강화 학습을 통해 축구를 마스터하는 Google DeepMind의 미니봇

Google DeepMind는 강화 학습을 사용하여 필드를 탐색하고 목표를 달성하기 위해 미니 로봇을 훈련시켜 사전 프로그래밍된 기계보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 높이 51cm, 무게 3.5kg의 이 자율 로봇은 DeepMind 팀의 OP3 Soccer 프로젝트에서 시행착오 접근 방식을 사용하여 훈련되었습니다. 로봇은 사전 프로그래밍된 접근 방식으로는 코딩하기 어려울 수 있는 발의 모서리를 회전하여 회전시키는 것과 같이 예상치 못하거나 직관에 반할 수 있는 유리한 기술과 동작을 학습합니다.

Les mini-robots de Google DeepMind maîtrisent le football grâce à l'apprentissage par renforcement

Google DeepMind 미니봇은 강화 학습을 사용하여 축구를 마스터합니다.

Dans une avancée remarquable en matière d'intelligence artificielle, des chercheurs de Google DeepMind ont utilisé la technique d'apprentissage par renforcement pour entraîner des mini-robots à jouer au football avec un niveau de compétence exceptionnel, surpassant même les machines préprogrammées.

인공 지능 분야의 놀라운 혁신으로, Google DeepMind의 연구원들은 강화 학습 기술을 사용하여 미리 프로그래밍된 기계보다 뛰어난 수준의 축구 경기를 할 수 있도록 미니 로봇을 훈련시켰습니다.

Ces minuscules footballeurs de 51 cm de haut et de 3,5 kg, fabriqués par Robotis, sont équipés de 20 articulations et fonctionnent de manière entièrement autonome. Ils sont capables d'effectuer une gamme complète de mouvements, notamment courir, marcher, esquiver les adversaires, tomber, se relever, tirer et marquer des buts.

로보티즈가 제작한 키 51cm, 몸무게 3.5kg의 이 작은 축구 선수는 20개의 관절을 갖추고 있으며 완전히 자율적으로 작동합니다. 그들은 달리기, 걷기, 상대방 피하기, 넘어지기, 일어나기, 쏘기, 골 넣기 등 모든 범위의 동작을 수행할 수 있습니다.

Au lieu de reposer sur une base de données préprogrammée, les algorithmes qui contrôlent ces robots apprennent par eux-mêmes les actions appropriées dans chaque situation par essais et erreurs. Cet apprentissage par renforcement permet aux robots d'explorer diverses techniques et mouvements sans instructions spécifiques.

사전 프로그래밍된 데이터베이스에 의존하는 대신 이러한 로봇을 제어하는 ​​알고리즘은 시행착오를 통해 각 상황에서 적절한 동작을 학습합니다. 이러한 강화 학습을 통해 로봇은 특별한 지시 없이도 다양한 기술과 동작을 탐색할 수 있습니다.

"Cette approche permet à l'algorithme de découvrir des stratégies et des mouvements efficaces qui peuvent être inattendus, voire contre-intuitifs", ont écrit les auteurs de l'étude publiée dans la revue Science Robotics d'avril 2024. "Par exemple, le robot s'est retourné en pivotant sur le coin d'un pied, une manœuvre difficile à coder mais plus efficace qu'une approche traditionnelle."

2024년 4월 사이언스 로보틱스(Science Robotics) 저널에 발표된 연구의 저자는 "이 접근 방식을 통해 알고리즘은 예상치 못한 또는 심지어 직관에 반할 수 있는 효과적인 전략과 움직임을 발견할 수 있습니다."라고 썼습니다. "예를 들어 로봇은 코너에서 회전하여 돌아섰습니다. 한 발, 코딩하기 어렵지만 전통적인 접근 방식보다 더 효과적인 조작입니다."

Cependant, l'apprentissage par renforcement est un processus chronophage. Contrairement aux humains qui peuvent comprendre rapidement les actions appropriées, les algorithmes doivent tâtonner pendant de longues périodes pour apprendre. De plus, l'entraînement est spécifique à une tâche particulière, ce qui signifie que les robots ne peuvent pas transférer les compétences acquises au football à d'autres domaines.

그러나 강화 학습은 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. 적절한 행동을 빠르게 이해하는 인간과 달리, 알고리즘은 학습을 위해 오랜 시간 동안 시행착오를 거쳐야 합니다. 또한 훈련은 특정 작업에만 적용됩니다. 즉, 로봇은 축구에서 배운 기술을 다른 영역으로 전달할 수 없습니다.

