DeepMind, 컴퓨터에 비디오게임을 학습시켰던 기술을 Waymo에 적용하고자 협업



Alphabet 산하의 DeepMind와 Waymo가 협업해 자율주행 차량을 훈련시킨다고 합니다. 이를 위해 인공지능 봇에게 StarCraft II를 어떻게 하는지 가르쳤을 때 만들어진 방법을 활용한다고 합니다.



Waymo의 자율주행 차량은 도로 위의 사물을 감지하고, 다른 차가 어떻게 움직일지를 예측하며, 다음의 움직임을 계획하는 데에 있어 인공신경망(neural networks)을 활용하고 있는데요. 인공신경망을 훈련시키는 데에는 수주 간의 미세한 조정과 실험, 엄청난 양의 컴퓨팅 파워 등이 요구된다고 합니다.



양 사의 협업 목적은 PBT(population-based training)에 기반해, 자율주행 차량을 위한 알고리즘을 트레이닝하고 개선하는 보다 효율적인 방법을 찾는 것입니다. PBT(population-based training)는 생물학적인 진화의 개념에서 영감을 얻은 것으로, 가장 적합한 표본에 집중함으로써 인공신경망의 학습 과정을 가속화하는 기법입니다.






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PBT(population-based training)가 AI 에이전트로 하여금 StarCraft II를 플레이할 수 있게 학습시킬 수 있다면, 안전성은 유지한 채로 올바르게 작동해야 하는, 즉 자율주행 차량에 있어 서로 다른 결정을 처리해야 하는 인공지능망을 훈련시킬 수 있다고 판단한 것입니다.



한편 얼마 전 GM의 자율주행 사업부인 Cruise가, 성능과 안전성을 고도화하기 위해 원래 올해 말로 예정되어있던 자율주행 로보 택시 서비스의 런칭을 연기한다고 발표했었는데요. 이와 대비하여 가장 앞선 자율주행 기술을 보유했다고 평가되는 Waymo의 행보여서 더욱 주목됩니다.



출처: Digital Trend, Financial Times



이미지 출처: DeepMind

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Waymo의 자율주행 차량은 도로 위의 사물을 감지하고, 다른 차가 어떻게 움직일지를 예측하며, 다음의 움직임을 계획하는 데에 있어 인공신경망(neural networks)을 활용하고 있는데요. 인공신경망을 훈련시키는 데에는 수주 간의 미세한 조정과 실험, 엄청난 양의 컴퓨팅 파워 등이 요구된다고 합니다.



양 사의 협업 목적은 PBT(population-based training)에 기반해, 자율주행 차량을 위한 알고리즘을 트레이닝하고 개선하는 보다 효율적인 방법을 찾는 것입니다. PBT(population-based training)는 생물학적인 진화의 개념에서 영감을 얻은 것으로, 가장 적합한 표본에 집중함으로써 인공신경망의 학습 과정을 가속화하는 기법입니다.






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한편 얼마 전 GM의 자율주행 사업부인 Cruise가, 성능과 안전성을 고도화하기 위해 원래 올해 말로 예정되어있던 자율주행 로보 택시 서비스의 런칭을 연기한다고 발표했었는데요. 이와 대비하여 가장 앞선 자율주행 기술을 보유했다고 평가되는 Waymo의 행보여서 더욱 주목됩니다.



출처: Digital Trend, Financial Times



이미지 출처: DeepMind

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