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'마르코'통합검색 결과 입니다. (2건)

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엔비디아 "자율주행 다음 개척지는 추론…차량용 GPT만으론 부족"

"자율주행의 다음 개척지는 추론하는 힘을 통해 가능해질 것입니다. 극히 드물거나 이전에 마주하지 못한 상황에서도 모델이 판단하고 그에 맞춰 행동할 수 있어야 합니다." 마르코 파보네 엔비디아 자율주행차 연구 부문 수석 디렉터 겸 스탠퍼드대 교수는 25일 서울 코엑스에서 열린 '2026 자율주행 산업 컨퍼런스'에서 '피지컬 AI를 위한 추론 모델'을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 파보네 디렉터는 자율주행 AI가 주변 사물을 인식하는 수준을 넘어 도로 상황의 맥락과 교통 참여자 간 관계를 이해해야 한다고 강조했다. 차량이 어떤 주행 행동을 선택했는지 논리적으로 설명하는 능력도 필요하다고 봤다. 그는 "중요한 것은 언어적 이해와 상식적인 추론을 물리적 행동으로 연결하는 것"이라며 "그것이 궁극적으로 우리가 달성하려는 목표"라고 말했다. 엔비디아는 이를 구현하기 위해 자율주행 AI 플랫폼 '알파마요'를 개발하고 있다. 알파마요의 핵심은 시각 정보와 언어 이해, 행동 생성을 결합한 비전·언어·행동(VLA) 모델이다. 차량 센서로 확보한 정보를 바탕으로 주변 환경을 인식하고, 도로 상황과 잠재적 위험을 추론해 주행 궤적을 생성한다. 판단 과정은 언어로도 제시해 차량이 차선을 바꾸거나 속도를 줄인 이유를 사람이 확인할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "파운데이션 모델은 차량에 탑재되는 시스템에만 사용하는 것이 아니라 전체 개발 과정에서 활용할 수 있다"며 "자율주행 시스템을 설계하고 개발하며 검증하는 여러 단계에 적용할 수 있다"고 설명했다. 모델 학습은 여러 단계로 진행된다. 먼저 광범위한 데이터로 일반적인 지식을 학습한 뒤 대규모 주행 데이터를 활용해 경로 예측 능력을 갖추게 한다. 이후 주행 상황에 대한 추론 과정을 감독 데이터로 활용해 미세조정하고, 강화학습으로 안전성과 주행 성능, 사람의 선호를 조율한다. 그는 "검증 가능한 안전 점수와 사람의 선호 등 서로 다른 신호를 하나의 보상 체계로 결합한다"며 "후속 학습과 정렬 작업을 거치면 행동 생성과 주행 성능에서 일관된 개선을 확인할 수 있다"고 말했다. 엔비디아는 규모가 큰 AI 모델에서 확보한 판단 능력을 차량용 소형 모델에 학습시키는 '지식 증류' 기술도 활용한다. 대형 모델은 성능이 뛰어나지만 연산량이 많아 차량에서 실시간으로 구동하기 어렵기 때문이다. 파보네 디렉터는 "대형 모델의 추론 능력을 작은 모델로 압축하면 차량에서도 실시간으로 실행할 수 있다"며 "모델과 학습 데이터의 규모를 확대할수록 주행 성능이 개선되는 경향도 확인했다"고 말했다. 엔비디아는 알파마요를 단일 AI 모델이 아닌 자율주행 개발 생태계로 확장하고 있다. 추론형 모델과 오픈소스 시뮬레이션 도구 알파심 그리고 실제 주행 데이터세트를 함께 제공해 개발사가 모델을 학습하고 검증할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "알파마요 플랫폼의 가치는 단일 모델에만 있지 않다"며 "개발을 촉진하는 모델과 시뮬레이션 도구, 데이터세트로 구성된 하나의 생태계"라고 강조했다. 이어 "특정 지역에 제품을 배포하려면 해당 지역에 적합한 데이터와 일정 수준의 현지화가 필요하다"며 개방형 모델을 활용해 기업별·지역별 주행 환경에 맞게 미세조정할 수 있다고 설명했다. 엔비디아가 최근 공개한 '알파마요 2 슈퍼'도 소개했다. 알파마요 2 슈퍼는 340억개 매개변수를 갖춘 추론형 VLA 모델로, 주행 궤적 생성과 상황 추론, 상위 행동 예측, 주행 데이터 자동 분류 등을 수행한다. 파보네 디렉터는 생성형 AI를 자율주행차에 적용하는 일을 단순히 거대언어모델(LLM)을 차량에 탑재하는 것으로 이해해선 안 된다고 지적했다. 그는 "발표를 하면 많은 사람이 '결국 자동차에 GPT를 넣으려는 것 아니냐'고 묻는다"며 "첨단 AI 모델, 특히 파운데이션 모델과 추론 모델을 실제 응용 분야에 적용하는 과정에는 많은 과제가 있다"고 말했다. 이어 "파운데이션 모델과 추론 모델 자체가 완전한 해답은 아니라는 점을 인식해야 한다"며 "엔비디아의 안전 접근법에서 중요한 것은 안전 아키텍처를 어떻게 설계하느냐"라고 강조했다. AI 모델이 생성한 판단을 그대로 차량 제어에 사용하는 것이 아니라 별도의 안전 체계를 통해 행동 범위를 제한하고 검증해야 한다는 설명이다. 그는 "이러한 아키텍처를 적용하면 시스템의 안전성을 더욱 쉽게 검증할 수 있다"고 말했다. 자율주행 분야에서 개발한 추론 모델은 로봇을 비롯한 다른 피지컬 AI 영역으로도 확장할 수 있다고 내다봤다. 파보네 디렉터는 "로봇 분야는 작업과 산업, 환경 측면에서 매우 파편화돼 있다"며 "자율주행용 모델을 서로 다른 형태의 로봇에 맞게 조정하면 사람이 언어로 제공한 지시에 따라 로봇이 현실 세계를 탐색하고 주변 환경과 상호작용하도록 할 수 있다"고 말했다. 이어 "자율주행에는 상당한 수준의 장기 기억과 다른 교통 참여자의 움직임을 종합적으로 판단하는 능력이 필요하다"며 "앞으로는 에이전틱 AI를 어떻게 활용하느냐가 매우 중요해질 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.25 16:48김재성 기자

