"컬링 로봇, 컬리가 마치 프로선수와 같이 돌을 던진다(Curly the curling robot throws stones like a pro)."
국내 연구진이 개발한 인공지능(AI) 컬링 로봇, 컬리(Curly)에 대해 미국 정보기술(IT) 전문매체 테크크런치가 24일 이같이 보도했다.
컬리는 최근 국내 최고 수준의 컬링팀들과 실전 경기를 벌여 4전 3승을 기록했다. 컬링은 경기가 얼음 위에서 열려 변수가 많고 불확실성이 큰 데다 치밀한 전략적 사고까지 필요해 '빙판 위의 체스'로 불린다.
고려대 인공지능학과 이성환 교수팀은 이날 국제학술지 '사이언스 로보틱스'(Science Robotics)에 발표한 논문에서 환경 변화에 적응하며 학습하는 '적응형 심층 강화 학습'(Adaptive Deep Reinforcement Learning)을 적용한 인공지능 컬링 로봇 컬리가 국내 최고 수준의 컬링팀들과 실전 경기를 벌여 4전 3승을 올리는 성과를 냈다고 밝혔다.
이 교수는 "적응형 심층 강화학습은 불확실성이 높은 실제 환경에서 다양한 변수로 임무 수행 환경이 수시로 변할 때, 인공지능 로봇이 노출된 환경에 대한 재학습 없이 실시간으로 적응하며 안정적으로 임무를 수행할 수 있게 하는 방법"이라고 설명했다.
그는 "이 방법은 외부 센서 도움 없이 컬링 로봇 상단에 장착된 카메라로 획득한 투구 오차만 이용해 새 환경에 적응할 수 있게 한 게 특징"이라고 말했다. 이어 "모든 변수를 측정해 학습하는 게 불가능한 실제 환경에서 사용되는 드론이나 자율주행자동차 등에 적용이 가능할 것"이라고 덧붙였다.
이 교수는 "컬링은 경기장 온도, 습도, 정빙 정도 등에 따라 빙판이 불규칙하게 변하기 때문에 컬링 스톤을 원하는 곳에 안정적으로 보내기 위해 숙련된 선수들도 수년간 빙판 상태를 파악하는 훈련을 한다"며 "이런 불확실한 환경에 빠르게 적응하는 인공지능 개발을 위해 컬링을 실험대로 선택했다"고 설명했다.
그는 또 "기존 기계학습 기반 학습 방법이 안정적 가상환경 또는 실험실 수준의 문제를 풀고 검증했다면 이번 연구는 불확실성이 높은 실제 얼음 환경에 도전해 숙련된 인간 수준의 로봇 인공지능 핵심 원천 기술을 개발하고, 실제 환경에서 인간 수준으로 문제를 해결하고 대응할 수 있음을 보였다는 점에서 의의가 크다"고 말했다.
안정락 기자 jran@hankyung.com
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