볼보, 가상 시뮬레이터로 현실 자율주행 시험 사고 위험 줄여
"실제 데이터 사용해 도출한 결과만큼 좋은 훈련 결과 산출해"
기존 게임 기반 자율주행 연구 있었으나 IP 문제로 중단
자율주행차를 만드는 것은 쉬운 일이 아니다. 자율주행을 위한 인공지능(AI) 시스템과 인프라가 아직은 부족하기 때문이다.
머신러닝을 위해서는 여러 상황에 대한 데이터의 학습이 필요한데, 자율주행에서는 그런 데이터가 부족하다는 것이다.
이에 자율주행의 성능과 신뢰성을 높이기 위해 비디오 게임에 눈을 돌리는 연구자, 개발자들이 늘고 있다.
IT 전문 매체 TNW(The NextWeb)는 볼보가 자율주행을 위한 AI 알고리즘 개발 지원을 위해 비디오 게임 활용에 나섰다고 11월 27일(현지시간) 보도했다.
테슬라, 웨이모, 뉴로(Nuro)와 같은 자율주행 개발 업체들은 자사 AI 시스템을 더 많은 운전 시나리오에 노출시키기 위해 실제 주행 테스트로 데이터를 모으고 있다.
AI가 더 많은 시나리오에 노출될수록 실제 도로와 고속도로의 불규칙한 성격을 예측하는 데 유리하기 때문이다.
다만 현실에 진행되는 주행 테스트는 사고의 위험이 높기 때문에, 현실만큼 정확하지 않지만 안전한 가상 시스템에서의 주행이 대안이 될 수 있다.
이에 볼보 엔지니어들은 자율주행 기술 향상을 위해 설계된 주행 시뮬레이터를 개발했다.
TNW는 "가장 흥미로운 부분은 볼보가 시뮬레이터를 되살리기 위해 최신 게임 기술을 사용하고 있다는 것"이라며 "(시뮬레이터는) 비디오 게임을 디자인할 때 주로 사용되는 유니티 엔진을 사용한다"고 설명했다.
이 소프트웨어를 통해 볼보 엔지니어들은 현실 주행에서 생길 위험요소를 제거하고, 실제 시험 트랙, 자동차, 교통 상황을 시뮬레이션할 수 있게 해준다.
AI 전문매체 유나이트AI(UNITE.AI)는 "비디오 게임과 같은 합성 훈련 데이터 사용 효능에 대한 연구에 따르면, 합성 데이터를 미세하게 조정하는 것이 적어도 실제 데이터만을 사용해 도출한 결과만큼 좋은 훈련 결과를 산출할 수 있다는 것을 보여준다"며 볼보의 시뮬레이터를 긍정적으로 평했다.
볼보의 가상훈련 환경은 실제와 매우 유사하다. 다양한 날씨와 조명 조건을 시뮬레이션할 수 있다. 시스템은 동물이 도로에 뛰어드는 상황 등 갑작스러운 위험에 차량이 어떻게 반응할 수 있는지를 테스트할 수 있다.
또 이 시스템은 자율주행차 구성품 테스트 기능은 물론, 촉각 피드백과 VR 시스템으로 인간이 특정 시나리오에 어떻게 반응하는지 테스트할 수 있다.
유나이티드AI는 "볼보의 새로운 주행 시뮬레이터는 비디오 게임을 AI 주행 모델을 훈련하는 데 사용하는 장기 프로젝트 중 최신 프로젝트일 뿐"이라며 "다양한 학술 연구자들이 GTA5와 같은 게임을 이용해 자율 주행과 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련해 왔다"고 전했다.
다만 과거 AI 모델들은 기존 소프트웨어를 사용하여 훈련했기 때문에 이를 개발한 회사와의 법적 문제를 불러일으켰다.
유나이티드AI에 따르면, GTA를 활용한 많은 AI 연구 프로젝트들은 이후 GTA 개발사인 락스타게임즈의 모회사로부터 관련 연구 중단을 요청하는 서한을 받았다.
독자적인 운전 시뮬레이터를 만든 볼보는 이런 법적 문제에서 자유롭게 자율주행 개발에 전념할 수 있다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com