'AI컬링도 세계 정상' 최재식 UNIST 교수팀, 일본 디지털 컬링 대회 우승

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일본 디지털 컬링 대회에서 우승한 최재식 UNIST 교수팀(왼쪽부터 이교운 학생, 김솔아 학생, 최 교수)
<일본 디지털 컬링 대회에서 우승한 최재식 UNIST 교수팀(왼쪽부터 이교운 학생, 김솔아 학생, 최 교수)>

최재식 울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 교수와 김솔아, 이교운 대학원생이 자체 개발한 인공지능(AI) 컬링 프로그램으로 최근 일본 '디지털 컬링 대회'에서 우승했다.

일본 '디지털 컬링 대회'는 AI프로그램 간에 사이버 공간에서 컬링 실력을 겨루는 대회로 매년 3월 열린다.

올해는 최 교수팀과 일본에서 5개팀이 참가했다. 최 교수팀은 7승 3패로 공동 1위에 오른 후 플레이오프에서 2승을 거둬 우승을 차지했다.

컬링은 상대의 전략에 대응한 정교한 운영이 필요하기에 '빙판 위의 체스'라 불린다. 최적의 전략을 세워야 한다는 점에서는 바둑과 유사하고, 실제로 전략을 세워 실행하는 건 훨씬 복잡하다. 빙판 위에서 스톤의 위치는 경우의 수가 무한대에 가깝고, 스톤의 충돌이나 빙질에 따른 불확실성, 경기수행 능력 등 변수도 많다.

최 교수팀은 AI 컬링 프로그램에 자가학습 딥 러닝 기술과 연속된 공간을 효과적으로 탐색하는 커널 회귀 기법을 적용, 스스로 이기는 전략을 수립하도록 만들었다.

자가학습 딥 러닝은 경기 상황에서 유리한 투구 위치를 찾고(정책망), 현재 상황에서 승률을 예측(가치망)한다. 이 두 요소를 결합해 학습 속도와 성능을 높여간다. 커널 회귀 기법은 기존 탐색정보를 기반으로 최적의 전략을 찾아낸다.

초기 학습에 약 16만 투구 데이터를 적용했고, 이후 AI는 스스로 생성한 약 450만 투구 데이터를 이용해 자가학습을 강화했다.

김솔아 학생은 “플레이오프에서 만난 일본 3개 팀은 승률이 높기로 유명한 AI 컬링 프로그램을 갖고 있었다. 일본보다 늦게 개발했지만 성능은 더 뛰어나다는 것을 입증해 뿌듯하다”고 말했다.

최 교수팀은 지난해 11월 일본에서 열린 '2017 게임 플레잉 워크숍(GPW)'에서도 우승했다.

울산=임동식기자 dslim@etnews.com