웨비나 녹화 - AI, 로봇, 그리고 후각
인공 지능은 일상 생활에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 과학자들은 이 기술이 제공하는 가능성을 탐구하고 있습니다. 이번 웨비나에서는 코델 K. 프랑스가 AI 전문가로 참여합니다. 코델은 음주측정기, 이온성 액체, 로봇 아키텍처를 연구하는 등 흥미로운 경력을 쌓아왔습니다. 그리고 지금은 로봇의 후각 감지를 가능하게 하는 연구를 진행하고 있습니다. 그의 비전은 가스 누출을 찾는 드론인 전기화학 블러드하운드를 넘어선 것입니다. 그는 "[...] 후각을 활용하지 않고서는 진정한 의미의 인공지능/로봇(또는 감성)을 구현할 수 없다"고 믿습니다.
그가 가장 최근에 개발한 앱인 Scentience는 세계 최초로 완전히 통합된 후각-시각-언어 모델(OVLM)로, 엣지에서 완전히 실행됩니다. 이 앱은 Apple Store에서 구입할 수 있습니다. 코델은 PalmSens 소프트웨어 개발 키트와 스크립팅 언어인 MethodSCRIPT를 사용하여 Scentience를 신속하고 자율적으로 개발할 수 있었습니다.
이 웨비나는 2026년 1월 15일 수요일에 녹화되었습니다.
자주 묻는 질문
드론을 특정 화합물 X의 출처로 안내하는 것은 밀폐된 공간에서 적용될까요, 아니면 개방된 공간에서 적용될까요?
제어하기가 더 쉽기 때문에 밀폐된 공간에서 시작했습니다(바람 없이 HVAC만 작동). 이러한 방법은 실외 공간으로 확장할 수 있지만, 연기 추적을 더 잘 알려면 바람 모델이 필요합니다.
애플리케이션에 사용된 센서는 연구실과 같이 자체적으로 제작했나요, 아니면 상업적으로 구매했나요?
모든 센서는 타사에서 구매한 상용 센서입니다. 기능화는 자체적으로 수행되었습니다.
드론의 작동이 흐름을 방해하여 인식을 방해하지 않는 방법은 무엇인가요?
드론의 로터 세척은 흐름을 방해합니다. 센서를 로터에서 멀리 떨어뜨리고 지면 효과의 변화를 모델링하는 것이 중요합니다. 하비에르 버지스가 여기서 훌륭한 작업을 해냈습니다.
밤나방과 같은 자연의 예를 언급하셨습니다. 밤나방은 극도로 낮은 농도까지 '측정'할 수 있는데, 현재 PalmSens 기반 접근 방식의 최신 기술은 어떤가요?
저는 현재 백만 분의 1 및 10억 분의 1 농도를 모니터링하고 있습니다. 1조 분의 1 농도를 추적하고 희박한 냄새/연기 모델을 더 잘 이해하기 위해 더 열심히 노력하고 있습니다.
경험상 모바일 로봇을 위한 드리프트, 선택성, 견고성 측면에서 전기화학 센싱은 금속 산화물 센서와 어떻게 비교되나요?
두 센서 유형 모두 드리프트합니다. 금속 산화물 센서는 가열을 통해 재설정할 수 있으며, Nik Dennler가 이에 대한 훌륭한 작업을 수행했습니다. 제 경험상 전기화학 센서는 일반적으로 여러 번 사용하면 드리프트를 최소화하기 위해 교체하기가 더 쉽습니다.
생물학적 후각에서 수용체는 비특이적/교차 반응적인데, 기계 후각에는 몇 개의 '수용체'가 필요하다고 생각하시나요?
인간과 같은 후각 성능을 갖추려면 수백 개가 필요할 것 같습니다. 하지만 사냥개와 같은 초인적인 후각 성능을 갖추려면 수천 개가 필요할 것입니다.
시각 센서에서 알려진 희박한 데이터를 기반으로 한 유사한 접근 방식이 후각에도 적용될 수 있을까요?
예, 약간의 조정이 필요하지만 제 경험상 컴퓨터 비전에서 수행되는 희소 모델링 작업의 대부분은 후각으로 잘 추정됩니다.
