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  "자율주행 안전 위해 AI에 공포감 주입...성능 향상"
ㆍ작성자: aitimes ㆍ작성일: 2023/12/22 ㆍ분류: 로봇AI
  https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=156012 156012_167239_3453.png (Down:31)
  

난양대 연구진, 인간 신경반응에 착안해 자율주행 에이전트 학습

(사진1=난양대학교)새로운 종류의 "공포에서 영감을 받은" 강화 학습 기술이 자율주행차를 더욱 안전하게 만드는 데 유용한 것으로 입증되었다.

사람이 운전 중 위험한 상황에서 두려움을 느낄 때 방어 운전을 하는 것처럼, 인공지능(AI)에 공포감을 느끼는 상황을 훈련해 안전을 강화하거나 보장하는 자율주행 기술이 나왔다.

IEEE 스펙트럼은 20일(현지시간) 싱가포르 난양대학교 연구진이 자율주행 에이전트 ‘공포에서 영감받은 강화학습(FNI-RL, Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning)’를 공개했다고 보도했다.

이에 따르면 이 기술은 인간이 위험한 상황에 대한 두려움으로 방어 운전을 하는 점에 착안, 공포를 느낄 때 인간 감정을 조절하는 뇌 부분인 편도체에서 발생하는 것과 유사한 신경 반응으로 안전을 강화하는 방식이다.

자율주행 에이전트 FNI-RL은 반복과 예측을 통해 인간 운전자가 운전 중 두려움을 느끼는 위험한 상황과 그에 대처하는 방법을 훈련했으며, 이를 통해 시스템이 실제 환경과 상호작용할 때 위험한 결정이나 조치를 취하는 빈도를 크게 줄일 수 있었다는 설명이다.

첸 뤼 난양대학교 기계 항공 우주공학부 교수는 “우리 뇌에서는 불쾌하거나 무서운 다양한 시나리오를 상상할 수 있다”라며 "따라서 우리는 충돌과 같은 무서운 상황을 효과적으로 피하는 방법을 이해하고 있다"라고 말했다.

연구진은 시뮬레이션을 통해 FNI-RL을 테스트하고, 기본 지능형 주행 시스템, 적대적 모방 학습 신경망, 면허가 있는 인간 운전자 집단 등 10가지 기본 주행 및 자율주행 시스템과 비교했다.


[이하 링크 참조]
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