Raytheon AI는 미국의 항공우주 및 방산 기업인 Raytheon Technologies의 연구개발 부서이다. 이 부서는 인공지능과 머신러닝을 레이더, 미사일 유도, 사이버 보안, 자율 플랫폼을 포함한 방산 시스템에 통합하는 데 중점을 둔다. Raytheon AI는 Raytheon의 매사추세츠주 월섬 기지 내에 본사를 두고 있으며, 국가 안보를 위한 AI 발전을 위해 학계 및 정부 기관과 협력한다.
이 부서는 2020년대 초 공식적으로 설립되었으며, Hughes Aircraft와 Raytheon Missile Systems 같은 Raytheon의 전신 기업들 내에서 수십 년간 진행된 AI 연구에 기반을 둔다. 그 작업은 이론 연구부터 배치된 시스템까지 아우르며, 경쟁 환경에서의 강건성, 설명 가능성, 실시간 성능에 강한 중점을 둔다.
역사적 배경
Raytheon과 AI를 연계한 관여는 Raytheon AI 설립 이전에 존재했다. 1980년대에 Raytheon 엔지니어들은 신경망 원리를 레이더 신호 처리와 표적 인식에 적용했다. 1990년대에는 회사가 미사일 시스템의 결함 진단을 위한 전문가 시스템을 개발했다. 2000년대에 들어서 Raytheon은 전자전 및 정보 분석 도구에 머신러닝 기법을 통합했다.
Raytheon AI의 창설로 이러한 노력이 통합되었으며, 이는 제3차 AI 열풍 이후 방산 산업의 전반적 AI 추진과 시점이 맞았다. 부서의 초기 프로젝트에는 적응형 레이더 빔포밍 및 항공 엔진의 예지 보전이 포함되었으며, 심층 학습 모델을 이용했다.
주요 연구 분야
Raytheon AI는 방산에 중요한 여러 분야에 걸쳐 연구를 수행한다. 주요 분야는 컴퓨터 비전으로, 부서의 데드 센서 데이터 등에서 자동 표적 인식 알고리즘을 개발한다. 위성 영상 및 드론 피드에 사용되며, 이 시스템은 합성곱 신경망 구조를 사용하지만, 부서는 시퀀스 데이터 및 다중 센서 정보 결합을 위해 새로운 트랜스포머-기반 모델도 탐구한다.
또 다른 초점은 무인 항공기와 지상 로봇을 포함한 자율 시스템이다. Raytheon AI는 경로 계획, 센서 융합, 그리고 불확실성 하의의사 결정에 대해 작업한다. 이 부서는 BAIR (Berkeley AI Research) 및 Carnegie Mellon University 로보틱스 연구소와 강화 학습 및 sim-to-real 사이의 전이에 대한 프로젝트를 위해 파트너십을 맺고 있다.
세 번째 부분은 방산에 적용된 생성형 AI로, 예를 들면, 지능형 보고서 요약 및 운용자 지원을 위한 대규모 언어 모델 기술을 포함한, 데이터 부족 상태에서 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성 및 AI 생성 미션 시뮬레이션을 포함한다.
협력과 자금
Raytheon AI는 여러 [[요] 다촌 토론토]] 및 MIT CSAIL 연구실과 파트너십을 유지한다. 이 부서는 DARPA의 AI Next 캠페인에 대한 연구, 특히 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI와 인간-기계 협력 연구에 대한 자금을 지원받았다. 2023년에는 미 국방부의 책임 있는 AI 이니셔티브에 대한 컨소시엄을 주도하도록 선정되어 군사용 AI를 위한 윤리 지침을 확립하는 것을 목표로 삼다.
부서는 또한 대규모 모델 및 에지에서의 추론 시간 실행을 지원하기 위해 Amazon Web Services 및 Microsoft Azure 등의 클라우드 제공업체와 협력한다. NVIDIA와의 협력은 제공된 슬러그 목록에 없지만, 산업에서 널리 알려져 있는 작업이지만 다른 것이다.
주목할 만한 성과 및 제품
Raytheon AI는 여러 배치된 시스템에 기여했다. 미국 해군이 사용 중인 Next Generation Jammer는 새로운 레이더 위협에 대해 적응적으로 대응하기 위해 기계 학습을 통합한다. 회사의 Patriot 미사일 시스템에는 이제 AI에 의한 표적 식별, 거짓 알람을 줄이는 기능이 포함되어 있다. 사이버보안 분야에서는 Raytheon AI가 주요 인프라 네트워크를 보호하는 이상 탐지 도구를 개발했다.
2022년, Ray의 AI는 대잠수함전을 위한 소나 탐지 시스템을 출시했으며, 이는 수중 음향 서명을 분류하기 위해 죽 깊은 학습을 사용한다. 이 부문은 또한 D-Wave 양자 컴퓨팅 컴퍼니와 협력하여 물류 유지비에 대한 안내 계획에서의 최적화문제에 대한 양자 머신러닝을 탐구했으며, 실용적인 양자 이점은 단기간 목표로 남아 있다.
미래 방향
Raytheon AI는 엣지 AI에 투자하며, 드론과 돌포의 장비에서 실행될 수 있는 콤팩트 하드웨어 가속화 모델을 개발하고 있다. 부서 또한 지속 학습(continual learning)을 연구하여 시스템이 재앙적 망각(catastrophic forgetting) 없이 새지 형 및 환경에 적응할 수 있도록 한다. 추가로, Ray의 AI는 물리적 혼란 및 측면 공격에 대한 보상계의 신뢰성을 보장하는 적대적 강건성(adversarial robustness)을 검토하고 있다.
부서은 NeurIPS와 ICML과 같은 학술 대회에서 일부 연구를 공개하지만, 상당수의 작업은 기밀로 분류되거나 비공개로 남아 있다. 2025년 기준으로 Ray의 AI는 300명 이상의 연구원을 고용하고 있으며, 텍사스와 버지니아에 시설을 확장할 계획이다.
같이 보기
참고 문헌
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