MIT 연구팀, AI로 수중 글라이더의 새로운 형태 개발

AI가 자율 수중 글라이더의 모양을 바꾸다 해양 과학자들은 어류와 물개처럼 다양한 형태를 가진 해양 동물이 어떻게 매우 효율적으로 수영하는지 놀라워해 왔습니다. 이들의 몸은 최소한의 에너지를 소모하면서도 긴 거리를 이동할 수 있도록 수력 역학적으로 최적화되어 있습니다. 자율 주행 차량도 비슷한 방식으로 바다를 떠다니며 광활한 수중 환경에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그러나 이러한 글라이더 기계의 형태는 해양 생물에서 발견되는 것보다 덜 다양하며, 새로운 디자인을 테스트하기 위해서는 많은 실제 세계 실험이 필요합니다. 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)와 위스콘신 대학교 매디슨 캠퍼스의 연구원들은 AI가 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 제안했습니다. 그들의 방법은 3D 디자인을 물리 시뮬레이터에서 테스트하고, 이를 더 수력 역학적인 형태로 변형시키는 머신 러닝을 사용합니다. 이렇게 생성된 모델은 3D 프린터로 제작하여 수작업으로 만든 것보다 훨씬 적은 에너지를 사용할 수 있습니다. MIT 연구원들은 이 디자인 파이프라인이 새로운, 더 효율적인 기계를 만들어 해양 학자들이 수온과 염분을 측정하고, 해류에 대한 보다 상세한 정보를 수집하며, 기후 변화의 영향을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. 연구팀은 두 개의 글라이더를 제작하여 이 가능성을 시연했습니다. 하나는 비행기와 비슷한 두 개의 날개를 가진 기계이고, 다른 하나는 네 개의 날개를 가진 평평한 물고기와 비슷한 독특한 형태를 가집니다. 피터 이첸 첸(Peter Yichen Chen) MIT CSAIL 박사 후 연구원과 공동 연구원은 "우리는 이 접근법을 통해 인간이 설계하는 것이 매우 번거로운 비전통적인 디자인을 테스트할 수 있는 반자동화 프로세스를 개발했습니다"라고 말합니다. "이 정도의 형태 다양성은 이전에 탐색되지 않았기 때문에 대부분의 이러한 디자인은 실제 세계에서 테스트되지 않았습니다." AI가 이러한 아이디어를 어떻게 처음부터 생각해냈는지 궁금할 것입니다. 연구원들은 비행기, 잠수함, 고등어, 망치상어 등 20개 이상의 일반적인 해양 탐사 형태의 3D 모델을 찾았습니다. 그런 다음, 이 모델들을 "변형 케이지"로 감쌌는데, 연구원들이 다양한 연결점을 이리저리 움직여 새로운 형태를 만들 수 있게 하는 구조입니다. CSAIL 주도 연구팀은 전통적 형태와 변형된 형태의 데이터셋을 구축한 후, 각 글라이더가 물 속에서 다른 "공격각"으로 이동할 때의 성능을 시뮬레이션했습니다. 예를 들어, 수영자가 수영장에서 물건을 건져올리려고 -30도로 내려가야 할 경우를 상상해볼 수 있습니다. 연구팀의 신경망은 특정 글라이더가 수중 물리학에 어떻게 반응하는지를 시뮬레이션하여, 앞으로 얼마나 이동하고 얼마나 큰 저항을 받는지를 측정합니다. 목표는 리프트-드래그 비율을 최대화하는 것입니다. 이 비율은 글라이더가 얼마나 잘 지탱되는지를 나타내며, 비율이 높을수록 차량이 더 효율적으로 여행하고, 낮을수록 글라이더가 항해 중에 더 느려집니다. 비행기의 리프트-드래그 비율은 중요합니다. 이륙할 때는 리프트를 최대화하여 바람 유속에 잘 맞춰 이동하도록 하고, 착륙할 때는 충분한 저항력을 확보하여 완전히 정지하도록 합니다. 두 형태의 글라이더는 수영장에서 수작업으로 만든 원주형 글라이더보다 더 효율적으로 이동하며, 더 높은 리프트-드래그 비율을 통해 적은 에너지를 소모했습니다. 이는 해양 동물이 바다를 이동할 때의 쉽게 보이는 방식과 유사합니다. 이 프로젝트는 글라이더 설계에 있어 긍정적인 단계를 의미하지만, 연구원들은 시뮬레이션과 실제 세계 성능 사이의 간극을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 글라이더가 갑작스러운 해류 변화에 반응할 수 있도록 하는 기계를 개발하려고 합니다. 첸은 팀이 얇은 글라이더 디자인 등 새로운 형태를 탐구하려고 한다고 덧붙였습니다. 그들은 프레임워크를 더 빠르게 만들고, 사용자 정의, 조종성, 심지어 미니aturized 차량 제작을 가능하게 하는 새로운 기능을 추가하려고 합니다. 첸과 하게만은 오픈AI 연구원 마 핑추안(Ma Pingchuan) SM '23, PhD '25와 공동으로 이 프로젝트를 이끌었습니다. 위스콘신 대학교 매디슨 캠퍼스의 위 왕(Wei Wang) 조교수와 최근 CSAIL 박사 후 연구원, 그리고 MIT 교수이자 CSAIL 멤버인 다니엘라 루스(Daniela Rus) 교수와 우지에흐 마투시크(Wojciech Matusik) 교수가 공동 저술했습니다. 이 연구는 국방고등연구계획국(DARPA) 지원금과 MIT-GIST 프로그램의 지원을 받았습니다. 이 연구는 AI를 활용하여 수중 탐사 차량의 설계를 혁신할 수 있는 가능성을 높였습니다. 시뮬레이션을 통한 디자인 테스트는 실제 실험보다 훨씬 효율적이므로, 다양한 형태의 글라이더를 빠르게 개발하고 테스트할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 이는 해양 탐사와 기후 변화 모니터링에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.