구글 딥마인드, 중급 수준 탁구 로봇 개발

 

 

구글 딥마인드 연구팀이 중급 수준의 탁구 로봇을 개발했다.

 

구글 딥마인드 연구팀은 출판전 논문 공개 사이트인 ‘아카이브(arXiv)’에 발표한 연구 논문에서 아마추어 수준의 플레이어와 경기를 펼칠 수 있는 중급 탁구 로봇을 개발했다고 밝혔다.(논문 제목:Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis)

 

연구팀에 따르면 탁구 로봇은 지난 10여년간 로봇팔을 벤치마킹하는 데 핵심적인 역할을 해왔으며 몇몇 기업들이 이 로봇 개발에 도전했다. 탁구 로봇은 로봇팔의 속도, 반응성, 전략을 잘 드러내준다는 평가를 받고 있다.

 

구글 딥마인드가 탁구 로봇을 테스트한 결과 중급 수준의 실력을 보인 것으로 나타났다. 이 로봇은 모든 초보자 수준의 선수들과의 경기에서 승리했으나 중급 선수들과의 경기에선 55%의 승률을 보였다. 프로급 선수들과의 경기에선 한번도 승리하지 못했다. 총 29번의 인간과의 대결에서 45%의 승률을 보인 것으로 나타났다.

 

연구팀은 "이 탁구 로봇은 사람 수준에서 경기를 할 수 있는 최초의 로봇 에이전트이며 로봇 학습과 제어에서 새로운 이정표를 세웠다“고 주장했다. 이어 ”이번 연구를 통해 실제 기술에서 인간 수준의 성능을 달성한다는 로봇공학의 오랜 목표를 향한 작은 걸음을 내디뎠다"며, "단일 작업에서 인간 수준의 성능을 지속적으로 달성하고, 이어 실제 세계의 여러 유용한 작업에서 인간과 능숙하고 안전하게 상호 작용할 수 있는 범용 로봇을 개발하기 위해선 많은 작업이 남아 있다"고 말했다.

 

연구팀은 탁구 로봇 시스템의 가장 큰 단점으로 빠른 공에 반응하는 능력이라며 시스템 대기 시간, 샷 사이의 의무적인 재설정, 유용한 데이터의 부족을 꼽았다. 또한 높은 볼과 낮은 볼, 백핸드, 볼의 스핀을 읽을 수 있는 능력도 해결 과제로 꼽았다.

 

연구팀은 "빠른 공에 대한 로봇의 반응 시간을 방해하는 대기 시간 제약 문제를 해결하기 위해 우리는 고급 제어 알고리즘과 하드웨어 최적화를 제안한다"며, "여기에는 공의 궤적을 예측하기 위한 예측 모델을 탐구하고, 로봇의 센서와 액추에이터 사이의 빠른 통신 프로토콜을 구현하는 것을 포함한다"고 말했다.

 

 

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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