인간 수준 경기 가능한 AI 탁구 로봇 개발했다

구글 AI 연구 부문인 구글 딥마인드가 아마추어 인간 수준으로 경기할 수 있는 탁구 로봇을 개발했다.

구글 딥마인드에 따르면 탁구 로봇은 공을 상대에게 되받아치는 등 낮은 수준 기술 뿐 아니라 목표 달성을 위한 전략 수립이나 승리를 향한 장기 계획 수행 등 높은 수준 기술도 겸비해야 하기 때문에 1980년대부터 로봇 공학의 벤치마크로 개발되어 왔다고 한다.

구글 딥마인드는 공 위치와 속도, 스핀에 관한 정보를 수집하고 로봇에게 포핸드 톱스핀이나 백핸드 타깃팅, 서브 리턴 등 다양한 기술을 학습시켰다.

Meet our AI-powered robot that’s ready to play table tennis. 🤖🏓

It’s the first agent to achieve amateur human level performance in this sport. Here’s how it works. 🧵 pic.twitter.com/AxwbRQwYiB

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024

훈련할 때에는 먼저 시뮬레이션에서 훈련을 진행하고 이후 현실 세계에 배치된 탁구 로봇은 인간과의 경기를 통해 성능에 관한 데이터를 수집하고 피드백해 기술을 개선한다.

구글 딥마인드가 개발한 탁구 로봇은 탁구대 어느 쪽으로 공을 칠 경향이 있는지 등 대전 상대 행동과 플레이 스타일을 분석해 다양한 대전 상대에 적응하도록 설계되어 있다. 구글 딥마인드는 이를 통해 다양한 기술을 시도하고 성공률을 시험하며 경기 중에 전략을 조정할 수 있다고 말했다.

Robotic table tennis has served as a benchmark for this type of research since the 1980s.

The robot has to be good at low level skills, such as returning the ball, as well as high level skills, like strategizing and long-term planning to achieve a goal. pic.twitter.com/IX7VuDyC4J

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024

이번 테스트에서 탁구 로봇은 29경기를 실시했다. 구글 딥마인드에 따르면 이번 탁구 로봇은 초보자와의 대결에서는 승률 100%를 달성했지만 중급자와의 대결에서는 55% 경기에서 승리했다. 상급자와의 대결에서는 1번도 승리하지 못했고 최종적으로 29전에서의 승률은 45%에 그쳤다. 연구팀은 반응 속도나 카메라 감지 능력, 스핀 처리, 라켓 러버 등 물리적인 제한과 기술상 제한이 있어 시뮬레이션에서 정확하게 모델링하는 건 어렵다고 말했다.

To train the robot, we gathered a dataset of initial table tennis ball states – which included information about position, speed, and spin.

The system practiced using this library and learned different skills, like forehand topspin, backhand targeting, and returning serves. pic.twitter.com/zqGg1Fxf7F

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024

그럼에도 구글 딥마인드는 이번 탁구 로봇은 인간 수준으로 인간과 스포츠를 할 수 있는 첫 로봇 에이전트이며 로봇 학습과 제어에 있어서 이정표를 나타내지만 현실 세계 기술에서 인간 수준 성능을 달성한다는 로봇 공학에서의 오랜 목표를 향한 작은 한 걸음에 불과하며 현실 세계에서 인간과 잘 협업하기 위해선 많은 작업이 남아 있다고 말했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.