일본산업뉴스요약

AI와 미래
자율비행 택시가 하늘을 난다
에어버스, 수 년 내에 기술 실현
 

인공지능(AI)의 필드는 하늘에 있다. 세계의 유력 기업과 벤처가 하늘을 나는 택시 등을 개발하기 시작하였다. 대도시의 교통 정체를 완화하고 항공기의 파일럿 부족을 해소한다. 알고리즘이 하늘을 날아다니는 시대가 도래하려 하고 있다.

유럽의 대형 항공기 제조업체 에어버스는 11월에 미국 오리건 주에 있는 이스턴∙오리건 지역 공항에서 하늘을 나는 택시 ‘Vahana’의 실험을 시작한다. 1인승 프로펠러기로 실험하며, 탑승은 파일럿이 아니라 승객을 상정하고 있다.

바하나는 AI를 이용하여 자율비행한다. 전동이며 프로펠러는 8개다. 프로젝트를 담당하는 마티어스 톰슨 매니저는 전화 취재에서 “기술적으로는 5~7년 안에 실현할 수 있을 것이다”라고 말하였다.

-- 대도시의 정체 해소 --
에어버스의 목적은 새로운 도시 교통망의 구축이다. 특히 인구 천만이 넘는 메가 시티의 교통 정체를 해결하고자 한다. 브라질 상파울루 등에서는 교통 정체가 이미 심각한 문제다. 하늘을 나는 택시가 실현된다면 새로운 교통 수단으로서 세계적으로 수요가 높아질 것으로 보고 있다.

톰슨 씨는 “도시 끝에서 끝까지, 또는 공항에서 중심부까지와 같은 중거리 택시가 될 것이다”라고 말하였다.

오리건에서의 실험은 6개월 동안 진행된다. 톰슨 씨는 센서 제조업체와 협력하고 있다고 설명하였다. 바하나의 시작기에 카메라나 레이저센서를 장착하여 AI 알고리즘으로 데이터를 분석한다.

바하나와 같은 타는 것을 실현하기 위해서는 많은 과제가 있다. 특히 안전성의 확보는 지금까지 이상으로 중요한 문제가 될 것이다. 하늘을 하는 택시의 승객이 조종간을 잡지 않아도 되기 위해서는, 기계학습 등 AI가 눈 앞에서 발생하는 사태에 대응할 수 있도록 대량의 데이터를 학습하는 것은 필수다.

AI의 상세한 내용에 대해서는 언급하지 않았지만 방대한 학습이 필요한 것은 지상의 자율주행과 마찬가지다. 그러나 하늘 분야 특유의 고도, 기압, 지형, 풍속 및 풍향을 파악하고, 새의 움직임을 확인하는 데이터 등의 학습도 필요해진다.

“미래의 항공관제에도 AI가 필요하다”라고 톰슨 씨는 말한다. 예를 들면 어느 기체가 어디를 어떤 스피드로 날고 있는지와 같은 데이터를 통합하는 역할을 담당한다. 하늘의 교통망을 지키는 AI 네트워크도 구축하지 않으면 안 된다.

에어버스에 따르면, 바하나와 같은 ‘하늘을 나는 택시’ ‘하늘을 나는 자동차’ ‘개인 드론’과 같은 연구개발 프로젝트가 전세계에 대략 40개 정도 있다고 한다. 미국의   Joby Aviation, 독일의 e-volo, 중국의 Ehang 등 벤처 기업이 눈에 띈다.

세계적인 라이드셰어 기업인 미국 우버테크놀로지도 올 4월에 브라질 여객기제조기업인 엠브라에르 등과 협력하여 개발하는 것을 발표하였다. 3년 이내에 시험 비행을 실시한다는 일정이다.

에어버스의 프로젝트도 바하나로 끝나는 것은 아니다. 이번 달 3일, 하늘을 나는 4인승 택시 ‘시티에어버스’의 첫 시험 비행을 18년 말에 시행한다고 발표하였다.

각지에서 추진되고 있는 프로젝트의 기술 수준은 다양하다. 정해진 루트에서만 비행하는 경우도 있고, 바하나처럼 장해물을 회피하는 비행을 목표로 하는 경우도 있다.

