인공지능(AI)이 체스와 바둑, 자동차 경주 비디오 게임(그란 투리스모) 등에서 인간 챔피언들에 승리를 거둔 데 이어 일인칭 시점 드론 레이싱(first-person view drone racing)에서도 세계 챔피언들을 눌렀다.
연구팀은 이 결과는 모바일 로봇 공학 및 인공지능에 하나의 이정표라며 자율주행 자동차·항공기, 개인용 로봇 같은 물리적 시스템에 하이브리드 학습 기반 솔루션을 적용하는 데 영감을 줄 수 있다고 말했다.
심층 강화 학습(Deep reinforcement learning )을 이용한 AI는 그동안 체스, 바둑, 스타크래프트, 그란 투리스모 등 다양한 게임에서 인간을 능가하는 성과를 거뒀지만 대부분 물리적 시합이 아닌 시뮬레이션 및 보드게임 환경에 국한된 것이었다.
일인칭 시점 드론 레이싱에서 경쟁자들은 3차원으로 제작된 경기장에서 드론에 장착된 카메라의 영상을 통해 주변을 확인하고 조종하며 경주를 벌인다.
그동안 일인칭 시점 드론 레이싱에서 자율주행 드론이 전문 조종사 수준에 도달하는 것은 쉽지 않은 것으로 여겨져 왔다.
빠른 속도로 비행하는 드론에 탑재된 센서에만 의존해 위치를 파악하며 복잡한 경기장을 고속 비행해야 하기 때문이다.
이어 드론 레이싱 전문 조종사가 설계한 실제 경기장에서 스위프트와 2019년 드론 레이싱리그(DRL) 세계 챔피언 알렉스 배노버, 2019년 멀티GP(Multi GP) 챔피언 토머스 비트마타, 스위스 챔피언을 3번 차지한 마빈 샤퍼가 각각 경기를 했다.
인간 선수들에게는 경기 전 경기장에서 일주일간 연습하는 시간이 주어졌다.
스위프트는 총 25차례의 대결에서 15번 승리해 60%의 승률을 기록했다.
배노버에게는 5승 4패, 미트마타에게는 4승 3패, 샤퍼에게는 6승 3패를 거뒀다.
또 인간 조종사가 기록한 최고 기록보다 0.5초 앞선 기록으로 코스 최고 기록도 달성했다.
이어 "어떤 경주 환경에서도 인간 조종사를 이기려면 바람, 변화하는 조명, 명확하지 않은 게이트, 다른 레이싱 드론 같은 외부 장애물을 처리해야 하는데 이 모든 요소는 기존 AI 기술에 상당한 도전이 될 것"이라고 덧붙였다.
/연합뉴스