미국 매사추세츠 공과대학(MIT) 연구팀이 바닷새에서 영감을 얻은 새로운 마이크로로봇 개발에 성공했다. 로봇은 동일한 날개 세트를 사용하여 공중을 날고 수중 다이빙을 할 수 있으며 두 환경 사이를 전환할 때 추가적인 기계적 하드웨어에 의존할 필요가 없습니다. 수중에서 공중으로 매체 간 점프를 1초 이내에 완료할 수 있습니다.

연구 결과는 사이언스(Science) 저널에 게재되었으며 MIT 기계 엔지니어 Raphael Zufferey의 연구실에서 나왔습니다. 자연에서 퍼핀과 같은 잠수하는 바닷새는 물리적 특성이 전혀 다른 두 매체인 공기와 물을 마주하면서도 비행과 수영의 완벽한 균형을 이룰 수 있습니다. Zufire는 공학적 관점에서 볼 때 과거에는 공기와 물 모두에서 효율적으로 작동할 수 있는 날개를 설계하는 것이 상상조차 할 수 없는 일이라고 말했습니다.

이 혁신적인 수륙양용 로봇은 무게가 약 0.23kg에 불과하고 날개 길이가 약 0.9m에 가깝습니다. 불필요한 기계적 복잡성을 추가하는 것을 피하기 위해 R&D 팀은 디자인에서 과감한 부분을 뺐습니다. 첫째, 로봇은 다리를 완전히 버립니다. 자연의 바닷새는 이륙을 돕기 위해 물을 밀기 위해 발에 의존하는 경우가 많지만, 로봇의 경우 다리를 추가한다는 것은 더 복잡한 기계적 과제를 의미합니다. 따라서 팀은 날개에서 생성된 동력을 직접 사용하여 로봇을 물 밖으로 들어올리기로 결정했습니다.

둘째, 날개 디자인에서도 실제 바닷새와 다르다. 많은 다이빙 새들은 다이빙할 때 날개를 접습니다. 더 많은 관절과 모터를 도입하는 것을 피하기 위해 연구원들은 날개를 더 유연하게 만들어 이 문제를 해결하는 방법으로 전환했습니다. 로봇의 날개는 반투명 나일론 직물로 만들어졌으며 탄소 섬유 지지대로 강화되었습니다. 이러한 재료의 조합은 날개에 공기와 물 흐름의 저항에 적응할 수 있는 충분한 견고성을 제공합니다. 공중을 날 때 날개는 초당 5~6회 연속으로 펄럭일 수 있습니다. 물에서 벗어나기 위해 로봇은 순간적으로 날개짓 빈도를 초당 약 10회까지 늘려 충분한 물 파괴력을 생성합니다.

날개 외에도 로봇의 신체 구조도 독특합니다. 중앙 구조는 내부 구성 요소가 직접 노출되는 개방형 디자인을 채택했습니다. 연구팀은 시스템 전체를 전체적으로 밀봉하지 않고 각 구성요소에 개별 방수 처리를 실시했다. Zuffire는 이 설계를 통해 시스템 전체에 물이 채워질 수 있어 로봇이 날 수 있을 만큼 가벼워질 뿐만 아니라 수중 중성 부력을 유지하여 물이나 싱크대에서 맹목적으로 표류하지 않도록 한다고 설명했습니다.

제네바 호수의 현장 테스트에서 로봇은 인상적인 성능을 보여주었습니다. 영상 기록에 따르면 수면에는 희미한 잔물결만 있었고, 로봇은 1초도 안 되어 물에서 튀어나와 곧바로 공중으로 솟아올랐다.

이번 프로젝트에 참여하지 않은 포틀랜드 대학의 동물 운동 생물학자인 글렌나 클리프턴(Glenna Clifton)은 이번 결과를 칭찬했다. Clifton은 이 로봇이 뛰어난 공학적 성과일 뿐만 아니라 귀중한 과학 연구 도구라고 믿습니다. 이는 생물학이 어떻게 로봇공학에 영감을 주는지 완벽하게 설명하고, 로봇공학은 인간이 생물학적 움직임의 메커니즘을 더 깊이 이해하도록 돕습니다.

향후 응용 가능성에 대해 연구팀은 이 기술이 실제 시나리오에서 큰 잠재력을 가지고 있다고 말했습니다. 먼 바다로 날아가고, 땅에 닿고, 물속으로 잠수해 데이터를 수집할 수 있는 로봇은 녹조 추적, 해양 생물 관찰, 해안선의 진화 연구 등 해안 환경을 모니터링하는 데 매우 유용할 것입니다.

현재 로봇은 1회 충전으로 약 4마일(약 6.4㎞)을 비행하거나 수중에서 1마일(약 1.6㎞) 이상을 헤엄칠 것으로 예상된다. Clifton은 두 가지 극한 환경을 고려하면서 이러한 뛰어난 성능을 유지하고 둘 사이를 자유롭게 전환할 수 있는 것은 의심할 여지 없이 해상 및 항공 크로스미디어 로봇 분야에서 획기적인 진전이라고 지적했습니다.

이 프로젝트는 약 2년에 걸쳐 개발되었습니다. 현재 팀에서는 업그레이드 및 개선 작업을 진행 중인 것으로 알려졌습니다. 향후 버전에는 데이터 수집을 위해 보다 전문적인 센서가 탑재되고 모션 알고리즘이 더욱 최적화될 것으로 예상됩니다.