자율 글라이더가 무기한 정지할 수 있도록 AI를 만드는 Microsoft Research

마이크로소프트는 매처럼 글라이더를 제어할 수 있는 인공 지능 에이전트를 테스트하고 있습니다. 예측된 공기 패턴에 의해 하늘에 무기한 남아 있고 상승하는 뜨거운 공기 기둥을 찾아 사용하여 하늘을 유지함으로써 앞으로의 경로를 계획합니다.

“새들은 이를 원활하게 수행하며 그들이 하는 모든 일은 자연을 이용하는 것뿐입니다. 그리고 그들은 땅콩 크기의 두뇌로 그것을 수행합니다.”라고 Microsoft의 수석 연구원인 Ashish Kapoor는 말합니다.

마이크로소프트 연구원들은 지난주 네바다주에서 센서와 온보드 컴퓨터로 안내되는 두 개의 글라이더를 사용하여 이 기술을 테스트했습니다.

그 노력은 부분적으로 불확실성에 직면했을 때 기계가 결정을 내리도록 돕기 위한 것이며, 특히 자율 항공기가 궁극적으로 한 번에 몇 시간 또는 심지어 며칠 동안 비행하면서 매우 적은 전력을 소비하면서 기상 패턴을 추적하는 데 도움이 되기를 희망합니다. , 농작물을 모니터링하거나 다른 방법으로는 사용할 수 없는 곳으로 인터넷을 배달할 수도 있습니다.

글라이더는 비교적 안전한 환경에서 미래를 예측할 때 불확실성을 식별하고 대응하는 방법으로 Markov 결정 프로세스라는 수학적 기술을 테스트하고 있습니다. 범선을 사용하여 팀은 해당 모델을 베이지안 강화 학습이라고 하는 다른 AI 접근 방식과 결합하여 시스템이 올바른 결정을 내리기 위해 가능한 한 빨리 환경에 대해 알아야 할 사항을 학습하는 방법을 만들었습니다.

팀은 또한 AI가 가장 유망한 조치를 찾는 방법인 몬테카를로 트리 검색을 사용하고 있습니다.

버클리 캘리포니아 대학교 교수인 켄 골드버그(Ken Goldberg)는 “로봇의 핵심 문제는 불확실성이다. "이것이 로봇이 바둑이나 체스와 같은 게임과 다른 점입니다."

"글라이더를 사용하면 사람과 재산에 대한 위험을 최소화하면서 이러한 알고리즘을 테스트할 수 있습니다."라고 스탠포드 대학교 항공 및 우주 비행학 교수인 Mr. Kochenderfer가 말했습니다.

Kapoor는 그들의 글라이더가 아마도 예측을 할 뿐만 아니라 그러한 예측에 기반하여 조치를 취하는 실제 세계에서 작동하는 몇 안 되는 AI 시스템 중 하나일 것이라고 말합니다.

흥미롭게도 이 기술은 이미 Bing과 Windows에서 사용되고 있지만 결국에는 자율 주행 자동차 및 기타 동적 환경에서도 관련될 것입니다.

MSR Redmond의 ASI(Adaptive Systems and Interaction group) 구성원인 Mr. Kolobov는 "미래의 AI 시스템은 동일한 문제에 직면하게 될 것입니다."라고 말했습니다. "이러한 방법이 사용되는 응용 프로그램의 수가 증가하고 있습니다."

Kapoor는 "이것이 언젠가는 셀룰러 타워가 될 수 있습니다."라고 말합니다. "지상 인프라가 필요하지 않습니다."
결국 팀은 요트가 태양열이나 풍력을 사용하여 에너지를 모을 수 있으며 이론적으로 무한정 높이 머무를 수 있다고 말합니다.

아래에서 연구원들의 활동을 확인하세요.

트레일에 대해 자세히 알아보기 여기 뉴욕 타임즈에서.