구글 딥마인드, 탁구 치는 로봇 연구 발표

구글 딥마인드가 아마추어 수준의 인간과 경쟁할 수 있는 탁구 로봇 연구를 발표했습니다. 이번 연구는 AI를 활용하여 로봇이 어떻게 인간처럼 기술을 연마할 수 있는지를 보여줍니다.

1. 인간처럼 학습하는 로봇

딥마인드는 이미 AlphaGo를 통해 바둑 분야에서 인간 수준을 초월한 AI를 개발한 바 있습니다.

그러나 탁구는 위치, 속도, 회전 등 여러 변수를 고려해야 하는 복잡한 스포츠입니다.

이 연구에서는 두 가지 주요 요소—높은 전략적 결정 능력과 이를 실행할 물리적 기술—가 필요합니다.

로봇은 실시간으로 최적의 전략을 선택하고 이를 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

연구진은 계층적이고 모듈화된 정책 아키텍처를 제안했습니다.

이 시스템은 여러 저수준 기술 정책과 고수준 컨트롤러로 구성되어 있으며,

각각의 기술은 탁구 전문 기술을 의미합니다.

로봇은 특정 기술을 훈련한 후, 최적의 타이밍에 이를 활용하는 능력을 배웁니다.

이를 위해 게임 통계와 상대의 능력을 기반으로 최적의 기술을 선택합니다.

2. 탁구 로봇의 학습 방법

탁구 로봇은 초기 데이터 수집을 통해 학습을 시작합니다.

인간 대 인간 경기 데이터를 바탕으로 시뮬레이션에서 훈련한 후, 제로샷 기술을 통해

실제 하드웨어에 적용됩니다.

이 과정에서 로봇은 다양한 기술을 담당하는 저수준 컨트롤러를 구축하며,

현실과의 차이를 줄이기 위해 어댑터를 사용합니다.

고수준 컨트롤러는 공의 상태 데이터를 분석하여 어떤 스타일로 대응할지를 결정합니다. 실제 경기에서 로봇은 실시간으로 데이터를 수집하며, 이를 통해 자신의 기술을 개선하고 상대의 스타일에 적응합니다.

이러한 연구는 '실전과 같은 훈련'과 '훈련과 같은 실전'을 반복하는 방식으로 진행되며, 이를 통해 로봇은 다양한 전략을 개발하고 테스트합니다. 시뮬레이션에서 학습한 모델을 현실로 옮기는 과정을 통해, 물리적 모델링의 중요성이 강조됩니다.

딥마인드의 이번 연구는 AI가 다양한 스포츠 분야에서도 인간의 기술을 모방하고 발전시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다.