로봇은 드리블, 수비수 제치기, 그리고 스스로 골을 넣는 법을 배웠습니다.

인공지능으로 훈련된 로봇이 드리블하고, 수비수를 제치고, 골을 넣는 모습을 보세요 ( 영상 : 구글 딥마인드).

휴머노이드 로봇은 오랫동안 과학자들이 인간의 모든 활동을 모방하여 다양한 목적에 활용할 수 있는 장치를 만들고자 하는 열망의 산물이었다.

하지만 인간형 로봇 개발은 여전히 ​​많은 한계에 직면해 있는데, 모든 움직임을 프로그래밍해야 하기 때문입니다. 이를 위해서는 과학자들이 엄청난 양의 데이터를 종합해야 합니다.

하지만 현대 로봇 기술은 인공지능의 상당한 도움을 받았습니다. 이는 로봇의 개발과 실용화에 있어 중대한 전환점을 가져왔습니다.

인공지능의 자기 학습 능력은 로봇이 미리 프로그래밍된 지침에 따라 움직일 필요 없이, 인간의 직접적인 통제 없이도 다양한 기술을 수행할 수 있게 된다는 것을 의미합니다.

구글 딥마인드의 과학자들은 새로운 연구에서 "심층 강화 학습"이라는 기술을 사용하여 로봇 로보티스 OP3에게 축구를 하도록 훈련시켰습니다.

이는 다양한 AI 훈련 방법을 결합한 머신러닝 훈련 기법입니다. 이 기법에서 로봇은 인공 뉴런처럼 작동하고 인간의 뇌와 유사한 구조를 가진 알고리즘 네트워크를 사용합니다.

인공지능으로 훈련된 로봇은 발을 구석으로 몰거나, 상대를 속이기 위해 빙빙 도는 등 프로그래밍하기 매우 어려운 비상 이동 동작을 개발했습니다.

모의 경기에서 AI로 훈련된 로봇은 이 기술을 사용하지 않고 훈련된 로봇에 비해 이동 속도가 181% 더 빠르고, 방향 전환 속도가 302% 더 빠르며, 공을 차는 속도가 34% 더 빠르고, 넘어졌을 때 회복하는 데 걸리는 시간이 63% 더 짧았습니다.

녹화된 영상에서 볼 수 있듯이, 로봇은 드리블, 블로킹, 수비수 제치기, 득점 등과 같은 복잡한 동작들을 비교적 능숙하고 빠른 속도로 수행할 수 있었습니다.

연구진은 또한 로봇들이 발끝으로 회전하거나 상대를 속이기 위해 빙빙 도는 등 프로그래밍하기 매우 어려운 비상 이동 동작을 개발했다고 덧붙였다.

이번 연구 결과는 이러한 AI 훈련 기법을 활용하여 인간형 로봇이 단순하지만 비교적 안전한 움직임을 구현할 수 있음을 시사합니다. 이를 시작점으로 삼아 로봇의 움직임을 더욱 복잡하게 만들고 실제 상황에 더욱 폭넓게 적용할 수 있을 것입니다.

동일한 기술을 적용한 결과, 로봇은 단 10시간의 훈련 기간 후 스스로 커피를 내릴 수 있게 되었습니다.

원천: https://dantri.com.vn/khoa-hoc-cong-nghe/robot-da-tu-biet-lua-bong-qua-nguoi-ghi-ban-20240412082002607.htm