[표지로 읽는 과학] 완전 자율주행차를 꿈꾸는 '강화 AI 기술’

네이처 제공

국제학술지 ‘네이처’는 이번주 표지로 가상 공간에서 도심도로를 주행하는 자동차의 모습을 담았다. 차량의 좌석에는 운전자가 없다. 사람이 아닌 기계의 판단으로 움직이는 완전자율주행차의 모습을 표현한 것이다.

운전자 없이 달리는 자율주행차가 상용화되기 위한 걸림돌로는 안전성 검증이 꼽힌다. 인간 운전자를 대체하는 인공지능(AI)의 능력에 대해 어떻게 신뢰성을 확보할 수 있을지는 학계와 산업계의 난제였다.

AI 기반 자율주행 시스템이 인간 수준의 판단력을 갖기 위해선 방대한 양의 데이터 학습과 더불어 학습이 제대로 이뤄졌는지 확인하는 작업이 필요하다. 앞서 AI를 연구하는 학계는 이러한 과정이 ‘비현실’에 가깝다는 시각이 팽배했다. AI가 학습할 수 있는 용량을 넘어서는 작업이란 것이다.

과학자들이 자율주행 시스템의 안전성을 검증하기 위한 AI의 학습 능력을 한 단계 높이는 데 성공했다. 쉔인 쉔, 헨리 리우 미국 미시간대 앤아버 연구원 공동 연구팀은 기존 딥러닝 기술을 강화한 ‘D2RL(고밀도 심층 강화학습)’ 기술을 통해 AI의 학습 능력을 향상시킨 연구 결과를 23일 네이처에 발표했다.

D2RL 기술의 특징은 기존 딥러닝과 달리 학습에 필요한 정보만을 선별한다는 것이다. 안전사고에 직결되는 정보만을 취합해 소화함으로써 학습 효율을 높일 수 있다. 실험을 통해 D2RL의 높은 효율성이 확인됐다. 기존 딥러닝 기술을 사용했을 때보다 학습 속도가 최대 105배 빨라졌다. 연구팀은 "D2RL 기술은 AI가 자율주행 시스템의 안전성을 검증하는 작업에 소요되는 시간도 획기적으로 줄여줄 것"이라고 말했다.
 

[박정연 기자 hesse@donga.com]