AI가 인간 드론을 격파하다

신체 스포츠는 예측 가능성이 낮기 때문에 AI에게 더 도전적입니다.

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인공지능 시스템이 세계 최고의 드론 레이싱 챔피언 3명을 상대로 여러 번의 경주에서 승리함으로써 중요한 이정표를 달성했으며, 이는 AI가 신체 스포츠에서 인간을이긴 최초의 기록입니다.

독일 취리히대학교 연구진과 인텔이 개발한 스위프트(Swift)라는 AI 시스템은 조종사가 쿼드콥터를 시속 100km 이상의 속도로 조종하는 스포츠인 1인칭 시점(FPV) 드론 경주에서 그 능력을 입증할 수 있습니다.

지금까지 AI 시스템은 1996년 IBM의 Deep Blue가 Gary Kasparov를 상대로 체스에서 승리한 것과 2016년 Google의 AlphaGo가 최고 바둑 챔피언 이세돌을 물리친 것을 포함하여 다양한 전략 기반 게임에서 인간을 상대로 수많은 놀라운 승리를 거두었습니다.

그러나 신체 스포츠는 보드나 비디오 게임보다 예측 가능성이 낮기 때문에 AI에게는 더 어렵습니다.

이번 연구의 저자 중 한 명인 취리히 대학의 Davide Scaramuzza는 “우리는 드론과 환경 모델에 대한 완벽한 지식이 없기 때문에 AI는 물리적 세계와 상호 작용하여 이를 학습해야 합니다.”라고 설명했습니다.

외부 위치 추적 시스템을 사용하여 궤도를 정확하게 제어하지 않는 한, AI 기반 자율 드론은 지금까지 인간이 조종하는 것보다 경마장을 통과하는 데 두 배의 시간이 걸렸습니다.

그러나 Nature 저널의 새로운 연구에 설명된 새로운 Swift AI 드론은 스포츠에서 인간 레이서가 사용하는 것과 마찬가지로 내장 카메라에서 수집한 데이터에 실시간으로 반응할 수 있음을 보여주었습니다.

드론의 센서는 가속도와 속도를 측정하고 AI 시스템은 카메라의 데이터를 사용하여 우주에서 드론의 위치를 ​​파악하고 경마장을 따라 게이트를 감지합니다.

드론에 장착된 제어 장치(또한 AI 기반 제어 장치)는 가능한 한 빨리 경주 서킷을 완료하기 위해 최선의 조치를 선택합니다.

연구원들은 Swift 드론이 시행착오를 통해 시뮬레이션된 환경에서 비행하도록 스스로 훈련했다고 말합니다.

시뮬레이션을 사용하면 과학자들은 시스템이 자주 충돌할 때 학습 초기 단계에서 여러 드론이 파괴되는 것을 피할 수 있습니다.

연구의 제1저자인 Elia Kaufmann은 “시뮬레이터에서의 행동 결과가 실제 세계의 결과와 최대한 유사하도록 하기 위해 실제 데이터로 시뮬레이터를 최적화하는 방법을 설계했습니다.”라고 말했습니다.

테스트 단계에서 드론은 외부 위치 추적 시스템이 제공하는 매우 정확한 위치를 사용하여 자율적으로 비행하는 동시에 카메라의 데이터도 기록했습니다.

두 데이터 세트를 비교함으로써 Swift는 내장 센서의 정보를 해석할 때 발생하는 오류를 자동 수정하는 방법을 배울 수 있다고 과학자들은 말합니다.

AI는 곧 2019 드론 레이싱 리그 챔피언 Alex Vanover, 2019 MultiGP 드론 레이싱 챔피언 Thomas Bitmatta, 3회 스위스 챔피언 Marvin Schaepper 등 세계 최고의 인간 드론 조종사들에게 도전할 준비가 되었습니다.

경주는 2022년 6월 취리히 근처 뒤벤도르프 공항 격납고에 특별히 제작된 트랙에서 진행되었습니다.

2022년 6월 5일부터 13일까지 취리히 근처 뒤벤도르프 공항의 격납고에 설계된 특별 트랙에서 진행된 경주에서 Swift는 인간 조종사의 최고 랩보다 0.5초 앞선 가장 빠른 랩을 달성했습니다.

약 25 x 25미터 크기의 특별 트랙은 랩을 완료하기 위해 올바른 순서로 통과해야 하는 7개의 정사각형 게이트로 구성되었습니다.

드론은 트랙을 성공적으로 완주하기 위해 드론을 반쯤 굴리고 최고 속도로 하강하는 반 루프를 실행하는 곡예적인 "Split-S" 기능을 포함하여 까다로운 기동을 실행해야 했습니다.

스위프트는 가장 빠른 랩을 기록할 수 있지만 인간은 AI 드론보다 적응력이 더 뛰어나며 조건이 훈련받은 것과 다를 때 실패했다고 과학자들은 말합니다.

그러나 그들은 AI 비행의 새로운 돌파구가 드론 경주를 넘어서는 중요한 방법이라고 덧붙였습니다.