DGIST, AI 강화학습 기반 의료용 마이크로로봇 인공신경망 개발

국내 연구진이 복잡한 의료용 마이크로로봇 제어 기술을 간소화할 수 있는 새로운 구동 방법을 개발했다.

한국연구재단은 대구경북과학기술원(DGIST) 연구팀이 강화학습 기반의 인공신경망을 활용해 자성 마이크로로봇의 위치를 자동으로 정밀 제어하는 방법을 개발했다고 12일 밝혔다.

자성 마이크로로봇은 외부 전자기 구동 시스템에서 생성되는 자기장으로 제어되며, 인체 내의 필요한 부분에 치료 인자를 전달한느 정밀 표적 치료에 활용된다.

그러나 인체 내부는 혈관·림프·종양 등으로 이루어진 유기체적 환경이기에 마이크로로봇을 목표 위치까지 이동시키기 위해서는 복잡하고 정밀한 수학적 계산과 이를 구현하는 모델링이 필수적이다.

이에 DGIST 연구진은 마이크로로봇의 효율성을 높이기 위해 복잡한 수학적·물리적 모델링 없이 구동이 가능한 강화학습 기반 인공신경망을 개발했다.

의료용 마이크로로봇 구동 인공신경망 [한국연구재단 제공]

해당 인공신경망은 전자기 시스템에 전류를 직접 전달하는 방식으로 마이크로로봇을 구동하기에 3차원 정밀 위치 제어법을 스스로 터득할 수 있는 것이 특징이다.

연구진은 학습된 인공신경망을 활용한 결과, 마이크로로봇이 기존 제어 방식보다 50%가량 빠른 속도로 목표 위치에 도달하고 위치 오차도 40% 더 적게 나타나는 것을 확인했다.

DGIST 최홍수 교수는 "적은 시간과 자원으로 다양한 형태의 마이크로로봇과 전자기 구동 시스템에 적용될 수 있는 범용적인 구동 체계가 될 것으로 기대한다"라고 말했다.

이번 연구 성과는 인공지능 분야 국제학술지 '네이처 머신 인텔리전스'에 지난 11일 실린 것으로 알려졌다.