<a href="https://thr-law.co.kr/busan_family" target="_blank" rel="noopener" title="부산가사변호사" class="seo-link good-link">부산가사변호사</a> 물체의 일부를 보고 전체 모양을 완성하는 과정을 반복시켰다. 다음 단계 땐 고무줄을 이용했다. 로봇이 직접 고무줄을 꼬았다 풀었다 하며 목표 상태와 현재 상태의 차이를 파악하고 일에 필요한 행동을 찾는 과정을 계속하게 했다.

연구진은 학습을 마친 AI를 로봇팔에 탑재하고 △고리 모양 홈에 고무줄 넣기 △원기둥 구조물에 고무줄 끼우기 △꼬인 채 걸려 있는 고무줄 풀어서 걸기의 3가지 고난도 작업을 시켜봤다. 사용된 고무줄이 지름 10~20cm, 두께 0.5~0.7cm의 고리 형태였는데, 로봇은 세 작업 모두 각각 5초도 안 돼 완료했다. 성공률은 90% 이상이었다.

로봇팔은 내장된 카메라가 촬영한 고무줄의 영상 데이터를 토대로, 조작이나 변형에 따른 다음 형태를 유추하며 순간순간 행동을 결정했다고 연구진은 설명했다. 사람이 고무줄을 조작하는 것과 비슷하다. 박 교수는 "가령 배관 유지·보수를 할 때 고무 고리를 끼우고 빼는 작업까지 로봇이 할 수 있는 기술 기반을 마련한 것"이라고 설명했다..