인간 신경망 닮은 AI가 경험 외 물리적 이론도 직접 학습

표준연·포스텍 공동연구팀 "딥러닝 틀 바꿀 것"

한국표준과학연구원(KRISS)과 포항공과대학교(포스텍) 공동연구팀은 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 국내 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.

연구팀은 인간 신경망을 모방해 만든 AI 신경망에 경험적 데이터뿐만 아니라 물리적 이론을 직접 학습시키는 고유의 딥러닝 알고리즘을 적용했다.

인간으로 치면 생활 속 경험을 통해 언어를 배울 수도 있지만, 책으로 단어·문법까지 익히도록 한 셈이다. 더 빠르고 정확하게 언어를 배울 수 있고, 직접 경험한 적 없는 문장도 이해할 수 있는 것과 같은 이치다.

통상적인 AI 기술은 경험적 데이터에 의존해 학습을 수행하는데, 연구팀은 AI 신경망에 현실에서 존재하는 이론들을 적용해 직접 학습시켰다.

이 기술을 활용하면 가전기기·자동차 등 제품부터 건물·다리 등 구조물에 이르기까지 다양한 대상의 음향·진동 상태를 모니터링하고, AI가 시뮬레이션을 거쳐 내린 의사결정을 즉각 반영해 성능을 최적화할 수 있다.

연구팀은 가상세계에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만든 뒤 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하는 ‘디지털 트윈’에 이 기술을 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

현재 디지털 트윈의 음향 시뮬레이션에 활용할 수 있는 기술인 일반 AI 기술보다 월등한 정확도와 돌발 변수 대응능력을 갖췄고, 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다고 연구팀은 설명했다.

이형진 선임연구원은 “소리가 퍼지고 반사되는 환경에 돌발 상황·변수가 발생하더라도 이론적 원리를 알고 있기 때문에 실시간으로 정확한 분석값을 내놓을 수 있다”며 “AI 딥러닝의 틀을 바꾸는 성능을 보여줄 것”이라고 말했다.

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