Malgré ces limitations, la capacité des mini-robots de Google DeepMind à maîtriser une tâche complexe comme le football met en évidence le potentiel transformationnel de l'apprentissage par renforcement dans le développement de machines intelligentes.

이러한 한계에도 불구하고 Google DeepMind의 미니봇이 축구와 같은 복잡한 작업을 마스터할 수 있는 능력은 지능형 기계 개발에서 강화 학습의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.

L'apprentissage par renforcement : une révolution dans l'IA

강화 학습: AI의 혁명

L'apprentissage par renforcement est une approche d'apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre à prendre des décisions optimales dans des environnements dynamiques et complexes. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les algorithmes sont entraînés sur des données étiquetées, l'apprentissage par renforcement utilise un système de récompense et de punition pour guider l'apprentissage.

강화 학습은 에이전트가 역동적이고 복잡한 환경에서 최적의 결정을 내리는 방법을 배울 수 있도록 하는 기계 학습 접근 방식입니다. 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련되는 지도 학습과 달리 강화 학습은 학습을 안내하기 위해 보상 및 처벌 시스템을 사용합니다.

Dans le cas des mini-robots de Google DeepMind, les algorithmes ont reçu des récompenses pour les actions qui les rapprochaient de l'objectif de marquer des buts, et des punitions pour les erreurs. Ce mécanisme de rétroaction a permis aux algorithmes d'améliorer progressivement leurs performances, en apprenant les mouvements et les stratégies les plus efficaces.

Google DeepMind의 미니 로봇의 경우 알고리즘은 득점 목표에 더 가까워진 행동에 대해 보상을 받고 실수에 대해 처벌을 받았습니다. 이 피드백 메커니즘을 통해 알고리즘은 점차적으로 성능을 향상하고 가장 효과적인 움직임과 전략을 학습할 수 있었습니다.

Les applications de l'apprentissage par renforcement

강화학습의 응용

L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'applications potentielles, notamment :

강화 학습에는 다음을 포함하여 광범위한 잠재적 응용 분야가 있습니다.

• Robotique : Améliorer la navigation, la manipulation d'objets et l'interaction des robots avec leur environnement.
• Jeux : Créer des adversaires IA plus intelligents et des expériences de jeu plus immersives.
• Finances : Optimiser les stratégies de trading et de gestion de portefeuille.
• Santé : Personnaliser les traitements médicaux et optimiser les plans de soins.
• Transport : Améliorer l'efficacité des systèmes de transport et réduire les embouteillages.

L'avenir de l'apprentissage par renforcement

로봇 공학: 탐색, 개체 조작 및 로봇과 환경의 상호 작용을 개선합니다. 게임: 더 스마트한 AI 상대와 더욱 몰입도 높은 게임 경험을 만듭니다. 재정: 거래 및 포트폴리오 관리 전략을 최적화합니다. 의료: 의료 치료를 개인화하고 치료 계획을 최적화합니다. 강화 학습의 미래는 교통 시스템의 효율성을 높이고 교통 혼잡을 줄이는 데 도움이 됩니다.

Alors que les techniques d'apprentissage par renforcement continuent de progresser, on s'attend à ce qu'elles jouent un rôle croissant dans le développement de systèmes d'IA plus intelligents et plus capables. Les robots autonomes, les voitures auto-conduites et les systèmes d'IA conversationnels ne sont que quelques-unes des technologies qui pourraient bénéficier des avancées de l'apprentissage par renforcement.

강화 학습 기술이 계속해서 발전함에 따라 더욱 스마트하고 유능한 AI 시스템 개발에 점점 더 많은 역할을 할 것으로 예상됩니다. 자율 로봇, 자율 주행 자동차, 대화형 AI 시스템은 강화 학습의 발전으로 이점을 얻을 수 있는 기술 중 일부일 뿐입니다.

L'apprentissage par renforcement a le potentiel de transformer de nombreux secteurs, de la fabrication à la finance, en permettant aux machines d'apprendre des tâches complexes et de prendre des décisions en temps réel. Les mini-robots de Google DeepMind qui maîtrisent le football constituent un témoignage éloquent du pouvoir de cette technologie révolutionnaire.

강화 학습은 기계가 복잡한 작업을 학습하고 실시간으로 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 제조에서 금융에 이르기까지 많은 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 축구를 마스터하는 Google DeepMind의 미니봇은 이 혁신적인 기술의 힘을 보여주는 강력한 증거입니다.