딥마인드의 AI 기반 축구 봇이 수동으로 프로그래밍된 라이벌을 제치고 우승합니다.

요약

구글 딥마인드 연구원들은 강화 학습 기술을 활용하여 소형 휴머노이드 로봇에 회전, 발차기, 움직이는 물체 추적과 같은 기본적인 축구 관련 능력을 성공적으로 전수했습니다.

축구를 하는 로봇은 MuJoCo 물리 엔진을 기반으로 시뮬레이션 환경에서 훈련을 받았으며, 이후 습득한 숙련도를 20개의 관절이 장착된 소형 로봇인 Robotis OP3 휴머노이드 머신으로 옮겼습니다.

훈련 과정에서 로봇은 두 가지 개발 단계를 거쳤습니다. 처음에는 똑바로 서는 자세와 골을 넣는 기술과 같은 기본적인 능력을 습득했습니다. 그 후, 이러한 개별적인 숙련도를 통합된 로봇 개체 내에서 통합하여 점차적으로 도전적인 적과 대결을 펼치며 다양한 경기 시나리오에서 다재다능함을 연마했습니다.

단순화된 가상 시나리오와 복잡한 현실 사이의 불일치를 극복하기 위해 저희 그룹은 시뮬레이션 환경 내에 파괴적인 요소와 임의의 상황을 통합했습니다. 실험과 오류의 과정을 거치면서 기계는 현실에 존재하는 예기치 않은 교란에 대처하는 방법에 대한 지식을 축적할 수 있었습니다.

동영상: 구글 딥마인드

기존 프로그래밍을 능가하는 인공지능 훈련

인공지능을 활용한 실험용 로봇은 기존 프로그래밍 방식에 비해 주목할 만한 성능 향상을 보여주었습니다. 특히 딥마인드에 따르면 달리기 속도는 181%, 회전 능력은 302%, 일어서기 가속도는 63%, 발차기 속도는 34% 향상되는 놀라운 성과를 거두었습니다.

이 로봇은 경기 상황에 따라 걸음걸이를 조정하고, 골을 넣기 위해 움직임을 조율하고, 공의 궤적을 예측하고, 상대 선수의 골 시도를 방해하는 등 일대일 축구에 대한 높은 이해도를 보여줌으로써 현재 진행 중인 스포츠에 대한 깊은 이해도를 보여주었습니다.

딥마인드는 이 연구가 단순히 특정 기능만을 위해 설계된 전문화된 오토봇이 아니라 다양한 작업을 수행할 수 있는 다목적 로봇 개체를 육성하기 위한 점진적인 진전이라고 생각합니다. 여기에는 여러 감각 양식의 정보를 처리하고 해석하는 능력을 갖춘 멀티 모달 기반 모델의 기능을 활용하여 이러한 자율 에이전트가 능숙한 기관차 능력을 습득하는 데 필요한 최소한의 지시 수준을 결정하는 것이 포함됩니다.

본질적으로 이 연구에서 얻은 결과는 로봇 기술을 일상 생활의 구조에 원활하게 통합하려는 우리의 중요한 열망에 필수적인 요소로서, 인간과 인공 지능 사이의 조화로운 공생을 촉진함으로써 후자가 우리에게 향상된 자율성과 보안을 부여하는 소중한 조력자 역할을 수행합니다.

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