군집 지능

핵심 원칙

군집 지능 시스템은 일반적으로 몇 가지 주요 원칙으로 특징지어집니다:

• 분산 제어: 개별 에이전트의 행동을 지시하는 중앙 코디네이터가 없습니다. 제어는 스웜 전체에 분산되어 있습니다.
• 단순 에이전트: 스웜의 각 에이전트는 비교적 간단한 규칙 집합을 기반으로 작동합니다.
• 지역 상호 작용: 에이전트는 주로 주변 이웃 및 지역 환경과 상호작용합니다. 글로벌 패턴은 이러한 로컬 상호 작용에서 나타납니다.
• 자기 조직화: 복잡하고 조율된 행동은 외부의 지침 없이도 상호작용을 통해 자발적으로 발생하며, 이는 문제 해결 능력으로 이어집니다. 이는 복잡성 과학에서 연구하는 기본적인 측면입니다.
• 적응성 및 견고성: 스웜은 중복성과 분산된 특성으로 인해 변화하는 환경에 적응하고 일부 개별 에이전트에 장애가 발생하더라도 계속 작동할 수 있습니다.

주요 알고리즘 및 기술

군집 지능 원리를 기반으로 여러 알고리즘이 개발되었습니다. 가장 눈에 띄는 두 가지 알고리즘은 다음과 같습니다:

• 개미 군집 최적화(ACO): 페로몬을 사용해 둥지와 먹이 공급원 사이의 최단 경로를 찾는 개미의 먹이 찾기 행동에서 영감을 얻었습니다. ACO는 TSP(여행하는 영업사원 문제) 및 네트워크 라우팅과 같은 조합 최적화 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다.
• 파티클 군집 최적화(PSO): 새 떼 짓기나 물고기 떼 짓기의 사회적 행동을 모델링한 것입니다. PSO에서 잠재적 솔루션(입자)은 자신의 최적 위치 및 전체 군집의 최적 위치의 영향을 받아 문제 공간을 '비행'합니다. 신경망 훈련이나 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 연속 최적화 문제에 자주 적용됩니다.

다른 SI에서 영감을 받은 알고리즘으로는 인공 꿀벌 군집(ABC), 반딧불이 알고리즘, 박쥐 알고리즘이 있으며, 각각 최적화 작업을 위해 다양한 자연 현상을 모방합니다.

AI 및 머신 러닝의 실제 애플리케이션

군집 지능은 탈중앙화된 문제 해결, 최적화 및 조정이 유용한 다양한 영역에서 응용 분야를 찾습니다:

1. 최적화 문제: PSO와 같은 SI 알고리즘은 머신 러닝(ML)의 복잡한 최적화 작업에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 모델에 대한 하이퍼파라미터 튜닝을 수행할 수 있습니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델에 대한 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하여 학습 속도, 배치 크기 또는 네트워크 아키텍처에 대한 최적의 설정을 찾아 모델 성능 지표를 개선할 수 있습니다. 또한 기존의 그라데이션 기반 방법으로는 어려움을 겪을 수 있는 기능 선택 및 복잡한 기능 최적화에도 적용됩니다. 이러한 실험 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 간소화할 수 있습니다.
2. 로봇 공학: SI는 특히 다중 로봇 시스템과 관련이 있습니다. 단순하고 저렴한 로봇 무리는 미지의 환경 매핑(SLAM 기술 관련), 집단 운송, 환경 모니터링(야생동물 보호 분야의 AI), 수색 및 구조 작업, 자율주행 차량 조정(자율주행차의 AI) 등의 작업에서 협업할 수 있습니다. 분산된 특성 덕분에 개별 로봇의 장애에도 시스템이 탄력적으로 대응할 수 있습니다.

다른 애플리케이션으로는 물류 및 공급망 최적화(AI 재고 관리), 네트워크 트래픽관리(트래픽 관리의 AI), 데이터 클러스터링(데이터 마이닝), 심지어 통신 네트워크 설계까지 포함됩니다.

관련 개념과의 비교

• 진화 알고리즘(EA): SI와 EA는 모두 자연에서 영감을 얻은 인구 기반 메타 휴리스틱으로 최적화에 사용됩니다. 그러나 EA는 유전 알고리즘과 마찬가지로 세대에 걸친 선택, 교차, 돌연변이를 통해 진화를 시뮬레이션하는 데 중점을 둡니다. SI는 한 세대 또는 집단 내의 사회적 상호 작용과 집단 지성에 중점을 둡니다. Ultralytics YOLO 모델은 때때로 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 진화 알고리즘을 활용합니다.
• 기존 최적화 알고리즘: 그라데이션 하강 또는 아담과 같은 방법은 그라데이션 정보에 의존하는 많은 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 기본이 됩니다. SI 알고리즘은 그라데이션이 없는 경우가 많기 때문에 그라데이션을 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없는 비차별적, 불연속적 또는 매우 복잡한 최적화 환경에 적합합니다.
• 강화 학습(RL): 다중 에이전트 RL(MARL)에서는 에이전트가 보상에 기반한 시행착오를 통해 최적의 정책을 학습합니다. MARL에는 협력이 포함될 수 있지만, SI에는 일반적으로 개별 에이전트가 복잡한 정책을 명시적으로 학습하기보다는 미리 정의된 규칙에 따라 더 단순한 에이전트가 집단 행동을 취하는 것이 일반적입니다. 특히 로봇 군집에 대한 심층 강화 학습에서는 중복이 있을 수 있습니다.

장점과 한계

장점:

• 견고성: 탈중앙화된 특성으로 인해 개별 에이전트의 장애에도 시스템이 탄력적으로 대응합니다.
• 확장성: 상담원을 추가하여 성능을 확장할 수 있는 경우가 많습니다.
• 적응력: 로컬 상호 작용을 통해 동적 환경에 적응할 수 있습니다.
• 단순성: 개별 상담원 규칙은 구현이 간단한 경우가 많습니다.
• 탐색: 글로벌 최적화를 위한 대규모 검색 공간 탐색에 효과적입니다.

제한 사항:

• 조기 수렴: PSO와 같은 알고리즘은 때때로 로컬 최적값에 너무 빨리 수렴할 수 있습니다.
• 매개변수 튜닝: SI 알고리즘 자체에는 세심한 조정이 필요한 매개변수(예: 스웜 크기, 영향 요인)가 있습니다.
• 이론적 분석: 수렴 및 동작에 대한 엄격한 수학적 분석은 기존의 최적화 방법에 비해 어려울 수 있습니다.
• 커뮤니케이션 오버헤드: 로봇과 같은 일부 물리적 구현에서는 에이전트 간의 커뮤니케이션이 병목 현상이 될 수 있습니다.

스웜 인텔리전스의 이해는 분산형 문제 해결에 대한 귀중한 인사이트를 제공하며, 컴퓨터 비전 및 AI 시스템 개발(CV 프로젝트의 단계)을 비롯한 다양한 분야의 최적화 및 조정 작업을 위한 강력한 도구를 제공합니다.