양자역학-상대성이론 '시·공간 불일치' 100년만에 풀리나

현대 물리의 두 축인 양자역학과 상대성이론은 공간과 시간에 대한 관점이 서로 다르다. 이는 양자역학이 태동된 1905년부터 100년 간이나 지속돼왔다. 양자역학의 핵심은 얽힘과 중첩현상인데, 이를 공간적인 측면에서 '양자상태(Quantum State)'를 정의한다. 시간 개념은 그저 흘러가는 변화의 '과정'(채널)으로 남겨 놨을 뿐 과학적 규명은 이루어지지 않았다. 반면 상대성이론은 공간과 시간을 '시공간'으로 묶어 4차원 구조로 풀이한다. 한-중 연구진이 이 같은 양자역학과 상대성이론 간 시간 및 공간 불일치를 해결할 새로운 이론적 틀을 제시했다. UNIST는 물리학과 이석형 교수(32)가 시간 상에서 일어나는 양자역학적 동역학 전체를 하나의 거대한 '양자상태'로 다루는 새로운 이론을 정립해 '피지컬 리뷰 레터스(PRL)'저널에 게재했다고 22일 밝혔다. 이 연구에는 중국 하이난대학교 수리통계학과의 제임스 풀우드(James Fullwood)교수가 교신저자로 참여했다. 기존의 양자이론에서 공간상의 상관관계는 양자상태를 이용해서, 시간상의 상관관계는 양자채널을 이용해서 기술하는 것이 일반적이었다. 양자상태는 양자계의 관측 확률을 결정하는 수학적 연산자를 말한다. 그러나 이러한 시공간 사이의 비대칭은 고전 확률이론에는 존재하지 않는 양자이론만의 고유한 특징으로 여겨졌다. 그러나 상대성이론과 양자이론의 완전한 결합을 통해 시공간의 양자화를 목표로 하는 근본 물리학적인 관점에서는 상당한 문제로 여겨져 왔다. 이러한 표면상의 비대칭을 극복하고 시공간상의 양자 상관관계를 통일된 이론체계로 기술하려고 하는 접근법이 '시간상의 양자상태(Quantum State Over Time; QSOT)'다. 최근 시간상의 양자상태 이론 체계는 많은 연구자의 관심을 받으며 개발되고 있다. 지난 2023년 UNIST 이석형 교수와 난양공대(NTU) 넬리 응( Nelly Ng) 교수에 의해 두 시점 사이의 양자 동역학에 대해서는 유일한 기술 방법이 존재함이 증명돼 이론이 정립된 바도 있다. 그러나 이러한 이론 체계의 유일성이 다시점(multipartite)상으로는 확장되지 않는 문제가 있었으며, 이는 여러 단계 동안 유지되는 동역학의 기술에 큰 장애로 여겨졌다. 이번 연구에서 이석형 교수와 제임스 풀우드 교수는 시간상의 양자상태 이론체계를 중첩과 얽힘이 나타나는 2개의 시점을 넘어선 다시점으로 유일하게 확장하기 위해서 필요한 근본적인 공리 2가지를 제시하고 그러한 확장이 유일함을 수학적으로 증명했다. 이 교수의 이론 틀의 주 개념은 '시간 위의 다자 양자상태(multipartite quantum states over time)'다. 여러 시점에 걸쳐 일어나는 양자 과정을 모두 하나의 거대한 양자상태로 묶어 표현하는 방식이다. 이를 통해 공간적으로 떨어진 계뿐 아니라 시간적으로 떨어진 계도 동일한 수학 구조에서 다뤘다. 여기서 공리 2가지는 중간 시점을 잊어도 모순이 없어야 한다는 것과 시간은 단계별로 이어져야 한다는 전제다. 