딥마인드, 인간 수준의 탁구 플레이가 가능한 로봇 개발

구글의 딥마인드 로봇틱스 팀은 새로 개발된 탁구 로봇을 통해 로봇 공학 분야에서 중요한 진전을 발표했다. 최근 발표한 논문 ‘인간 수준의 경쟁력 있는 로봇 탁구 달성(Achieving Human-Level Competitive Robot Table Tennis)’에서 이 로봇은 아마추어 인간 선수와 비교할 수 있는 높은 수준으로 플레이하는 모습이 보인다. 

이는 특히 빠른 사고와 빠른 행동이 중요한 스포츠 분야에서 로봇 공학에 상당히 중요한 의미를 가진다.  

“이것은 인간 수준으로 사람과 스포츠를 할 수 있는 첫 번째 로봇 에이전트이며 로봇 학습 및 제어의 이정표를 나타냅니다. 그러나 이는 여전히 로봇 공학에서 오랫동안 추구해 온 목표인 많은 유용한 실제 기술에서 인간 수준의 성능을 달성하기 위한 작은 한 걸음에 불과합니다.” 

연구 논문

연구, 로봇의 탁구 강점과 한계 밝혀

그것은 초보자의 성능보다 높았으며 중급 선수에게만 45%의 확률로 패배했다. 그럼에도 불구하고 더 경험이 많은 상대에게는 단 한 번의 경기에서도 승리하지 못했다. 전반적으로 로봇은 열린 29경기 중 45%의 승리를 거두었다. 이 성능은 이 접근법의 일부 제약과 미래의 기회를 보여준다. 

로봇이 큰 이정표를 달성했음에도 불구하고 다양한 장애물에 부딪혔다. 주요 문제는 공에 대한 반응으로, 이는 시스템 지연, 샷 사이의 필수 초기화 필요성, 데이터 부족으로 설명될 수 있다. 이 연구의 저자들은 딥마인드(DeepMind)도 이러한 한계를 지적하며 로봇의 능력을 향상시키는 방법을 제안한다.

지연 시간과 관련하여 팀은 향상된 제어 알고리즘과 하드웨어 개선을 조사할 것을 제안한다. 가능한 향상 사항에는 공의 움직임에 대한 더 정확한 모델 생성과 로봇의 센서 및 액추에이터 간 통신 강화가 포함된다. 

이러한 변화는 로봇의 반응 속도와 전반적인 성능을 높이기 위한 것이다. 또한 로봇은 높은 공과 낮은 공, 백핸드, 공의 스핀 이해에 문제가 있다.

딥마인드가 수행한 연구 결과는 탁구 응용 프로그램에 국한되지 않는다. 이 로봇 개발에 사용된 원칙은 미래에 다른 부문을 향상시키는 데 사용될 수 있다. 팀은 로봇 공학에서 정책 아키텍처, 시뮬레이션 사용 및 실시간 전략 조정에 중점을 두고 있다. 

탁구가 로봇 공학의 인기 있는 테스트베드로 부상

탁구는 정확성, 계획, 속도에 대한 요구 사항으로 인해 로봇 공학에서 가장 인기 있는 무대 중 하나이다. 구글 딥마인드의 로봇은 탁구를 플레이하는 다른 유명한 로봇 시스템 중 하나이다. 

2017년 일본 전자 회사 오므론은 ‘로봇 탁구 튜터’인 FORPHEUS를 소개했는데, 이는 세계적으로 최초의 것으로 간주되었다. 그리스 신화 인물에서 이름을 따온 이 로봇 오르페우스는 기네스 세계 기록을 세웠으며, 미래에 사람과 로봇 간의 관계가 어떻게 발전할지 보여줬다. 

오므론의 FORPHEUS는 인간 기술을 자동화와 통합하여 탁구가 로봇 공학의 개선에 어떻게 기여할 수 있는지 보여주었다. 구글 딥마인드의 로봇 제작은 AI 및 로봇 공학에서 주요 진전으로 간주된다.