스스로 학습하는 무선 조종 인공 지능 차 개발 - MIT

[이소원]

MIT, 스스로 학습하는 무선조종 車 개발

백봉삼 기자 / 2015.08.31.10:06

기사 원문,

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20150831091352

스스로 드리프트를 배우는 무선 조종 인공 지능 자동차가 탄생했다.

31일 기즈모도에 따르면,

어떤 상황에서도 자율적으로 생각하고 대응할 수 있는 인공 지능 로봇 개발이 한창인 가운데,

미국 MIT가 인공 지능 기능을 탑재한 무선 조종 자동차를 개발 중이다.

이 자동차에 사용된 인공 지능은

노면과 타이어의 상황에 따라서, 임기 응변으로 드리프트를 결정할 수 있다.

우선 인공 지능은

무선 조종 자동차의 기본적인 운전 방법만 배운다.

바퀴를 오른쪽으로 틀면, 차량은 우회전한다는 수준이다.

그리고 인공 지능은 시뮬레이션을 통해, 드리프트 주행을 배우게 된다.

노면과 타이어 사이의 마찰 증감을 고려, 미묘한 조정을 스스로 계산하고 도출해낸다.

실험에서는

무선 조종 자동차에 붙은 작은 플라스틱 볼 카메라가 이 볼을 붙이고 달리는 무선 조종 자동차를 촬영한다.

소프트 웨어는 카메라의 데이터를 바탕으로, 차량의 위치와 움직임을 파악한다.

그리고 무선 조종 소프트웨어가 시뮬레이션 한, 주행을 실제로 적용하는 방식이다.

MIT는

자율적으로 학습하는 소프트 웨어가

인간이 탈 자율 주행 차량에 활용되는 것을 염두에두고 있다.

비와 얼음으로 미끄러운 노면에 무심코 균형을 잃고도

똑똑한 소프트 웨어가 사고를 막아줄 수 있다는 판단에서이다.

https://www.youtube.com/watch?v=opsmd5yuBF0#t=75

[골초냥이]

조만간 로봇이 할일을 내가 하고
업무 지시는 로봇에게 받아야할
때가 다가 온것 같은~!
불안감이 고조되고 있다는 1인

[over]

Machine learning 쪽으로 공부하고 있는 한 사람으로써 부연 설명하자면 학습 기술은 Deep learning 이라는 인공신경회로망 기술입니다. 이론상으로만 존재했었는데(연산속도와 충분한 양의데이터 부족) 2006년에 공식적으로 공개가 되었고 더군다나 이시기에 빅데이터와 멀티코어기술로 인하여 이 기술의 구현을 현실화하게 되죠. 이 녀석의 무시무시한 점은 기존의 각분야(영상처리, 음성인식, 문자인식...)등에서 특화된 기술의 성능을 죄다 갈아 엎어버렸다는 것입니다.

[over]

한가지 예로 들자면 중국어(한자) 인식시스템에서 인간이 92%의 인식률을 가졌는데 Deep learning기술을 적용한 시스템이 98% 이상의 성능을 보였습니다. 이런 강력함 때문에 구글은 이미 이 기술을 적용시켰습니다. 제 생각은 이 결과로 인하여 우리들에게 시사하는 바가 큰데요 제대로된 정보의 빅데이터가 구축되어 이를 이 시스템에 학습 시킨다면 일단 인간보다 에러율이 떨어진다는 것입니다. 더군다나 빅데이터는 시간이 지날수록 훨씬더 정보량이 늘어날테니까요 이것들이 계속 학습에 업데이트 되어 시간이 지날수록 더 강력한 모델이 된다는 것이죠

[over]

이미 이 기술은 오픈되어 있고 결국 승부는 학습시킬 데이터의 양과 질에서 차이가 나는 것입니다. 과연 누가 오랜 기간동안 다양하고 대량의 양질의 정보를 가지고 있을까요? 저는 구글이 떠오르네요.

[무량수]

메모리데이터 시스템으로 한정되게 설정하믄 될건데...