군집 지능

군집 지능(SI)은 자연에서 볼 수 있는 분산되고 자기 조직화된 시스템의 집단 행동에서 영감을 얻은 인공 지능(AI) 의 한 분야입니다. 먹이로 가는 최단 경로를 완벽하게 찾아내는 개미 군집이나 완벽한 조화를 이루며 이동하는 새 무리를 생각해 보세요. 이러한 시스템은 중앙 통제나 리더 없이 수많은 개별 에이전트의 단순한 상호 작용을 통해 복잡한 글로벌 목표를 달성합니다. AI에서 SI 알고리즘은 이러한 자연스러운 행동을 시뮬레이션하여 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

스웜 인텔리전스 작동 방식

군집 지능의 핵심 아이디어는 단순한 에이전트들이 서로 및 주변 환경과 상호 작용하는 집단에서 집단 지성이 나타날 수 있다는 것입니다. 각 개별 에이전트는 기본적인 규칙을 따르며 제한된 로컬 지식만 가지고 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 개미 군집 최적화(ACO) 알고리즘의 개별 개미는 자신의 경로에 있는 페로몬 흔적에 대해서만 알 수 있습니다. 그러나 많은 에이전트가 행동하고 상호 작용하면 이들의 집단 행동이 정교하고 지능적인 글로벌 패턴을 생성합니다. 이러한 새로운 행동을 통해 스웜은 변화에 적응하고 최적의 솔루션을 찾으며 개별적인 실패에 대한 견고함을 입증할 수 있습니다. 이러한 분산형 접근 방식은 기존의 중앙 집중식 방식이 어려움을 겪을 수 있는 역동적이고 복잡한 문제 환경에 특히 효과적입니다.

애플리케이션 및 예시

군집 지능의 원리는 물류와 일정 관리부터 로봇 공학, 통신에 이르기까지 다양한 분야에 성공적으로 적용되었습니다. 군집 지능은 방대한 검색 공간을 탐색하는 데 탁월하기 때문에 머신 러닝에 특히 유용합니다.

• 머신 러닝의 하이퍼파라미터 튜닝: 가장 유명한 SI 알고리즘 중 하나인 입자 군집 최적화(PSO)는 신경망의 하이퍼파라미터를 조정하는 데 널리 사용됩니다. 이 시나리오에서 스웜의 각 '입자'는 학습 속도 또는 배치 크기와 같은 일련의 하이퍼파라미터를 나타냅니다. 입자는 매개변수 공간을 '비행'하며 이웃과의 통신을 통해 최적의 모델 성능을 산출하는 최적의 하이퍼파라미터 세트에 집합적으로 수렴합니다. 이 접근 방식은 특히 고차원 공간에서 수동 또는 그리드 검색보다 더 효율적일 수 있습니다.
• 자율 드론 군집 조정하기: 로봇 공학에서 SI는 여러 로봇의 동작을 조정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 자연재해가 발생한 후 수색 및 구조 임무를 위해 여러 대의 드론을 배치할 수 있습니다. 각 드론은 다른 드론과의 안전 거리 유지, 할당된 구역 수색 등 간단한 규칙에 따라 자율적으로 작동합니다. 드론 무리는 로컬에서 정보를 공유함으로써(예: "관심 대상 발견") 단일 드론보다 훨씬 빠르게 넓은 지역을 종합적으로 매핑하고, 생존자를 찾고, 지형에 적응할 수 있습니다. 이는 농업, 감시 및 환경 모니터링에 응용할 수 있습니다.

관련 개념과의 비교

군집 지능은 자연에서 영감을 얻은 메타휴리스틱의 광범위한 제품군에 속하지만 다른 접근 방식과 주요한 차이점이 있습니다.

• 진화 알고리즘(EA): SI와 EA는 모두 모집단 기반 최적화 기법입니다. 그러나 유전 알고리즘과 같은 EA는 여러 세대에 걸친 선택, 교차, 돌연변이와 같은 메커니즘을 통해 생물학적 진화를 시뮬레이션합니다. 이와 대조적으로 SI는 단일 집단 또는 세대 내의 사회적 상호작용과 집단 지성을 모델링합니다. 울트라애널리틱스 YOLO 모델은 하이퍼파라미터 최적화를 위해 진화 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
• 기존 최적화 알고리즘: 그라디언트 하강 및 아담 옵티마이저와 같은 방법은 대부분의 딥러닝 모델을 학습하는 데 기본이 됩니다. 이러한 방법은 손실 함수의 기울기(미분)를 계산하는 데 의존합니다. SI 알고리즘은 일반적으로 그라데이션이 없으므로 그라데이션을 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없는 비차별적이거나 매우 복잡한 최적화 환경에 적합합니다.
• 강화 학습(RL): RL 역시 에이전트가 환경으로부터 학습하는 것을 포함하지만 SI와는 구별됩니다. 다중 에이전트 RL(MARL)에서는 일반적으로 각 에이전트가 시행착오를 통해 복잡한 정책을 학습하여 자신의 보상을 극대화합니다. SI에서는 에이전트가 개별 정책을 학습하기보다는 미리 정의된 규칙에 따라 지능적인 그룹 행동을 유도하는 훨씬 더 단순한 방식입니다. 특히 로봇 스웜을 위한 심층 강화 학습과 같은 영역에서는 서로 겹치는 부분이 있을 수 있습니다.

장점과 한계

장점:

• 견고성: 분산된 특성으로 인해 시스템이 단일 에이전트에 의존하지 않으므로 개별 장애에 탄력적으로 대응할 수 있습니다.
• 확장성: 스웜에 에이전트를 추가하는 것만으로도 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 적응력: 스웜은 에이전트 간의 간단한 로컬 상호 작용을 통해 역동적이고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다.
• 단순성: 개별 에이전트를 관리하는 규칙은 구현하기 매우 간단하지만 매우 복잡하고 효과적인 집단 행동을 만들어내는 경우가 많습니다.
• 탐색: SI 방법은 크고 복잡한 검색 공간을 탐색하여 글로벌 최적값을 찾는 데 매우 효과적입니다.

제한 사항:

• 조기 수렴: PSO와 같은 일부 SI 알고리즘은 때때로 너무 빨리 로컬 최적값으로 수렴하여 글로벌 최적 솔루션을 놓칠 수 있습니다.
• 매개변수 튜닝: SI 알고리즘의 효과는 종종 스웜 크기나 영향 요인과 같은 자체 매개변수 세트를 신중하게 조정하는 데 달려 있습니다.
• 이론적 분석: SI의 돌발적이고 확률적인 특성으로 인해 기존의 최적화 방법에 비해 수학적으로 분석하기가 더 어렵습니다.
• 통신 오버헤드: 드론 떼와 같은 물리적 구현에서는 에이전트 간에 필요한 통신이 기술적 병목 현상이 될 수 있습니다.