그렇게 유일성이 증명된 확장법은 주어진 양자 동역학이 메모리 효과가 없는(무기억) 마르코브 과정일 때, 그 표현이 되는 시간상의 양자상태 역시 매 단계가 수학적으로 분리되는 양자 마르코브 체인(quantum Markov chain)의 형태가 되어야 함을 증명했다. 마르코브 과정은 매 단계마다 직전 단계 이전의 단계의 상태와 독립적으로 일어나는 과정이다. 마르코브는 '미래는 현재만 알면 충분하고, 과거의 자세한 정보는 더 이상 필요없다'는 것이고, 여기서 마무코브 체인은 양자 상태가 확률만 있는 것이 아니라 중첩, 위상, 얽힘과 같은 성질도 포함되어 있다는 것이다. 이 교수는 "서로 다른 언어로 쓰여 왔던 공간상의 양자'상태'와 시간상의 양자 '과정'을 하나의 통일된 수학 언어로 기술한 것"이라고 설명했다. 기존 이론처럼 복잡한 가정을 덧붙이기보다 물리적으로 자연스러운 두 가지 직관적 가정만을 세우고, 이 두 조건들을 동시에 만족하는 시간 양자상태의 수학적 구조가 유일하게 정해진다는 점을 했다. 연구진이 제시한 시간 양자상태가, 주어진 물리적 조건에서는 유일한 '정답' 이란 뜻이다. 새롭게 정립된 시간 위의 다자 양자상태는 커크우드-디랙(Kirkwood-Dirac) 준확률분포와 일대일로 대응한다는 점도 증명됐다. 시간 양자 상태 현상을 퀀텀 스냅샷과 같은 최신 측정 기술로 실제 관찰할 수 있게 되는 것이다. 준확률분포는 양자역학 특유의 양자중첩이나 얽힘을 설명하기 위해 도입된 양수가 아닌 음수나 복소수 값을 가질 수 있도록 일반화된 확률을 말한다. 이 교수는 "이 이론은 시간상의 양자상태의 마르코브적 확장을 수학적으로 특징화하는 것으로 기존의 과정 텐서를 이용한 양자 마르코브 체인의 정의를 획기적으로 단순화할 수 있게 되었다"며 "나아가 양자계의 연속적인 모니터링과 같은 약한 측정(weak measurement)에서의 간소화된 수학적 표현이 가능하다"고 설명했다. "양자이론에서 시간과 공간 통합 체계 구축에 큰 도움 줄 것" 이 교수는 또 "이러한 실용적인 응용 외에도 물리학의 근본적인 문제 중 하나인 양자역학과 상대성이론의 완전한 결합을 위해 필요한 시공간의 양자화로 나아가기 위한 첫 걸음 중 하나인 시간과 공간의 통합된 양자 이론 체계 구축에 큰 도움을 줄 것"으로 기대했다. 한편 이번 연구가 실린 PRL은 네이처, 사이언스 저널에 실리면 뉴스에 나지만, PRL에 실리면 물리학 교과서가 바뀐다는 말이 있을 정도의 물리학계 저명 저널이다. 실제 1995년부터 2017년까지 노벨 물리학상 수상 업적의 4분의 1 이상(약 28.5%)이 이 저널에 게재된 논문을 토대로 한다는 연구 통계 사이트 분석도 있다. 단일 저널로 노벨 물리학상 수상 업적이 가장 많이 실렸으며, 네이처(4.7%), 사이언스(5.6%)를 압도한다.

2025.12.22 08:00박희범 기자

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