로보틱스 분야에서 뉴로모픽 프로세서의 실시간 처리 활용 사례

1. 로보틱스 분야에서 뉴로모픽 프로세서가 요구되는 배경

로봇 기술은 점점 더 정밀한 작업 수행과 빠른 반응성을 요구받고 있으며, 특히 자율 로봇, 산업용 로봇, 의료용 로봇 등 실시간 처리가 핵심인 분야에서 기존의 디지털 프로세서로는 처리 속도와 에너지 효율에 한계가 존재한다. 로보틱스에서의 연산은 다수의 센서 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 바탕으로 신속하고 정확한 의사결정을 내려야 하는 특성이 있으며, 이 과정에서 뉴로모픽 프로세서의 병렬 처리 능력이 큰 장점을 발휘한다. 뉴로모픽 프로세서는 뇌의 신경망처럼 시냅스와 뉴런 구조를 모사하여, 복잡한 연산을 저전력·고속으로 처리할 수 있다. 특히 로봇이 움직이는 환경에서 지연 없는 데이터 처리는 실시간 반응성과 안전성 확보에 필수적이며, 뉴로모픽 프로세서는 이러한 요구를 충족하는 대안으로 급부상하고 있다. 기존 CPU·GPU 기반 시스템은 연산량 증가 시 전력 소모와 발열 문제가 발생하지만, 뉴로모픽 프로세서는 효율적인 전력 사용과 비동기식 연산 구조를 통해 로봇의 안정적 동작을 가능하게 만든다.

 

2. 실시간 시각 처리에서의 뉴로모픽 활용 사례: 시각 인식 로봇

실시간 시각 정보 처리는 로보틱스 분야에서 가장 중요한 기능 중 하나이며, 뉴로모픽 프로세서는 이 영역에서 특히 높은 효과를 발휘한다. 미국의 로봇 스타트업 비전로보틱스(VisionRobotics)는 2024년 자체 개발한 ‘NeuroSight’ 시각 인식 모듈에 뉴로모픽 프로세서를 탑재하여, 실시간 객체 추적과 분류 작업을 구현했다. 이 모듈은 전통적인 영상 처리 방식이 아닌 이벤트 기반 비전(Event-based Vision) 시스템을 채택하여, 움직임이 감지되는 부분만 실시간으로 처리함으로써 데이터 처리량을 획기적으로 줄이고 지연을 최소화했다. 실제 실험에서는 NeuroSight 모듈이 0.01초 단위의 지연 시간 내에 객체를 식별하고, 경로 예측까지 수행할 수 있었으며, 이를 통해 로봇의 실시간 반응성이 크게 향상되었다. 또한, 해당 시스템은 야외 환경에서의 조도 변화에도 안정적으로 작동했으며, 이 덕분에 다양한 작업 환경에서 로봇의 시각 처리 성능이 개선되었다.

 

 

 

3. 로봇 제어 시스템에서 뉴로모픽 칩의 실시간 연산 활용

로봇의 움직임을 제어하는 과정에서는 근접 센서, 관성 센서, 촉각 센서 등 다양한 신호를 동시에 수집하고 처리해야 하며, 뉴로모픽 프로세서는 이러한 다중 입력 데이터를 병렬로 연산하여, 지연 없이 정확한 모터 제어 명령을 생성할 수 있다. 일본의 로봇 기업 하이테크로보틱스(HighTech Robotics)는 2023년 뉴로모픽 기반의 ‘NeuroControl’ 모듈을 산업용 협동 로봇에 탑재하였다. 이 모듈은 각 관절의 움직임 데이터를 신경망 형태로 실시간 분석하여, 위험 상황 시 즉시 동작을 중단하거나 경로를 변경하는 자율 제어 기능을 구현하였다. 기존에는 중앙 처리 방식으로 인해 0.2초 이상의 지연 시간이 발생했으나, 뉴로모픽 모듈 적용 후 지연 시간이 0.05초 이하로 감소하며, 로봇의 반응성이 대폭 향상되었다. 특히 작업자와 협업하는 로봇 시스템에서 안전성이 크게 개선되어, 산업 현장에서의 적용 가능성이 입증되었다.

 

4. 이동형 로봇에서의 뉴로모픽 실시간 환경 인식 사례

이동형 로봇은 복잡한 실내외 환경을 인식하고, 경로 탐색 및 장애물 회피를 수행해야 하기 때문에, 실시간 환경 인식 능력이 매우 중요하다. 독일의 로봇 스타트업 모션브레인(MotionBrain)은 2024년 개발한 자율 이동 로봇에 뉴로모픽 프로세서 기반의 환경 인식 및 경로 탐색 모듈을 적용하였다. 이 시스템은 라이다, 초음파, 카메라 등의 데이터를 통합 분석하여, 실시간으로 주변 지형과 이동 가능 경로를 탐색하며, 1초 이내로 최적의 경로를 재계산할 수 있는 연산 속도를 구현했다. 뉴로모픽 프로세서의 이벤트 기반 데이터 처리 방식은 이동 중에도 끊김 없는 연산을 가능하게 했으며, 복잡한 환경에서도 충돌 사고 발생률을 90% 이상 감소시켰다. 이 사례는 특히 물류 자동화 및 실내 배송 로봇 분야에서 뉴로모픽 기술의 적용 가능성을 실증한 예로 평가받고 있다.

 

5. 로보틱스와 뉴로모픽 기술의 미래적 확장 전망

로보틱스와 뉴로모픽 프로세서의 결합은 단기적으로 실시간 처리 성능 향상, 중장기적으로는 로봇의 자율 학습 및 적응 능력 강화로 이어질 전망이다. 뉴로모픽 프로세서는 하드웨어적으로 온디바이스 러닝(On-device Learning)이 가능하여, 로봇이 외부 서버에 의존하지 않고 현장에서 직접 데이터를 학습하고 의사결정을 개선할 수 있게 한다. 이는 차세대 자율 로봇의 핵심 기술로, 로봇이 다양한 환경에서 스스로 최적화된 행동을 선택할 수 있게 해준다. 더불어 로봇과 인간 간의 상호작용(HRI) 분야에서도 뉴로모픽 기술은 감정 인식, 표정 분석 등을 실시간으로 처리하여, 더 자연스럽고 직관적인 로봇 인터페이스 개발에 활용될 수 있다. 향후에는 뉴로모픽 기반 로봇이 의료 재활, 고령자 케어, 스마트 팩토리 등 고도화된 영역에서 핵심적 역할을 하게 될 것으로 기대되며, 이에 따라 뉴로모픽 기술의 로보틱스 시장 내 비중은 급속도로 확대될 것으로 전망된다.