생물학적 후각은 농도보다 농도 기울기를 더 잘 감지할까요?
예, 반복 가능한 절대 농도 측정이 어렵기 때문에 실제로는 조금 더 쉽게 측정할 수 있습니다. 제 경험상 기울기를 측정하는 것이 더 쉽고 반복적으로 측정할 수 있습니다.
드론에 안테나처럼 작동하는 전기화학 전극이 장착되어 있는 것을 보았습니다. 주로 후각 감지(가스/휘발성 감지)에 사용되며, 현재 이 설정으로 어떤 종류의 화합물을 목표로 하고 있나요?
예, 안테나는 VOC 추적에 사용됩니다. 저는 보통 에탄올을 추적하는 것으로 실험을 시작하는데, 이렇게 하면 Burgues, Duisterhof, Shigaki 등의 최신 기술과 일관성을 유지할 수 있기 때문입니다.
EmStat Pico가 내장된 Sensit Smart. 센싯 스마트가 테스트 스트립을 받아 모델이 분석하고 정보를 제공할 수 있나요?
예, Sensit Smart는 일회용 전기 화학 센서를 지원합니다.
실제 현장 환경 애플리케이션에서 비균질 분석물 농도가 미치는 영향은 무엇일까요? 디지털 트윈 접근 방식이 시스템을 훈련하고 대표 데이터를 캡처하는 데 적합한 절충안이 될 수 있을까요?
예, 디지털 트윈이 도움이 될 수 있으며 실제 로봇이 어떻게 작동할지 평가하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행합니다. 하지만 로봇 공학에서는 시뮬레이션과 현실 사이에 큰 차이가 있기 때문에 시뮬레이션이 항상 틀릴 수 있습니다. 따라서 실제 세계를 정확하게 모델링하려면 모델에 좋은 불확실성 정량화 도구를 통합해야 합니다.
감도와 선택성을 높이기 위해 사전 농도 샘플링 프로토콜을 사용해 보셨나요?
우리는 사전 농축 프로토콜을 많이 시도하지 않았습니다. 샘플링 기법이 큰 영향을 미친다는 데 동의합니다. 저희는 분석에 여러 가지 전기화학 기법을 사용합니다.
센싯 스마트에 얼마나 많은 센서를 통합할 수 있나요?
센싯 스마트에는 하나의 센서가 들어갑니다.
전기 화학 측정은 어떻게 이루어지며, 전해질이 있는지, 드론이 움직일 때 전해질은 어떻게 되는지 자세히 설명해 주시겠습니까?
예, 모든 전기화학 센서에는 특정 화합물을 표적으로 하는 전해질이 있습니다. 드론/로봇은 전 세계를 이동하면서 지속적으로 샘플을 채취하고 (a) 목표 화합물의 농도를 매핑하거나 (b) 목표 화합물의 출처를 정찰합니다.
이를 포렌식 분석에 적용하는 것을 고려해 보셨나요? 범죄 현장의 총탄 잔여물을 예로 들어보시겠어요?
예, 여기에 약간의 작업이 있습니다. 총탄 잔여물 또는 총탄 잔여물의 주요 화학 성분을 대리로 감지하고 싶을 것입니다. 여기서 한 가지 큰 기회는 시간에 따른 잔류물의 화학적 분해를 모델링하고 이것이 프록시 화합물 농도와 어떤 관련이 있는지 이해함으로써 총탄 잔류물이 공기 중에 얼마나 오래 있었는지 파악할 수 있다는 것입니다.
여러 냄새가 비슷하거나 겹치는 센서 반응을 일으킬 때 로봇은 어떻게 불확실성과 모호성을 처리할 수 있을까요?
바로 이 부분에서 최신 머신러닝이 유용합니다. 모든 신호를 분해하고 관심 있는 신호를 감쇠시켜야 합니다. 필터링 방법은 신호의 노이즈를 제거하는 데 도움이 되며, ML 모델은 신호를 분리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 위해 수천 개의 레이어 트랜스포머가 필요하지 않습니다. 작은 다층 퍼셉트론 모델도 이 작업을 매우 잘 수행할 수 있습니다.
