인간-로봇-컴퓨터 연구의 발전

자동화된 실험 시설인 인텔리전트 타우링 탱크(Intelligent Towing Tank, ITT)는 첫 해에 약 10만 개의 실험을 수행했다. 일반적으로 5년의 실험을 통해 얻을 수 있는 결과를 몇 주 안에 얻을 수 있었다. MIT Sea Grant Hydrodynamics Laboratory에서 개발된 ITT는 인간-로봇-컴퓨터 연구 분야에서 한 단계 더 나아간 것이다.

ITT는 자동으로 실험을 수행하고 분석하며 설계한다. 실험의 대상은 와류 유도 진동(Vortex-Induced Vibration, VIV)이다. VIV는 해양 구조물의 설계에 중요한 요소이다. 예를 들어, 해저 유정과 표면을 연결하는 해양 드릴링 라이저의 설계에서 VIV를 고려해야 한다. 그러나 VIV에는 많은 변수가涉及되어 있다.

ITT는 적극적인 학습을 통해 실험을 수행한다. 실험의 매개변수는 컴퓨터가 선택한다. 이 시스템은 “탐색과 활용” 방법론을 사용하여 VIV의 복잡한 측면을 매핑하고 탐색하는 데 필요한 실험의 수를 크게 줄일 수 있다.

박사 과정 학생 디샤 판(Dixia Fan)은 수천 개의 실험을 수동으로 수행해야 하는 문제를 해결하기 위해 이 프로젝트를 시작했다. 그 결과 ITT 시스템이 개발되었다.

연구 논문이 지난 달에 사이언스 로봇틱스 저널에 발표되었다.

판은 현재 포스닥이며, 이 프로젝트는 MIT Sea Grant College Program과 MIT 기계공학부, École Normale Supérieure de Rennes, 브라운 대학교의 연구자들이 함께 수행했다. 이 새로운 프로젝트는 과학적 발견을 더 빠르게 하기 위해 인간, 컴퓨터, 로봇이 어떻게 협력할 수 있는지를 보여준다.

ITT는 10미터의 탱크로, 중단이나 중지 없이 작동한다. 연구자들은 이 시스템을 다양한 분야에서 사용하기를希望하며, 비선형 시스템의 새로운 모델을 생성할 수 있을 것이다.

ITT를 통해 판과 그의 협력자들은 더 넓은 매개변수 공간을 탐색할 수 있었다. “전통적인 기법을 사용하여 문제를 연구한다면 950년이 걸릴 것이다”라고 그는 설명했다.

판과 그의 팀은 가우시안 프로세스 회귀 학습 알고리즘을 ITT에 통합하여 실험의 수를 줄일 수 있었다. 이렇게 하면 몇千 개의 실험으로 줄일 수 있었다.

로봇 시스템은 자동으로 초기 실험 시퀀스를 수행할 수 있다. 그리고 다음 실험의 매개변수를 부분적으로 제어할 수 있다.

판은 MIT 기계공학부의 de Florez Award를 “우수한 발명력과 창의적 판단”으로 수상했다.

Michael Triantafyllou, Henry L.와 Grace Doherty 오션 사이언스 앤 엔지니어링 교수이자 판의 博士 과정 지도교수는 “디샤의 인텔리전트 타우링 탱크 설계는 새로운 방법을 사용하여 성숙한 분야를 재창조하는 훌륭한 예이다”라고 말했다.

트리안타φυ루는 논문의 공동 저자이자 MIT Sea Grant College Program의 책임자이다.

“MIT Sea Grant는 이미 몇 년 동안 해양 관련 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 방법을 사용하여 자원을 투자하고 프로젝트를 지원해 왔으며, 이미 성과를 내고 있다”라고 그는 말했다.

MIT는 국립 해양 대기 관리청(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 자금을 지원받고 있으며, 국립 Sea Grant 프로그램에서 관리한다. 이는 MIT의 연구와 엔지니어링을 결합하여 해양 관련 문제를 해결하기 위한 연방-기관 파트너십이다.

他の 연구 논문에 기여한 사람들로는 브라운 대학교의 George Karniadakis, MIT Sea Grant와 협력하는 Gurvan Jodin, MIT 기계공학부의 박사 과정 학생 Yu Ma, 그리고 MIT Sea Grant의 Thomas Consi, Luca Bonfiglio, Lily Keyes가 있다.