마이크로소프트 리서치, 가상 공간에서 인공지능(AI) 로봇 학습시키는 오픈소스 API '에어심(AirSim)' 업데이트 신버전 발표
마이크로소프트 리서치, 가상 공간에서 인공지능(AI) 로봇 학습시키는 오픈소스 API '에어심(AirSim)' 업데이트 신버전 발표
  • 최창현 기자
  • 승인 2017.11.16 00:46
  • 댓글 0
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C++ 및 Python을 포함한 다양한 언어로 사용할 수 있는 API를 제공, 이것은 AirSim을 다양한 기계학습 툴 체인과 함께 사용하기 쉽게 만든 것으로 AirSim과 함께 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)를 사용하면 딥러
새로운 AirSim API에는 신호등, 공원, 호수 및 건설 현장과 같은 다양한 조건이 포함된 상세한 3D 도시 환경이 제공되며, 사용자는 도심, 반 도시, 식생(植生, vegetation) 및 산업 환경을 포함하여 여러 유형의 지역에서 시스템을 테스트 할 수 있다.(사진:마이크로소트리서치)

올해 2월, 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)는 인공지능(AI) 시스템의 안전성을 테스트하고 무인기의 비행을 시뮬레이션 하는 등 가상공간에서 인공지능 로봇을 학습시키는 오픈소스 ‘에어심(AirSim)’ 이라는 프로젝트(API)를 공개했었다. AirSim의 확장한 업데이트 버전을 13일(현지시각) 마이크로소프트 리서치 블로그를 통해 발표했다.

AirSim의 새 버전에는 자동차 시뮬레이션, 새로운 환경, 프로그래밍을 쉽게하기 위한 API 및 즉시 실행할 수 있는 스크립트가 포함되어있어 쉽게 적용하고 개발을 시작할 수 있으며, 열린 세상에서 안전하게 작동할 수 있는 인공지능을 사용하는 자율차량의 연구 방법을 현실적인 환경, 차량 동력 및 감지 기능 등을 제공한다.

이번 발표된 신버전에는 무인기 테스트를 위한 추가 도구를 포함하여 많은 기능과 개선 사항이 포함되어 있으며, ‘심플플라이트(simple flight) ’이라는 기본 제공 비행 컨트롤러를 추가하여 사람들이 무인기를 보다 쉽게 ​​시뮬레이션 할 수 있게 했으며, 설치 과정을 단순화했다. 이를 통해 임베디드 환경에서 값 비싼 디버깅 및 개발 없이 제어 및 상태 추정 알고리즘을 신속하게 실험할 수 있다.(아래영상은 이번 발표된 신버전 데모영상)


특히 자율주행 방식의 알고리즘을 개발하는 것은 비용이 많이 드는 일이다. 고가의 하드웨어 플랫폼, 대량의 데이터 및 결과를 신속하게 테스트하고 벤치마킹 할 수 있는 인프라를 구축하려면 많은 노력과 비용이 소요된다. 이 새로운 버전은 이러한 알고리즘을 테스트 할 수 있는 개방적이고 지역 사회 중심의 플랫폼을 제공함으로써 광범위한 연구자 그룹이 자율주행차를 개발할 수 있도록 다양한 도구를 제공한다.

새로운 AirSim에는 신호등, 공원, 호수 및 건설 현장과 같은 다양한 조건이 포함된 상세한 3D 도시 환경이 제공된다. 사용자는 도심, 반 도시, 식생(植生, vegetation) 및 산업 환경을 포함하여 여러 유형의 지역에서 시스템을 테스트 할 수 있으며, 이 시뮬레이션은 20 개 이상의 시 블록에 걸쳐 12km 이상의 주행이 가능한 도로를 포함했다.

또한 AirSim은 인기 있는 게임 개발 도구인 Unreal Engine 용 플러그인으로 개발되었으며, 이는 자동차 시뮬레이션이 실행되는 환경과 분리된다는 것을 의미한다. 도시 또는 농촌 도로와 같은 특정 요구 사항에 맞는 환경을 만들거나 온라인에서 사용할 수 있는 다양한 환경 중에서 선택하고 AirSim 해당 환경에서 자체 운전 알고리즘을 테스트하는 플러그인, 또한 AirSim 확장성은 연구원과 개발자가 새로운 센서, 차량을 통합하거나 다른 물리 엔진을 사용할 수 있다.

이밖에 AirSim은 C ++ 및 Python을 포함한 다양한 언어로 사용할 수 있는 API를 제공한다. 이것은 AirSim을 다양한 기계학습 툴 체인과 함께 사용하기 쉽게 만든 것으로 예를 들어, AirSim과 함께 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit, 바로가기)를 사용하여 딥러닝을 구현할 수 있으며, Microsoft Azure를 적용하면 AirSim에서 여러 인스턴스를 실행하여 최신의 데이터가 많이 필요한 머신러닝 알고리즘에 대한 교육을 확장할 수 있는 중요한 기회도 주어진다 .

마지막으로 AirSim은 컴파일 된 바이너리 릴리즈(binary release)로 사용할 수 있게 되었다. 즉, 이제 Python API를 다운로드(바로가기) 하여 즉시 시작할 수 있으며 불과 몇 분 만에 차량을 제어 할 수 있게 된다.

마이크로소프트 리서치는 향후 릴리스에서는 새로운 센서, 향상된 차량 물리학, 날씨 모델링 및 더욱 사실적인 환경을 추가 할 수 있기를 기대하며, 우리는 우리의 노력을 지도하고 이러한 개선 사항의 우선순위를 정하는데 도움이 되는 의견을 기다리고 있다고 밝혔으며, 에어심(AirSim) 최신 버전은 GitHub 에서 오픈 소스, 크로스 플랫폼 제품으로 제공된다.

참고로 AirSim의 관련기술은 FSR 2017 컨퍼런스에서 발표된 논문으로 지난 7월 18일 최종 수정본으로 발표됐으며, 제목은 ‘AirSim : 자율 주행 차량의 고 충실도 시각 및 물리적 시뮬레이션(AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles)’이다.

 

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