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UNIST 인공지능, 일본 디지털 컬링 대회서 우승

기사승인 2018.03.12  00:21:38

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- 지난 8일 열린 ‘인공지능 컬링로봇 경기시연회’에서도 활약

   
▲ 컬링 인공지능(AI)을 개발해 제4회 디지털 컬링대회에서 1위를 차지한 울산과학기술원(UNIST) 연구팀. 왼쪽부터 이교운 박사과정 연구원, 김솔아 박사과정 연구원, 최재식 교수. (사진=UNIST)
UNIST(총장 정무영) 전기전자컴퓨터공학부 최재식 교수와 김솔아·이교운 대학원생이 개발한 인공지능(AI) 컬링 프로그램이 지난 5일 일본에서 열린 ‘디지털 컬링 대회’에서 우승했다.

디지털 컬링 대회는 AI 프로그램이 컴퓨터 공간에서 컬링 경기를 치르는 게임으로 일본에서 열리는 ‘게임 인공지능 토너먼트’의 한 종목으로 매년 3월 열린다.

올해 대회에는 최재식 교수팀과 일본 대학팀 5곳이 참가했다. 최 교수팀은 7승3패로 공동 1위에 올랐고, 플레이오프 게임에서 2승을 추가해 최종 1위에 올랐다.

컬링은 최적의 전략을 세워야 한다는 점에서는 바둑과 유사하지만, 실제로 전략을 세우는 건 복잡하다. 빙판 위 스톤(stone)이 위치할 경우의 수가 무한대에 가깝고, 스톤 충돌이나 빙질에 따른 불확실성, 경기수행능력 등 변수가 다양하다.

최 교수팀은 AI 컬링 프로그램에 알파고(AlphaGo)의 자가학습 딥 러닝 기술과 연속공간을 효과적으로 탐색하는 커널 회귀 기법을 적용해 스스로 이기는 전략을 수립하도록 만들었다.

자가학습 딥 러닝은 경기 상황에서 유리한 투구 위치를 예측하는 네트워크(정책망)와 현재 상황에서 승률을 예측하는 네트워크(가치망)을 하나로 결합해 학습 속도와 성능을 최대화한다. 커널 회귀 기법은 기존 탐색정보를 사용해 적은 수만 고려해도 최적의 전략을 찾아낼 수 있게 한다.

이를 기반으로 약 16만 투구 데이터를 초기학습에 이용했고, 이후 스스로 생성한 약 450만 투구 데이터를 통해 강화학습했다.

김솔아 학생은 “플레이오프 게임에서 승부를 벌인 3개 팀이 승률이 높기로 유명한 AI 컬링 프로그램”이라며 “일본보다 늦게 개발하기 시작한 AI 프로그램이지만 성능만큼은 세계 수준임을 입증해 뿌듯하다”고 소감을 말했다.

이교운 학생은 “컴퓨터상에서 벌어지는 게임이라 현실에서 사람과 컬링 경기를 할 때와 조금 차이는 있다”며 “기존 전략들을 학습해 최적의 전략을 짜내는 알고리즘은 컬링 선수들의 훈련이나 전략 수립에 도움이 될 것”이라고 설명했다.

   
▲‘인공지능 컬링로봇 경기시연회’에서 활약한 인공지능(AI) 컬링 프로그램

정원영 robot3@irobotnews.com

<저작권자 © 로봇신문사 모바일 무단전재 및 재배포금지>
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