프로젝트 에어심의 초기 사용자 중 하나는 미국 회사인 에어토노미(Airtonomy)이다. 풍력 발전기과 고압 전선, 오일 탱크 등의 무인 검사 전문 회사로, 버튼 하나로 무인 항공기를 이용해 검사를 수행한다. 에어토노미의 드론은 자율 비행으로 동작한다. 하지만 AI가 조종하는 드론을 현장에 실전 배치하기 전에 시뮬레이션된 입체 세계에서 수없이 연습해야 한다.
에어토노미의 CEO 조시 라이디는 시뮬레이터를 이용하는 이유에 대해 “풍력 발전기나 고압 전선 주위로 비행하는 것은 어렵고 까다롭다. 더구나 노스 다코타는 겨울이 7개월이다. 실제 환경에서 비행할 수 있는 시간이 너무 짧아 고객의 예약에 맞춰 준비하기가 어렵다”라고 설명했다.
마이크로소프트 프로젝트 에어심이 필요한 대목이다. 프로젝트 에어심은 마이크로소프트 애저 클라우드를 기반으로 한 플랫폼으로, 현실적인 시뮬레이션을 통해 안전하게 자율 비행을 구성하고 훈련하고 테스트할 수 있다. 시뮬레이션 환경에서 AI 모델은 수백만 번의 비행을 몇 초 만에 완료할 수 있으며, 현실 세계에서와 같은 수많은 변수에 대응하는 방법을 학습할 수 있다. 예를 들어, 비나 눈, 진눈깨비 속에서 비행기가 어떻게 나는지, 강한 바람이나 높은 온도가 배터리 사용 시간에 어떤 영향을 미치는지, 흐린 날에도 드론의 카메라가 풍력 발전기를 날개를 선명하게 볼 수 있는지 등을 배울 수 있다.
에이심은 애저 플랫폼을 활용해 이륙에서 순항, 착륙까지 비행의 각 단계에서 취해야 하는 조치를 정확히 알고 있는 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 방대한 양의 데이터를 생성한다. 마이크로소프트에 따르면, 다양한 도시 및 시골 환경을 나타내는 시뮬레이션된 3D 환경이 있는 라이브러리도 필요하다.
마이크로소프트는 항공 인프라 검사, 라스트 마일 배송 및 도시 항공 이동성 등에서 자율성을 강화하기 위한 사전 훈련된 정교한 AI 모델 스위트를 배포하고 있다. 빙 지도 및 기타 지리정보 공급업체의 데이터를 사용하면, 수백만 개의 상세한 3D 환경을 생성할 수 있으며, 뉴욕시나 런던과 같은 특정 장소나 공항 같은 일반 공간의 라이브러리를 이용할 수 있다.
프로젝트 에어심은 마이크로소프트 리서치의 오픈소스 프로젝트를 기반으로 한다. 마이크로소프트는 2017년부터 AI 기반의 비행 시뮬레이션을 위한 새로운 아이디어를 모색하기 위해 이 프로젝트에 착수했다. 프로젝트의 깃허브 페이지에서 볼 수 있듯이, 현재는 중단된 상태이다. 하지만 이 연구 툴을 사용하기 위해서는 프로그래밍과 머신러닝에 대한 깊이있는 지식이 필요하다. 마이크로소프트는 대신 프로젝트 에어심을 통해 AAM(Advanced Aerial Mobility) 고객이 AI를 이용한 비행기를 시뮬레이션된 3D 환경에서 보다 쉽게 테스트하고 훈련시킬 수 있는 엔드 투 엔드 플랫폼을 제공할 것이라고 밝혔다. 프로젝트 에어심은 현재 제한된 프리뷰 상태이다.
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