"역시 게임은 코리아" 국제 AI 포켓몬 대결서 한국팀 준우승

세계 최고 권위 AI 학회 '뉴립스' 주관 국제 대회
GIST AI융합학과 '네 번째 레슨' 팀

'2025 포케에이전트 챌린지' 결승전 장면 /사진=GIST

GIST(광주과학기술원) 대학원생으로 구성된 팀이 포켓몬 게임 전략을 겨루는 국제 AI(인공지능) 대회에서 준우승을 차지했다.

8일 GIST는 AI융합학과 석사과정생으로 구성된 '네 번째 레슨' 팀이 세계 최고 권위 AI 학회 '뉴립스' 주관의 '2025 포케에이전트 챌린지'에서 포켓몬 1세대 규칙 부문 준우승을 차지했다고 밝혔다.

포케에이전트 챌린지는 포켓몬 게임의 대전(배틀) 방식을 그대로 구현한 환경에서 AI끼리 대결시키는 게임이다. 각 팀이 개발한 AI가 불확실한 상황에서 얼마나 똑똑하게 판단하고 전략을 세우는지 평가한다.

참가 팀은 제한된 데이터와 계산 자원 안에서 모델을 학습시키고 다양한 포켓몬 종류·기술·능력치 구조가 반영된 규칙에 맞춰 전략을 실험한다. 상대의 전략을 예측해 장기적인 계획을 세우는 능력이 특히 중요하다.

네 번째 레슨(4thLesson) 팀에 소속된 김경보·권은주·김유진·박상연 GIST AI융합학과 석사과정생 (왼쪽부터) /사진=GIST

김경보·권은주·김유진·박상연 석사과정생은 기본 능력을 사전 학습한 AI 모델에 필요한 부분만 추가 학습하는 '미세 조정 전략'을 썼다. 이 전략을 사용하면 제한된 데이터와 계산자원 환경에서도 모델이 빠르게 적응할 수 있다. 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 효율적이고 안정적이라는 장점이 있다.

또 AI의 학습 효율을 높이는 '크론 옵티마이저' 학습 기법과 학습 지속성을 높이는 '가소성 상실' 기법을 도입했다. 크론 옵티마이저는 신경망 학습에서 행렬 등을 활용해 파라미터(매개변수)를 효율적으로 개선하는 최적화 알고리즘을 말한다. 가소성 상실 기법은 모델 내부의 신호 흐름을 조정해 학습 능력이 일정한 상태를 유지하도록 하는 기술이다.

더불어 네 번째 레슨 팀은 기존 데이터세트만으론 전략 학습이 부족하다고 판단, 각각 다른 AI 모델 19종이 서로 반복적으로 겨루는 자체 실험 환경을 구축했다. 이를 통해 135만개에 이르는 고품질 추가 데이터를 확보해 전략적 완성도를 높였다.

김경중 지도교수는 "학생들이 한정된 자원 속에서도 창의적 전략과 치밀한 실험 설계를 바탕으로 국제적인 성과를 이뤄냈다"며 "GIST AI 융합학과의 연구·교육 수준이 세계적으로도 경쟁력을 갖추고 있음을 보여주는 결과"라고 했다.

김경보 석사과정생은 "제한된 자원에서 AI 모델을 효율적으로 최적화할 수 있는 기술적 가능성을 확인했다"며 "실제 산업 문제를 해결하는 데 이번 기술을 적용할 수 있도록 계속 연구하겠다"고 했다.

박건희 기자 wissen@mt.co.kr

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