AI로 설계된 해양 동물 형태의 새로운 수중 글라이더

해양 과학자들은 오랫동안 물고기와 바다표범 같은 해양 동물들이 다양한 형태에도 불구하고 어떻게 효율적으로 수영하는지에 대해 놀라워해 왔습니다. 이들의 몸은 수중 이동을 위해 최적화되어 있어서, 긴 거리를 이동하면서도 최소한의 에너지만을 소모합니다. 이러한 생물학적인 유수성을 모방하여 자율 항해 로봇의 설계를 개선할 방법을 찾는 것이 이번 연구의 목표였습니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)와 위스콘신 대학교-M디슨分校의 연구원들은 인공 지능(AI)이 이런 새로운, 탐험되지 않은 글라이더 설계를 더 편리하게 도울 수 있다고 제안합니다. 이 연구는 arXiv 프리프린트 서버에 공개되었습니다. 그들의 방법은 머신 러닝을 사용하여 물리 시뮬레이터에서 다양한 3D 설계를 테스트하고, 이를 더욱 유수성 있는 형태로 변형하는 것입니다. 이렇게 만들어진 모델은 3D 프린터를 통해 제작되며, 기존 인간이 만든 것보다 훨씬 적은 에너지를 소모합니다. MIT 과학자들은 이 설계 파이프라인이 해양학자들이 수온, 염분 등을 측정하고, 해류에 대한 보다 상세한 통찰력을 얻으며, 기후 변화의 영향을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. 연구팀은 보디보드 크기 정도의 두 가지 글라이더를 제작하여 이 가능성을 시연했습니다. 하나는 비행기와 비슷한 두 개의 날개가 있고, 다른 하나는 네 개의 지느러미가 달린 평평한 물고기와 비슷한 독특한 형태입니다. MIT 포스트닥 피터 이첸 첸(Peter Yichen Chen)은 이러한 설계가 단지 그들이 접근할 수 있는 다양한 형태 중 일부일 뿐이라고 강조합니다. "우리는 인간이 설계하는 것이 매우 어려운 비전통적인 설계를 테스트할 수 있는 반자동화된 프로세스를 개발했습니다. 이 방법으로 이전에 탐색되지 않았던 많은 형태를 생성할 수 있습니다,"라고 첸은 말했습니다. "이런 형태 다양성이 이전에는 충분히 탐구되지 않았으므로, 대부분 실제 환경에서 테스트되지 않았습니다." AI 파이프라인은 먼저 20여 개의 기존 해양 탐사 형태, 예를 들어 잠수정, 고래, 망태어, 상어 등의 3D 모델을 찾았습니다. 그런 다음, 이 모델들을 '변형 케이지' 안에 넣어 연구원들이 다양한 접합점을 이리저리 움직여 새로운 형태를 만들 수 있도록 하였습니다. CSAIL 팀은 이러한 기존 형태와 변형 형태의 데이터셋을 구축한 후, 각 글라이더가 수중에서 수행할 각도(각도-of-attack)에 따라 어떻게 작동할지를 시뮬레이션하였습니다. 예를 들어, 수영자가 수영장에서 물건을 회수하기 위해 -30° 각도로 잠수하고 싶을 때처럼, 글라이더도 다양한 각도에서 물을 통과하는 방식을 시뮬레이션하였습니다. 이 다양한 형태와 각도는 신경망에 입력되어, 각 글라이더 형태가 특정 각도에서 얼마나 효율적으로 작동할지를 예측하고 필요한 경우 최적화하였습니다. 주요 목표는 리프트-드리그 비율(lift-to-drag ratio)을 최대화하는 것이었습니다. 이 비율은 글라이더가 얼마나 잘 부유되는지를 나타내는 지표로, 비율이 높을수록 글라이더는 더 효율적으로 이동하며, 낮을수록 이동 속도가 느려집니다. 연구팀은 AI 파이프라인이 글라이더 성능에 대한 예측이 정확한지를 확인하기 위해 현실적인 환경에서 실험을 진행해야 했습니다. 먼저, 종이비행기와 비슷한 두 개의 날개가 있는 축소형 차량을 3D 프린터로 제작하고, MIT 라이트 형제 풍동 실험실에서 풍동 실험을 실시하였습니다. 이실험에서는 팬을 이용해 풍동을 시뮬레이션하였습니다. 다양한 각도에서 글라이더의 예측 리프트-드리그 비율은 풍동 실험에서 기록된 값보다 평균 5% 정도 높았습니다. 이것은 시뮬레이션과 실제 사이의 작은 차이를 의미합니다. 또한, 복잡한 물리 시뮬레이터를 사용한 디지털 평가에서도 AI 파이프라인이 글라이더의 움직임에 대해 상당히 정확한 예측을 하였다는 사실이 확인되었습니다. 하지만, 글라이더의 실제 수중 성능을 평가하기 위해서는 실제 수중 환경에서 테스트해야 했습니다. 연구팀은 두 가지 설계, 즉 9° 각도에서 최상의 성능을 보인 제트형 장치와 30° 각도에서 최상의 성능을 보인 네 개의 날개가 달린 장치를 3D 프린터로 제작하였습니다. 이 장치들은 물속에서 완전히 침수되면 물이 새어 들어가는 빈 껍데기 형태로 제작되어, 물 밖에서 조작하기 쉽고 제작에 필요한 재료가 적게 들도록 설계되었습니다. 연구팀은 이 껍데기 안에 부력 조절 펌프, 각도 조절 장치(mass shifter), 전자 부품 등이 포함된 튜브형 장치를 설치하였습니다. 각 설계는 수영장에서 기존의 원통형 글라이더보다 더 효율적으로 움직였습니다. 높은 리프트-드리그 비율 덕분에, AI 구동 글라이더는 해양 동물들이 바다를 자유롭게 이동하는 것과 마찬가지로 적은 에너지만으로 더 효과적으로 이동하였습니다. 이 프로젝트는 글라이더 설계에 있어 긍정적인 발전 단계임을 인정하면서도, 연구원들은 시뮬레이션과 실제 성능 간의 차이를 줄이는 데 집중하고 있습니다. 또한, 갑작스러운 해류 변화에 대응할 수 있는 기계를 개발하려고 노력하고 있습니다. 이는 글라이더가 더 많은 환경 변화에 적응할 수 있게 만듭니다. 첸은 팀이 더 얇은 글라이더 설계를 탐색하고, 프레임워크를 더 빠르게 만들 계획이라고 밝혔습니다. 이는 보다 많은 맞춤화, 조종성, 또는 미니어처 차량 제작을 가능케 하는 새로운 기능을 추가할 수 있음을 의미합니다. 첸과 학만(Niklas Hagemann)은 오픈AI 연구원 마 핑추안(Pingchuan Ma SM Ph.D.)과 함께 이 프로젝트를 공동으로 이끌었습니다. 업계 전문가들은 이 연구가 해양 탐사 기술의 새로운 방향성을 제시하고, 기존 설계의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여주었다는 점에서 긍정적으로 평가하고 있습니다. 또한, MIT CSAIL은 해양 과학 분야에서 혁신적인 기술 개발을 위한 선도적인 연구기관으로 알려져 있으며, 이 연구는 그들의 역량을 다시 한번 입증하였습니다.