AI가 훈련한 로봇이 드리블하고, 패스하고, 골을 넣는 모습을 지켜보세요(영상: Google DeepMind).
인간형 로봇은 오랫동안 과학자들의 야망의 산물이었습니다. 과학자들은 인간의 모든 활동을 시뮬레이션하고 다양한 목적으로 활용할 수 있는 장치를 만들고자 했습니다.
하지만 인간형 로봇의 개발은 여전히 많은 한계에 직면해 있다. 모든 움직임을 프로그래밍해야 하기 때문이다. 이를 위해서는 과학자들이 엄청난 양의 데이터를 종합해야 합니다.
하지만 오늘날의 로봇 기술은 AI로부터 큰 도움을 받았습니다. 이는 실제로 로봇을 개발하고 구현하는 데 있어 중요한 전환점이 됩니다.
AI의 자기학습 능력은 로봇이 미리 프로그래밍된 동작에 따라 움직일 필요가 없으며, 인간의 직접적인 제어 없이도 기술을 완벽하게 수행할 수 있다는 것을 의미합니다.
새로운 연구에서 Google DeepMind의 과학자들은 "심층 강화 학습"이라는 기술을 사용하여 로봇 Robotis OP3가 축구를 하도록 훈련시켰습니다.
이는 다양한 AI 훈련 방법을 결합한 머신 러닝 훈련 기술입니다. 그 곳에서 로봇은 인공 뉴런처럼 기능하는 알고리즘 네트워크를 사용하며, 인간의 뇌와 비슷하게 배열되어 있습니다.
AI에 의해 훈련된 로봇은 발의 각도를 바꾸거나, 상대방을 속이기 위해 회전하는 등 프로그래밍하기 매우 어려운 비상 동작 행동을 개발했습니다.
시뮬레이션 경기에서 AI로 훈련된 로봇은 이 기술로 훈련되지 않은 로봇보다 움직임이 181% 더 빠르고, 회전은 302% 더 빠르고, 공을 차는 속도는 34% 더 빨랐으며, 넘어진 후 회복하는 데 걸리는 시간은 63% 더 짧았습니다.
실제 녹화된 영상을 보면, 로봇이 드리블, 블로킹, 패스, 득점 등의 복잡한 동작을 비교적 능숙하고 빠른 속도로 수행할 수 있는 것을 알 수 있습니다.
연구원들은 로봇이 발의 각도를 바꾸거나, 상대방을 속이기 위해 회전하는 등 프로그래밍하기 극히 어려운 비상 이동 행동을 발달시켰다고 덧붙였다.
연구 결과에 따르면 이러한 AI 훈련 기술은 일반적으로 인간형 로봇에서 간단하면서도 비교적 안전한 동작을 생성하는 데 사용될 수 있다. 이러한 출발점에서 로봇은 더 복잡한 동작으로 발전할 수 있으며, 실제 상황에 더 많이 적용될 수 있습니다.
같은 기술 덕분에 로봇은 단 10시간의 훈련만으로 커피를 만들 수 있게 됐습니다.
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