수동 제어시스템보다 더 민첩…"일상에서 유용한 로봇 만드는 것이 최종 목표" 

축구에서 공을 차는 타이밍을 결정하고 자신과 골대의 위치를 분석해 슛을 날리는 것은 빠른 상황 판단과 신체 제어가 필요한 일이다. 로봇이 이런 복잡한 작업을 할 수 있는 초기 단계의 기술이 개발됐다.

13일 과학기술계에 따르면 구글 딥마인드 연구진은 최근 국제학술지 사이언스 로보틱스에 이족 보행 로봇에 축구 기술을 학습시킨 연구 결과를 발표했다.

연구진은 인공지능 학습 방법의 일종인 심층 강화학습을 이용해 휴머노이드 로봇을 훈련시켰다.

휴머노이드 로봇은 이족보행을 하기 때문에 사족보행 등 다른 형태의 로봇보다 정밀한 제어로 균형을 잃지 않도록 만들기 어렵다. 로봇의 움직임이 민첩해지고 역동적으로 변할수록 기술 난도는 올라가는 것으로 알려졌다.

연구진은 시뮬레이션과 실제 로봇 움직임에 기반한 모션 캡처 데이터 등을 활용해 로봇 제어 인공지능을 학습시켰다. 우선 기본적인 축구 기술, 넘어질 때 일어나기 등을 우선 학습시키고 이후 경기 측면에서 필요한 움직임을 다양한 움직임이 학습되도록 훈련했다.

이번 연구에는 연구용으로 특수 개발된 로봇이 아니라 연구 및 교육용으로 시판된 'Robotis OP3' 모델이 활용됐다. 이 모델은 20여개의 모터로 움직임이 제어된다.

연구팀은 "넘어져도 빠르게 일어나는 것을 포함해 걷고, 돌고, 공을 차는 역동적인 움직임이 나타났다"며 "공의 움직임을 예측하고 상대의 슛을 막는 방법도 배웠다. 수동으로 제어 시스템을 설계한 것보다 걷는 속도는 181% 빨랐고 넘어졌을 때 일어나는 시간도 63% 짧았다"고 설명했다.

다만 이번 연구는 1대 1 상황을 기준으로 이뤄졌다. 연구진은 2대 2 경기를 시작으로 더 복잡한 상황에서의 로봇 제어 연구를 이어갈 방침이다.

구글 딥마인드는 "이런 연구는 흥미로운 것을 넘어 로봇을 일상생활에 유용하고 안전하게 만들려는 장기 목표의 일환"이라고 강조했다.