美 아웃라이더, 경로계획 수립에 강화학습 활용

 

 

▲미국 아웃라이더가 강화 학습 AI 모델을 배치해 물류센터 야적장 처리량을 향상시켰으며 이를 통해 자율주행 야드 트럭의 경로 계획 속도가 10배 증가했다고 밝혔다. (사진=아웃라이더)

 

물류 허브를 위한 자율주행 야드(야적장) 운영 공급업체인 아웃라이더는 업계 최초로 첨단 강화 학습으로 훈련된 인공지능(AI) 모델 기술을 고객 현장에 배치해 화물 처리량을 극대화하고 있다고 로보틱스247이 보도했다.

 

아웃라이더에 따르면 이 회사의 강화학습 모델은 경로 계획 속도를 10배 증가시키고 아웃라이더 시스템이 바쁘고 복잡한 유통 야적장에서 화물을 보다 효율적이고 안전하게 이동할 수 있도록 한다.

 

◆AI 기반 중복 안전 메커니즘

 

아웃라이더의 AI 기반 기능은 업계 최초의 중복 안전 메커니즘으로 보완돼 AI의 이점과 산업 운영에 사용된 기존의 기능적 안전 접근 방식을 결합했다.

 

아웃라이더는 20만건 이상의 안전 시나리오를 다루었으며, 여러 타사 안전 전문가와 포춘 500 고객이 안전 사례를 검증했다.

 

비토리오 지파로 아웃라이더 최고기술핵임자(CTO) 겸 엔지니어링 부사장은 “아웃라이더는 최신 AI 기술을 사용해 물류 야적장에서 자율적으로 이동하는 트레일러의 회전 시간을 지속적으로 줄이고 있다. 시뮬레이션과 실제 시나리오에서 강화학습으로 시스템 성능을 훈련하고 평가함으로써 고객들은 우리회사 기술로 속도와 효율성이 점진적으로 향상되는 것을 확인할 수 있다”고 말했다.

 

강화학습 기술은 시간이 지남에 따라 의사 결정을 개선하는 모델을 만드는 것을 포함한다. 아웃라이더는 수년 간의 행동 데이터 샘플을 사용해 점점 더 어려워지는 강화학습 커리큘럼을 개발함으로써 모델이 학습할 수 있도록 했다. 이 기술은 교통 규칙을 따르고 다른 차량과 안전한 거리를 유지하는 것과 같은 선호하는 행동을 강화하고 바람직하지 않은 행동을 억제한다. 강화학습 모델이 아웃라이더의 고급 테스트 시설에서 시뮬레이션과 차량을 통해 광범위하게 테스트되면 모델과 코드가 고객 현장의 자율 운영에 배치된다.

 

지파로 부사장은 “우리의 포춘 500 고객 야적장은 복잡해서 수백 대의 트럭, 트레일러, 기타 차량 및 보행자가 매일 현장에서 운영된다. 강화학습은 이러한 야적장을 대규모로 자동화하는 데 중요하다. 물류 및 제조 야적장에서 각종 수송기관을 통합한(인터모달) 터미널 및 항구 터미널에 이르기까지 점점 더 복잡하고 다양한 환경을 처리할 수 있도록 해 주기 때문이다”라고 설명했다.

 

◆아웃라이더, 강화학습과 딥 러닝 활용

 

아웃라이더의 강화학습 기술은 여러 산업의 다양하고 복잡한 대규모 물류 야적장에서 수집되고 레이블이 붙은 수백만 개에 이르는 고유의 야적장 별 데이터 포인트를 사용한다. 이러한 데이터 포인트는 아웃라이더의 고유한 딥러닝 및 강화학습 모델에 공급돼 야적장 작업을 점진적으로 지능적이고, 정확하고 속도감있게 자동화하는 신경망을 만든다.

 

아웃라이더의 프라이비트 AI 클라우드 배치는 에퀴녹스가 소유하고 운영하는 미국 덴버 데이터 센터에 설치된 엔비디아의 DGX H200 GPU를 활용해 이뤄진다.

 

톰 바로크 아웃라이더 글로벌 파트너십 부문 수석 이사는 “딥러닝 및 강화학습 모델을 훈련하기 위해 기하급수적으로 증가하는 양의 데이터를 처리할 때 지출한 달러당 처리 속도와 훈련 속도가 중요하다. 아웃라이더 투자자인 엔비디아는 딥러닝 훈련 속도를 2배로 높이는 데 필요한 최첨단 하드웨어를 확보하도록 도와주었고, 우리는 하이브리드 클라우드 훈련 환경을 구축해 달러당 훈련 속도를 6배까지 높였다. 이러한 접근 방식을 취함으로써 아웃라이더는 고객들에게 더 큰 가치를 더 빨리 제공한다”고 말했다.

 

아웃라이더의 강화학습을 사용하면 트레일러 이동, 견인장치로 옮기기(히칭), 후진, 트레일러 브레이크 라인 연결, 야적장 재고 추적, 창고, 야적장 및 운송 관리 시스템과의 통합을 포함한 아웃라이더의 다른 제공 서비스를 더욱 보완할 수 있다.

 

이재구 robot3@irobotnews.com

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