군집 인공지능(AI)의 개체 소통 규칙을 자동 설계하는 기술이 개발됐다. 필요 정보를 적시 적소에 공유해 드론이나 자율주행차의 안전하고 효율적인 운용에 기여할 전망이다.
한승열 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수팀은 대형언어모델(LLM) 추론 능력을 이용해 다중 에이전트 강화학습의 통신 방식을 설계하고 개선하는 'LMAC(LLM-driven Multi-Agent Communication)' 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
LMAC은 군집 드론이나 협동 로봇, 자율주행차에서 각 개체마다 수집한 정보 가운데 무엇을, 언제, 어떤 개체에게 전달할지 규칙처럼 정해주는 기술이다. 전체 임무와 개별 AI 역할, 관측 정보의 의미를 자연어로 입력하면 강력한 추론 능력을 지닌 LLM이 이를 분석해 필요 정보를 골라 전달하는 통신 함수 코드를 작성한다.
LMAC은 기존 강화학습 데이터를 바탕으로 설정한 통신 규칙을 자동 보완한다. 정보를 받은 AI는 임무에 필요한 상황을 얼마나 정확히 파악했는지, 개체 간 정보 격차는 어떤지를 찾아 피드백을 만들면, LLM이 부족한 정보를 추가해 통신 코드를 수정한다.
한 교수팀은 전달 정보를 강화학습에 효과적으로 활용할 수 있는 학습 구조도 함께 설계해 반영했다. 각 AI는 받은 정보를 그대로 사용하지 않는다. 협력에 필요한 내용만 압축하거나 들어온 정보가 얼마나 믿을 만한지 함께 학습한다. 완성된 코드로 각 AI의 관측값을 받아 필요한 정보를 만들기 때문에 매 순간 LLM을 사용하는 방식보다 비용과 연산 부담을 줄일 수 있다.
한 교수팀은 '스타크래프트Ⅱ' 게임에서 적을 볼 수 있는 정찰 유닛 오버시어(Overseer) 1기와 적을 볼 수 없는 공격 유닛인 베인링(Baneling) 10기를 대상으로 LMAC 협력 학습 성능을 테스트해 96.2% 승률을 올렸다.
한승열 교수는 “군집 드론 자율 비행, 군집 로봇 업무, 스마트 팩토리, 자율주행 협력 시스템처럼 여러 AI가 제한된 정보를 주고 받으며 함께 판단해야 하는 실제 환경에서 중요한 기반 기술로 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
울산=임동식 기자 dslim@etnews.com
