미국 매사추세츠 공대 인공지능 연구소(MIT CSAIL)는 드론이 어려운 환경에서도 장애물을 피하고 스스로 비행하는 기술을 선보였다.
23일 CSAIL에 따르면 인공지능 연구팀은 최근 유기적인 뇌 적응성에서 영감을 받아 자율 비행 기술 '액체 신경망 모델(liquid neural networks)'을 개발했다.
해당 기술은 숲이나 도시 등 복잡하고 낯선 환경에서 안정적으로 작동하는 것이 특징이다. 기존 딥러닝 시스템은 학습 데이터에 과몰입해 새로운 환경이나 변화에 쉽게 적응하지 못하는 문제가 있었다는 것이 연구소 측 설명이다.
연구소에 따르면 해당 모델은 드론 수색이나 구조, 배달, 야생동물 모니터링 등 응용 분야로 활용할 수 있다. 또한 주어진 작업을 이해하면서 새로운 환경에 적용할 수 있는 능력이 기존 방법에 비해 비용 효율적이며, 향후 자율 비행 드론 이용에 기여할 전망이다.
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연구소는 새로운 비행 모델이 환경 분포 변화에 적응할 수 있는 능력을 가졌다는 내용의 논문을 최근 학계에 보고했다.
다니엘라 러스 CSAIL 교수는 "새로 개발한 접근법은 로봇이 한 환경에서 훈련한 뒤 완전히 다른 환경에 가서도 적응할 수 있는 잠재력을 제공한다"며 "이런 유연한 알고리즘은 의료 진단이나 자율주행 등 분야에서 데이터를 기반으로 한 의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것"이라고 전했다.