멀티 모달 정보(예: 가스 센서 데이터 및 이미지)를 텍스트 디코더에 투사하는 작업을 설명할 때 비전을 접지 양식으로 사용하나요?
예, 시각은 현재 탐색을 위해 배포된 모델의 기반 양식입니다. 챗봇의 경우, 인간은 향기나 언어적 묘사로 냄새를 전달하기 때문에 언어가 시각과 후각을 연결하는 다리 역할을 하므로 언어가 더 나은 기반 양식입니다.
사람의 후각을 제대로 시뮬레이션하기 위해 어떤 유형의 감지 센서가 필요한지 알고 있나요? 그리고 모두 구매할 수 있나요?
인간의 후각 시스템은 아직 100% 이해되지 않았기 때문에 완전한 코 보철물을 개발하는 것은 과학계에서 여전히 큰 기회입니다. 후각의 형태 이론과 진동 이론을 통해 인간의 코가 어떻게 작동하는 것으로 추정되는지에 대한 다양한 아이디어를 살펴볼 수 있습니다. 진정한 인간의 코 보철물은 전기화학, 광학, MOX 및 광학 센서의 조합이 될 것이라고 생각합니다.
병원균을 감지할 수 있을까요?
네, 저희는 Shalini Prasad의 그룹과 함께 연구를 진행하고 있습니다. 병원균 자체를 감지하는 것이 아니라 병원균의 대리자 또는 병원균에 노출되었을 때 신체가 방출하는 화학 물질을 감지하고자 하는 것입니다. 병원체를 직접 감지하는 것보다 더 쉽고 감지할 수 있는 옵션이 더 많은 경우가 많습니다.
파트너의 코에 있는 센서가 배우의 코로 정보를 보낸 다음 저에게 전달할 수 있을까요?
네, 코 보철물이나 뇌-컴퓨터 인터페이스가 필요할 것 같습니다. 디지털 코가 향기를 해석할 수는 있지만 후각 전구로 직접 보내려면 일종의 인터페이스가 필요할 것입니다. 디지털 코가 블루투스를 통해 뉴럴링크에 데이터를 전송할 수도 있겠죠.
후각이 소리와 시각과 같은 다른 감각과 어떻게 협력적으로 통합될 수 있을까요? 감지된 화학물질의 위치와 스캔되는 실제 공간을 공간 매핑하는 것과 같은 방식일까요?
제 생각에 이것은 아직 열려 있는 기회이며 제대로 된 답을 얻지 못했습니다. 더 나은 이해를 위해 인공 후각을 시각 및 언어 AI 모델과 함께 학습시킬 수 있는 방법을 보여주는 더 많은 연구가 필요합니다. 예를 들어 사과 두 개(밀랍 사과 1개와 진짜 사과 1개)가 있다고 가정했을 때, 현재의 AI 모델은 어떤 것이 진짜 사과인지 구분할 수 없습니다. 하지만 후각 센서와 통합된 AI 모델은 과일에서 화학 물질을 방출하기 때문에 구별할 수 있습니다. AI에게 데이터를 주고 "이 향기는 어디에서 나는 거야" 또는 "화합물 X의 출처를 찾아봐"라고 말할 수 있는 기능은 시각, 청각, 후각 간의 멀티모달 학습에 큰 기회를 제공합니다.
UT 댈러스에서도 흉부암용 EC 호흡 센서를 개발하고 있나요?
네, 제가 이 논문의 제1저자였습니다. 저(코달)는 이 논문을 위해 샬리니 프라사드 박사 밑에서 일했습니다.
마약을 감지할 수 있을까요?
예, 이론적으로 VOC를 방출하는 모든 약물은 감지할 수 있습니다. VOC를 방출하지 않는 약물도 일반적으로 더 저렴하게 만들기 위해 VOC 방출 화학물질(예: 펜타닐)과 혼합되거나 노출되기 때문에 검출될 수 있습니다.
VOC가 바이오마커로 사용되나요?
네, 저희는 다양한 흉부 상태와 상관관계가 있는 VOC를 평가하고 호흡 측정기와 AI를 구축하여 호흡에서 이를 선별할 수 있도록 했습니다.