봇과 자동화에 대한 관심은 한국의 낮은 출산율과 인력구조 변화와도 관련될 수 있습니다. 하지만 인구 문제를 해결하는 방법이 자동화뿐이라고 단정할 수는 없습니다. 노동·교육·이민·돌봄 정책 등도 영향을 줍니다.
회사의 자동화 전략에 제시된 자동화율 78% 증가와 1인당 생산성 38% 증가 등의 수치는 특정 계획이나 분석의 목표로 이해해야 하며, 전체 경제에서 이미 실현된 결과나 보장된 성과가 아닙니다.
