유니티, “머신러닝 에이전트로 AI 개발 손쉽게”

자율주행차 시뮬레이션부터 게임 밸런싱까지

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유니티 머신러닝 세미나 ‘유니티 머신러닝 데이’가 열렸다.

자율주행차를 만드는 과정에는 학습이 필수적이다. 특정 상황에서 어떻게 운전을 해야 하는지에 대한 알고리즘 학습이 필요하다. 학습 데이터는 실제 주행을 통해 얻어지기도 하지만, 비용과 시간이 많이 든다. 무엇보다 모든 상황을 필드 테스트로 구현하는 데는 한계가 있다. 이때 가상 환경을 구축해 시험하는 시뮬레이션이 활용된다. 유니티의 ‘머신러닝 에이전트’는 가상 시뮬레이션 환경을 쉽게 구축할 수 있도록 돕는다. 이런 방식은 자율주행차량뿐만 아니라 산업용 로봇, 게임 캐릭터에도 적용된다.

유니티 코리아는 8월22일 구글캠퍼스 서울에서 ‘유니티 머신러닝 데이’를 열고 유니티의 머신러닝 기술에 대해 선보였다. 유니티는 누구나 머신러닝 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 ‘머신러닝의 민주화’를 목표로 개발자 및 학생을 대상으로 이번 머신러닝 기술 세미나를 열었다. 오주용 유니티 코리아 전략 담당 팀장은 “머신러닝을 많이 공부했든 적게 공부했든 누구나 기술을 활용할 수 있도록 유니티가 채워주려 한다”라며 “‘머신러닝의 민주화’ 정신에 기반해서 유니티의 제품이나 서비스를 소개할 계획이다”라고 말했다. 유니티는 누구나 쉽게 인공지능(AI) 개발을 할 수 있도록 지난해 9월 ‘유니티 머신러닝 에이전트’를 공개하고 SDK를 제공해오고 있다.

유니티는 가상 시뮬레이션 환경 구축에 활용된다.

 

가상 환경 구축을 통한 데이터 수집

인공지능(AI) 개발의 가장 큰 어려움 중 하나는 데이터 수집이다. AI를 학습시켜 고도화하는 데는 방대한 양의 데이터가 필요하다. 현실 세계에서 머신러닝에 필요한 모든 데이터를 수집하는 데는 한계가 있다. 이때 유니티는 가상의 환경을 구축하고 임의 데이터(synthetic data)를 생성할 수 있도록 돕는다. 유니티 본사에서 머신러닝을 담당하는 제프리 쉬 유니티 시니어 프로덕트 매니저는 “유니티를 통해 무제한의 가상 환경을 만들어 머신러닝 모델을 훈련시킬 수 있는 데이터를 생성할 수 있다”라며 “이런 방식은 AI 업계의 트렌드이며 시각 데이터와 임의 데이터(synthetic data)가 미래에 큰 역할을 할 것”이라고 설명했다.

실제 사례를 살펴보면, 애플은 가상 이미지의 현실성을 높이는 데 유니티를 활용했다. 애플은 실제 이미지 데이터와 임의 데이터를 함께 사용하는 방식으로 합성 이미지를 실제처럼 보이도록 만들었다. 실제 정제된 학습용 데이터는 비싸고 시뮬레이터로 얻어진 임의 데이터는 충분히 현실적이지 않다는 점에 착안해 ‘생성적 적대 신경망(GAN)’ 방식으로 적은 양의 비정제 실제 이미지 데이터를 사용해 합성 이미지의 사실성을 개선했다. 비영리 AI 연구 기업 오픈AI는 가상 시뮬레이션 환경을 통해 로봇 손을 인간의 손처럼 민첩하게 움직이도록 훈련시켰다. 이를 통해 약 100년의 가상 경험을 50시간 만에 훈련시킬 수 있었다.

이 밖에도 유니티는 지난 1월 미국 워싱턴주 벨뷰 시와 협력해 머신러닝과 시뮬레이션을 통해 교통사고 사상자 수를 줄이는 프로젝트에 착수했다고 밝힌 바 있다. 사상자 수 0명을 목표로 유니티를 활용해 교차로에 배치된 카메라로 안전하지 않은 교차로를 식별하는 컴퓨터 비전 시스템 구축했다.

 

게임 밸런싱도 AI를 통해

유니티 머신러닝 에이전트는 게임 밸런스를 맞추고 테스트하는 데도 활용된다. 게임 밸런스 테스트에는 많은 비용과 시간이 든다. 머신러닝 에이전트를 활용하면 가상 플레이어를 세팅해 수천 시간의 시뮬레이션을 돌리고 상세한 분석 보고서를 받을 수 있다. 여기에는 강화학습과 모방학습 두 가지 방식이 사용된다. 강화학습을 통해 엄청나게 게임을 잘하는 가상 플레이어를 만들어 게임이 제대로 작동하는지 테스트하고 또 인간의 플레이를 따라 하는 에이전트를 훈련시켜 게임의 난이도를 가늠하고 밸런스를 조정할 수 있다. 유니티는 게임사가 게임 빌드를 제공하고 어떤 테스트를 원하는지 알려주면 문제를 해결해주겠다는 입장이다.

제프리 쉬 유니티 시니어 프로덕트 매니저

제프리 쉬 유니티 시니어 프로덕트 매니저는 “머신러닝 에이전트는 연구자를 위한 툴로 개발됐으며 연구 목적으로 시작됐다”라면서도 “게임 업계에서는 머신러닝 전문가가 적기 때문에 도움을 주기 위해 머신러닝 에이전트를 제공하고 있다”라고 밝혔다. 유니티는 향후 클라우드 시뮬레이터를 제공해 직접 인프라를 구축하고 투자할 필요 없이 임의 데이터를 생성할 수 있도록 지원할 계획이다. 현재 베타버전으로 제공되는 유니티 머신러닝 에이전트는 내년 상반기 정식 출시를 목표로 안정화 작업을 진행 중이다.

‘유니티 머신러닝 에이전트’의 학습환경 구성

이날 자율주행차 연구 분야의 유니티 ML 에이전트 활용 사례를 발표한 민규식 한양대학교 미래자동차공학과 연구원은 “유니티 머신러닝 에이전트 도입으로 강화학습 환경개발이 보다 자유로워졌다”라며, “해당 분야는 유니티 머신러닝 에이전트를 통해 더욱 발전될 것으로 기대되며, 앞으로 강화학습을 통한 다양한 환경이 개발되길 바란다”라고 말했다.

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