2018년 07월 10일 트렌드디비
영국 케임브리지대학교(University of Cambridge)의 인공지능 연구진이 만든 스타트업인 웨이브는 자율주행차의 기능 향상을 위한 기계학습 사례(wayve.ai/blog/learning-to-drive-in-a-day-with-reinforcement-learning)를 공개했다. 자율주행차는 진화된 센서 시스템으로 주변 사물을 판단할 뿐만 아니라 다양한 루트를 기억하고 그대로 주행할 수 있어야 한다. 즉, 차량에게 길을 가르쳐줄 방법이 필요한데, 웨이브는 이것을 사람이 직접 가르치는 방식의 기계 학습으로 접근한다. 이들은 르노 트위지(Renault Twizy) 전기차를 개조해서 자율주행 기능을 넣고 길을 직접 달리면서 운전대를 돌려서 운전을 가르쳐주었다. 이 과정에서 사용된 알고리듬은 차량이 실수할 경우 주는 처벌과 사람의 조종 없이 스스로 주행한 거리에 맞춘 보상의 개념을 지니고 있다. 이 두 가지 개념이 반복 적용되면서 차량은 약 20분 만에 주행 경로를 파악하게 되었다고 한다. 이미 빅 데이터가 있는 분야에서는 기계가 그 데이터를 지식으로써 보유할 수 있지만, 자동차의 주행 루트와 같은 현실의 분야에서는 기계에 대한 사람의 직접적 교육이 효과적일 것이다. 자율주행차 또한 일종의 로봇이며 사람의 물리적인 지도를 통해 빠른 학습이 가능하다.
Learning to Drive in a Day, Wayve(2018/07)
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