[스위스] 로잔연방공과대, 비행경로 예측하는 군집 드론 AI 시스템 개발
스위스 로잔연방공과대학(EPFL)에 따르면 군집 드론의 원활한 비행을 위해 기체 간 비행경로를 예측하는 인공지능(AI) 시스템을 개발하고 있다.
대중에 공개된 군집 드론의 비행 모습은 대부분 야외 행사에서 볼 수 있다. 정해진 지점으로 이동해 각자의 위치에서 비행하는 호버링에 집중하는 방식이다.
그러나 군집 드론이 실내에서 비행한다면 얘기는 달라진다. 실내의 수많은 장애물부터 그 장애요소를 피해가는 각 기체의 움직임을 모두 통제할 수 있어야 하기 때문이다.
로잔연방공과대 인공지능연구소(LIS)는 비행경로를 스스로 탐색하는 AI 시스템, 타 기체의 움직임까지 예상 경로에 적용하는 딥러닝 시스템을 각각 개발 중이다.
만약 한개의 기체가 장애물을 피하기 위해 경로를 변경하면 주변 기체가 이 데이터를 반영해 자동으로 경로를 동기화한다. 주변 및 후방에 위치한 기체의 속도가 일시적으로 줄어들거나 충돌할 위험이 발생한다.
결국 기체 간 충돌을 방지하고 원활하게 장애물을 피하기 위해 미래 움직임까지 예측하는 딥러닝 방식을 연구하게 된 것이다. 현재는 초소형 드론으로 연구를 진행 중이다.
인공지능연구소는 “새떼가 이동할 때 다른 개체의 움직임까지 예측하면서 무리 이동을 하는지는 파악할 수 없다”면서 “기계라면 별도 학습이 필요하다고 생각한다"라고 말했다.
▲인공지능 군집 드론 비행 테스트 장면(출처 : 로잔연방공과대 홈페이지)
대중에 공개된 군집 드론의 비행 모습은 대부분 야외 행사에서 볼 수 있다. 정해진 지점으로 이동해 각자의 위치에서 비행하는 호버링에 집중하는 방식이다.
그러나 군집 드론이 실내에서 비행한다면 얘기는 달라진다. 실내의 수많은 장애물부터 그 장애요소를 피해가는 각 기체의 움직임을 모두 통제할 수 있어야 하기 때문이다.
로잔연방공과대 인공지능연구소(LIS)는 비행경로를 스스로 탐색하는 AI 시스템, 타 기체의 움직임까지 예상 경로에 적용하는 딥러닝 시스템을 각각 개발 중이다.
만약 한개의 기체가 장애물을 피하기 위해 경로를 변경하면 주변 기체가 이 데이터를 반영해 자동으로 경로를 동기화한다. 주변 및 후방에 위치한 기체의 속도가 일시적으로 줄어들거나 충돌할 위험이 발생한다.
결국 기체 간 충돌을 방지하고 원활하게 장애물을 피하기 위해 미래 움직임까지 예측하는 딥러닝 방식을 연구하게 된 것이다. 현재는 초소형 드론으로 연구를 진행 중이다.
인공지능연구소는 “새떼가 이동할 때 다른 개체의 움직임까지 예측하면서 무리 이동을 하는지는 파악할 수 없다”면서 “기계라면 별도 학습이 필요하다고 생각한다"라고 말했다.
▲인공지능 군집 드론 비행 테스트 장면(출처 : 로잔연방공과대 홈페이지)
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