강화 학습은 시행착오를 통해 학습하는 방식입니다. 즉, 드론을 안정적으로 비행시키기 위해 충돌하는 시행착오 과정을 만들어 줌으로써 드론이 주변 환경에 맞춰 충돌하지 않고 안정적으로 비행할 수 있도록 학습시키는 것입니다.

연구자들은 서로 다른 20곳의 환경에 드론을 풀어놓은 후 40시간 동안 다른 물체와 충돌하도록 실험을 실시하였습니다. 이렇게 얻은 1만 1,500개의 충돌 데이터를 인공지능 모델에 학습시켰습니다. 1만 1,500개에 달하는 충돌 관련 데이터에 관한 학습을 마친 드론은 자율적으로 비행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 심지어 비행 중에 흰색의 벽이나 유리문을 만나도 쉽게 인지해 피하는 능력까지 갖게 되었지요. 이러한 인공지능 드론은 사람이 미처 신경 쓰지 못하는 부분까지 학습할 수 있어서 그만큼 안정성을 보장할 수 있다는 장점이 있습니다.