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[IT뉴스]"상대 움직임 보고 슛까지"…구글, 이족보행 축구 로봇 AI 개발

온카뱅크관리자

2024-04-13 09:00:08

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">수동 제어시스템 보다 더 민첩…"일상에서 유용한 로봇 만드는 것이 최종 목표"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1e9HIpGkUo">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="tPzTw1vazL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(구글 딥마인드 공식 X 계정 갈무리) 2024.04.12 /뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/13/NEWS1/20240413090009460enki.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="XlbYs3WA0N" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/13/NEWS1/20240413090009460enki.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (구글 딥마인드 공식 X 계정 갈무리) 2024.04.12 /뉴스1
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="FQqyrtTNun" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 김승준 기자 = 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.</p>
          <p dmcf-pid="3xBWmFyjpi" dmcf-ptype="general">13일 과학기술계에 따르면 구글 딥마인드 연구진은 최근 국제학술지 사이언스 로보틱스에 이족 보행 로봇에 축구 기술을 학습시킨 연구 결과를 발표했다.</p>
          <p dmcf-pid="0qZwLSDxuJ" dmcf-ptype="general">연구진은 인공지능 학습 방법의 일종인 심층 강화학습을 이용해 휴머노이드 로봇을 훈련시켰다.</p>
          <p dmcf-pid="pB5rovwMFd" dmcf-ptype="general">휴머노이드 로봇은 이족보행을 하기 때문에 사족보행 등 다른 형태의 로봇보다 정밀한 제어로 균형을 잃지 않도록 만들기 어렵다. 로봇의 움직임이 민첩해지고 역동적으로 변할수록 기술 난이도는 올라가는 것으로 알려졌다.</p>
          <p dmcf-pid="U9FONWsd0e" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="u23IjYOJpR" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 연구용으로 특수 개발된 로봇이 아니라 연구 및 교육용으로 시판된 'Robotis OP3' 모델이 활용됐다. 이 모델은 20여개의 모터로 움직임이 제어된다.</p>
          <p dmcf-pid="7V0CAGIizM" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="zvEQBLP3Ux" dmcf-ptype="general">다만 이번 연구는 일 대 일 상황을 기준으로 이뤄졌다. 연구진은 이 대 이 경기를 시작으로 더 복잡한 상황에서의 로봇 제어 연구를 이어갈 방침이다.</p>
          <p dmcf-pid="qTDxboQ07Q" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드는 "이런 연구는 흥미로운 것을 넘어 로봇을 일상생활에 유용하고 안전하게 만들려는 장기 목표의 일환"이라고 강조했다.</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>