군집 지능

군집 지능(SI)은 자연에서 발견되는 분산된 자율 구성 시스템의 집단적 행동에서 영감을 얻은 인공 지능(AI) 분야입니다. 먹이 공급원까지 가장 짧은 경로를 완벽하게 찾는 개미 군체나 완벽한 조화를 이루어 항해하는 새 떼를 생각해 보십시오. 이러한 시스템은 중앙 제어 또는 리더 없이 많은 개별 에이전트의 단순한 상호 작용을 통해 복잡한 글로벌 목표를 달성합니다. AI에서 SI 알고리즘은 이러한 창발적 행동을 시뮬레이션하여 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

Swarm Intelligence 작동 방식

Swarm Intelligence의 핵심 아이디어는 단순한 에이전트들이 서로 그리고 환경과 상호 작용하면서 집단 지성이 나타날 수 있다는 것입니다. 각 개별 에이전트는 기본적인 규칙 집합을 따르며 종종 제한된 로컬 지식만 가지고 있습니다. 예를 들어, Ant Colony Optimization (ACO) 알고리즘의 개별 개미는 자신의 경로에 있는 페로몬 흔적에 대해서만 알 수 있습니다. 그러나 많은 에이전트가 행동하고 상호 작용함에 따라 그들의 집단적 행동은 정교하고 지능적인 글로벌 패턴을 생성합니다. 이러한 창발적 행동을 통해 swarm은 변화에 적응하고, 최적의 솔루션을 찾고, 개별 실패에 대한 견고성을 입증할 수 있습니다. 이러한 분산형 접근 방식은 기존의 중앙 집중식 방법이 어려움을 겪을 수 있는 역동적이고 복잡한 문제 환경에 SI를 특히 효과적으로 만듭니다.

응용 분야 및 예시

군집 지능 원리는 물류 및 스케줄링에서 로보틱스 및 통신에 이르기까지 다양한 영역에서 성공적으로 적용되었습니다. 광대한 검색 공간을 탐색하는 데 탁월하므로 머신 러닝에서 특히 유용합니다.

• Hyperparameter Tuning in Machine Learning: 가장 유명한 SI 알고리즘 중 하나인 Particle Swarm Optimization (PSO)은 신경망의 하이퍼파라미터를 튜닝하는 데 널리 사용됩니다. 이 시나리오에서 스웜의 각 "입자"는 하이퍼파라미터 세트(학습률 또는 배치 크기와 같은)를 나타냅니다. 입자는 파라미터 공간을 "날아다니며" 이웃과의 통신을 통해 최상의 모델 성능을 산출하는 최적의 하이퍼파라미터 세트로 집단적으로 수렴합니다. 이 접근 방식은 특히 고차원 공간에서 수동 또는 그리드 검색보다 더 효율적일 수 있습니다.
• 자율 드론 군집 조정: 로봇 공학에서 SI는 여러 로봇의 동작을 조정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 자연 재해 후 수색 및 구조 임무를 위해 드론 군집을 배치할 수 있습니다. 각 드론은 다른 드론과의 안전 거리를 유지하고 할당된 영역을 검색하는 것과 같은 간단한 규칙에 따라 자율적으로 작동합니다. 로컬로 정보(예: "관심 객체 발견")를 공유함으로써 군집은 단일 드론보다 훨씬 빠르게 넓은 영역을 집단적으로 매핑하고, 생존자를 찾고, 지형에 적응할 수 있습니다. 이는 농업, 감시 및 환경 모니터링에 적용될 수 있습니다.

관련 개념과의 비교

군집 지능은 자연에서 영감을 얻은 더 광범위한 메타휴리스틱 계열의 일부이지만 다른 접근 방식과는 중요한 차이점이 있습니다.

• Evolutionary Algorithms (EA): SI와 EA는 모두 모집단 기반 최적화 기술입니다. 그러나 유전 알고리즘과 같은 EA는 여러 세대에 걸쳐 선택, 교차 및 돌연변이와 같은 메커니즘을 통해 생물학적 진화를 시뮬레이션합니다. 이와는 대조적으로 SI는 단일 모집단 또는 세대 내에서의 사회적 상호 작용 및 집단 지능을 모델링합니다. Ultralytics YOLO 모델은 하이퍼파라미터 최적화를 위해 진화 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
• 기존의 최적화 알고리즘: 경사 하강법 및 Adam 옵티마이저와 같은 방법은 대부분의 딥 러닝 모델을 학습하는 데 기본이 됩니다. 이러한 방법은 손실 함수의 기울기(도함수)를 계산하는 데 의존합니다. SI 알고리즘은 일반적으로 기울기가 없으므로 기울기를 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없는 미분 불가능하거나 매우 복잡한 최적화 환경에 적합합니다.
• 강화 학습(RL): RL 또한 에이전트가 환경으로부터 학습하는 것을 포함하지만 SI와는 다릅니다. 다중 에이전트 RL(MARL)에서 각 에이전트는 일반적으로 시행 착오를 통해 복잡한 정책을 학습하여 자신의 보상을 극대화합니다. SI에서 에이전트는 훨씬 더 간단하며 개별 정책을 학습하는 대신 지능적인 그룹 행동으로 이어지는 미리 정의된 규칙을 따릅니다. 로봇 스웜을 위한 심층 강화 학습과 같은 영역에서는 중복될 수 있습니다.

장점 및 제한 사항

장점:

• Robustness(견고성): 분산된 특성은 시스템이 단일 에이전트에 의존하지 않으므로 개별 오류에 대한 복원력이 있음을 의미합니다.
• 확장성: 시스템의 성능은 종종 스웜에 더 많은 에이전트를 추가하기만 하면 향상될 수 있습니다.
• 적응성(Adaptability): 스웜(Swarm)은 에이전트 간의 간단한 로컬 상호 작용을 통해 역동적이고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다.
• 단순성: 개별 에이전트를 제어하는 규칙은 구현하기 매우 간단하지만 고도로 복잡하고 효과적인 집단 행동을 생성합니다.
• 탐색: SI 방법은 크고 복잡한 검색 공간을 탐색하여 전역 최적점을 찾는 데 매우 효과적입니다.

제한 사항:

• 조기 수렴: PSO와 같은 일부 SI 알고리즘은 때때로 너무 빨리 로컬 최적점으로 수렴하여 전역 최적 해를 놓칠 수 있습니다.
• 파라미터 튜닝: SI 알고리즘의 효과는 종종 스웜 크기 또는 영향 요인과 같은 자체 파라미터 세트를 신중하게 튜닝하는 데 달려 있습니다.
• 이론적 분석: SI의 창발적이고 확률적인 특성으로 인해 기존 최적화 방법에 비해 수학적으로 분석하기가 더 어렵습니다.
• 통신 오버헤드: 드론 떼와 같은 물리적 구현에서 에이전트 간에 필요한 통신은 기술적 병목 현상이 될 수 있습니다.