알파벳 산하 인공지능 업체인 ‘딥마인드(Deep Mind)’가 몇장의 2차원 스냅샷(snapshot) 이미지를 활용해 3차원 설계 이미지를 가상 환경에서 만들 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다. 딥마인드의 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술은 ‘생성적 질의 네트워크(Generative Query Network:GQN)’라는 프레임워크를 사용한다.

'IEEE 스펙트럼'은 이 기술을 활용하면 범죄 현장에서 촬영된 스냅샷 이미지를 활용해 현장을 3차원 이미지로 재구성하거나 자율주행자동차, 가정용 로봇의 3차원 이미지 생성 등에 적용 가능하다고 소개했다. 연구팀은 관련 성과를 ‘사이언스 매거진’에 게재했다.

딥마인드가 개발한 컴퓨터 비전 인공지능 시스템은 5개 이내의 스냅샷 이미지를 이용해 3차원 설계를 할 수 있다. 아직은 시뮬레이션 환경에서 구현할수 있다. 이 인공지능은 ‘표현 네트워크(representation network)’와 ‘생성 네트워크(generation network)’라는 2개의 신경망으로 이뤄져 있다. 딥마인드가 지난 2016년 인공지능 바둑 게임 개발 당시 적용했던 '생성기(generator)'와 '식별기(discriminator)'라는 개념과 상응한다.

표현 네트워크는 인식된 물체를 매우 단순화된 추상화 수준으로 축소하고, 상세한 묘사는 생성 네트워크쪽으로 넘긴다. 일단 대상을 추상화하고 나중에 상세하게 묘사하는 방식이다. 이 시스템은 방대한 수의 3차원 관련 포인트들을 조작하는 렌더링 시스템보다 훨씬 빠르게 3D 설계 화면을 만들어낼수 있다. 표현 네트워크와 생성 네트워크가 업무를 분담함에 따라 동물, 채소 등 부드러운 객체를 보다 잘 표현할 수 있다는 설명이다.

연구팀에 따르면 GQN의 표현 네트워크는 객체에 대한 라벨링 작업 없이 객체를 로컬라이즈하고 분류하는 게 가능하다. 또 강건하고 데이터 효율적인 강화 학습을 허용한다는 설명이다.