구글 딥마인드의 연구원들은 특별한 방법을 사용하여 로봇에게 기존의 방법보다 훨씬 더 잘 축구를 가르치는 데 성공했습니다. 

검색 엔진 회사의 연구소에서 만든 로봇리스 OP-3라는 휴머노이드 로봇은 키가 50cm에 불과하며, 동영상에서 축구 실력을 선보입니다. 이 영상은 로봇이 어떻게 움직이고, 공을 차고, 빠르게 회전하고, 넘어진 후 빠르게 다시 일어서는지 보여줍니다.

이 미니 로봇은 공의 로빙, 블로킹, 수비 등의 기술도 놀라울 정도로 능숙하게 구사합니다. 심지어 위르겐 클린스만 스타일의 '다이버'도 있는데, 이것이 계획된 것인지는 확실하지 않습니다. 하지만 이전의 로봇 축구 시험과 비교했을 때 업그레이드가 눈에 띄는 것은 분명합니다.

뉴사이언티스트의 보도에 따르면 딥마인드 연구원들은 딥러닝과 강화 학습을 결합하여 미니 로봇을 훈련시켰습니다. 후자는 시행착오를 통한 학습을 포함하며, 올바른 결정을 내릴 경우 보상을 받을 수 있습니다.

딥마인드 분석에 따르면 이러한 방식으로 훈련된 로봇은 사전 프로그래밍된 기술을 학습한 로봇보다 축구를 하는 데 필요한 기술을 훨씬 더 잘 수행합니다. 예를 들어 OP-3 로봇은 거의 3배 더 빠르게 달릴 수 있고 심지어 4배 더 빠르게 회전할 수 있습니다.

또한 일대일 게임에서 넘어진 후 공을 3분의 1 더 세게 쏘고 63% 더 빨리 다시 일어날 수 있습니다. 딥마인드 개발자 가이 레버는 "이러한 동작을 수동으로 설계하고 스크립팅하는 것은 매우 어렵습니다."라고 말합니다.

물론 연구진은 축구 로봇을 프로 축구 선수 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 삼고 있지는 않습니다. "그보다는 합성 훈련 방법을 사용하여 복잡한 기술을 빠르게 구축하여 실제 업무에 빠르게, 그리고 더 중요한 것은 강력하게 적용할 수 있는 방법을 이해하는 것입니다."라고 딥마인드 연구원 투오마스 하르노야는 설명합니다.

셰필드 대학의 로봇 공학 전문가인 조나단 에이트켄은 딥마인드 결과에 대해 긍정적으로 평가합니다. 구글은 시뮬레이션을 실제 애플리케이션과 환경으로 옮기는 문제에 대한 유용한 해결책을 찾았다고 Aitken은 말합니다. 해당 연구는 사이언스 로보틱스에 게재되었습니다.

- DeepL 번역 -