그러나 많은 경우는 사람을 매개하지 않고 운항할 수 있는 기능을 목표로 AI가 탑재될 전망이다. 활주로가 필요 없는 수직이착륙 기능인 ‘VTOL(Vertical Take Off Landing)’기술을 경쟁하는 측면도 있다.

-- 무보수 기술자, 세계 최소형 목표 --
일본의 연구단체인 Cartivator의 나카무라 대표는 에어버스의 움직임에 주목하고 있다. 하늘을 나는 자동차 ‘스카이 드라이브’의 개발을 목표하고 있기 때문이다.

수직으로 이착륙하며 시간 당 100km로 10km 비행할 수 있는 1인승 타입을 목표로 하고 있다. 타이어는 앞에 2개, 뒤에 1개다. 전동은 에어버스와 닮았다. 길게 가동시키기 위해 경량화가 필요하며 탄소섬유강화플라스틱이나 수지를 사용한다. 경자동차보다 작은 설계로 세계 최소의 수직 이착륙기를 목표하고 있다.

2017년 9월에 아이치현 도요타시에서 오픈한 차고(Garage)가 연구개발 거점이다. 당면 목표는 20년의 도쿄올림픽∙패럴림픽의 연출에 채용되는 것이다. 18년에는 성과를 내려고 노력하고 있다.

카티베이터가 실제로 성공한 것은 1인승 기체인 ‘플라잉 체어’를 어느 정도 공중으로 띄운 것 까지다. 스카이 드라이브는 별개의 개발 프로젝트이기는 하지만 제어 등의 노하우가 활용되는 기체다.

스카이 드라이브의 실험을 위해 규명해야 하는 것은 우선 안정적으로 하늘로 띄워서 비행시키는 기술이다. 아직 AI는 필요 없다. 그러나 나카무라 씨는 “지금이라도 AI 전문가가 참가했으면 좋겠다”라고 말한다. 엄청난 속도로 진척되고 있는 새로운 교통 수단을 둘러싼 개발 경쟁에서 뒤처질 수는 없기 때문이다. 조종간을 장착하더라도 “어차피 AI가 풀 가동한다”라고 말한다.

나카무라 씨는 미국을 중심으로 경쟁 프로젝트가 최근에 증가하고 있는 이유에 대해 “센서가 저렴해 지고, 제어 기술도 향상되었다. 육지의 자율주행 기술을 응용할 수 있다는 것도 이유다”라고 설명한다.

전동 거리를 늘리는 것 외에도 소음을 줄이는 것과 같은 기술적인 과제가 있다. 안전 규제에 대한 논의도 빠뜨릴 수 없다. 그러나 자율비행에 대한 참여는 계속적으로 증가할 것이다.

비행 혁명의 성공에 있어서 일익을 담당하고자 하는 카티베이터. 나카무라 씨는 도요타자동차의 기술자다. 업무와는 다른 무언가를 하고 싶다는 생각을 가진 사람들이 모여 단체를 발족시켰다.

처음부터 하늘을 나는 자동차를 연구하겠다고 한 것은 아니다. 모두가 테마에 대해 논의하였다. 13년 봄 무렵에 ‘인간새 콘테스트’에 참가한 경험이 있는 멤버가 “하늘을 나는 자동차는 어떨까?”라고 제안하였다. “그럼 하늘을 나는 바이크는 어떨까?” 다른 멤버도 제안하였다.

영화 ‘백 투더 퓨처’를 본 경험을 공유하고 있고, 단체를 발족시킨 무렵에는 이미 드론이 화제였다. 자동차를 하늘에 띄운다는 발상에 대해 다른 멤버들은 말도 안된다고 생각하지 않았다.

15년에 1인승 실물대 설계에 착수. 우선은 수직으로 안정적으로 뜰 수 있는 기체를 목표로 하였다. 현재 컴퓨터 모델로 개발을 추진하고 있으며 성능을 시뮬레이션하고 있다.

그러한 기술팀 멤버는 약 50명이다. 또한 사업기획팀 약 30명과 협력하여 본업을 갖고 있으면서도 평일 밤이나 휴일에 무보수로 프로젝트를 추진하고 있다.

그러나 연구단체에서 개발을 추진하는 것은 간단한 일이 아니다. 예를 들면, 항공 당국에 비행을 허락 받는 조정은 항공 분야에 정통한 멤버가 담당하고 있지만 평일 밖에 할 수 없다.

“멤버가 얼마나 시간을 낼 수 있는가가 문제다”라고 나카무라 씨는 말한다. 소속 기업에 대해서는 급료는 그대로 유지하면서 파견 형태로 하늘을 나는 자동차를 개발할 수 없는지에 대해 교섭하고 있다.

자금은 충분하다고는 할 수 없지만 그러한 상황에서도 연구자들이 많이 모였다. 한동안은 100명 정도로 활동해 나갈 계획이다. 애플이나 구글도 처음에는 작은 차고에서 시작하였지만 세계를 바꿨다. 도요타그룹은 카티베이터에 자금을 제공하기로 결정하였으며, 다른 기업도 동참할 것 같다.

대기업이든 벤처 기업이든 하늘이라는 공간에서 AI를 잘 활용하기 까지는 시간이 필요하다. 그러나 테크놀로지에 대해 이해하고 야심을 품고 있는 기술자들은 새로운 산업의 모습을 그리며 한발 한발 내딛고 있다.

대형기도 AI로 비행
보잉, 조종사 부족의 해결책

2009년 1월 15일, US 에어웨이스 1549편이 고장을 일으켜 뉴욕 허드슨강에 불시착했다. 이 사고에서는 155명의 승객과 승무원 전원이 무사하게 구조되면서 허드슨강의 기적이라고 불렸다. 두개의 엔진에 새가 말려 들어가 엔진이 멈춰 버리는 희귀한 사고였다. 40년 이상의 경력을 가진 체슬리 설렌버거 기장의 침착한 대응으로 항공기를 무사히 허드슨강에 수상 착륙시켰다.

AI의 활용으로 허드슨강의 기적과 같은 조종이 가능하게 될 날이 올지도 모른다. 세계적인 항공기제조기업인 보잉에서 민간항공기 부문을 담당하는 마이크 시넷 부사장은 17년 6월에 파리에서 열린 국제항공쇼에서 자율비행 기술 개발을 추진하고 있다고 설명하였다.

“현재의 항공기와 동일한 안전성, 통합성 수준을 유지하기 위해 연구하고 있다”라고 시넷 부사장은 말했다. 우선 연내에 게이트와 활주로를 왕래하는 지상 주행 자동화 시뮬레이션을 개시한다. 18년부터는 화물용 777기의 실제 기체에서 시험한다.

보잉은 지금 이상으로 자동 조종이 가능한 부분을 늘리기 위해 기계학습 활용 방법을 찾고 있다고 설명한다. 파일럿이 담당하고 있는 이륙이나 예정 외의 사태에 대한 대처 등을 가능하게 하는 것이 도전 내용이라고 한다.

보잉은 방위나 우주 분야에서 자동화 기술을 축적해 왔다. 민간항공기에서도 추력 관리 등 플라이트에 사용되고 있지만 자동화 범위를 더욱 확대한다.

보잉은 이번 달 19일에 자율비행 시스템을 개발하는 카네기멜론대학발 벤처 기업 Near Earth Autonomy에 대한 투자를 발표하였다. 발표할 때, 투자를 한 보잉의 벤처투자회사 호라이즌X의 스티브 노들런드 부사장은 “자율비행의 성장 시장의 열쇠가 될 기술 개발을 가속화하고 있다”라고 말하며, 도시 교통 분야 등에서 협력해 나간다고 하였다.

보잉이 AI를 활용하는 이유는 유럽의 에어버스나 카티베이터와는 다르다. 보잉은 세계적인 파일럿 부족 현상에 대한 해결책의 하나로서 생각하고 있다. 세계적인 인구 증가와 이동 확대로 인해 2030년에 필요한 파일럿 수는 10년의 2배에 해당하는 약 100만 명이라고 한다.

AI는 사업을 자동화하는 힘이 강하기 때문에 인간의 일을 빼앗는다고 경계하는 논의가 있다. 시넷 부사장은 “조종석에서 파일럿을 배제하려고 하는 것이 아니다”라고 말한다.

보잉은 자율비행 실현을 위한 여정은 길다고 생각하고 있다. 그러나 파일럿 부족은 세계의 공통된 과제다. 즉, AI 조종사의 연구 개발은 가속될 전망이다.

  -- 끝 --