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구글 지도 [사진: 셔터스톡]

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[디지털투데이 AI리포터] 구글 지도가 딥마인드와 협력해 추천 경로에 사용되는 알고리즘인 IRL(Inverse Reinforcement Learning)을 새롭게 탈바꿈했다.

14일 대만 매체 IT홈에 따르면 구글 지도의 추천 경로는 도착 시각, 톨비, 교통 상황 및 사용자 선호도와 같은 다양한 요소를 고려하는 기능이다. 그간 구글은 IRL 알고리즘을 활용해 이 기능을 제공해왔다.

구글은 IRL에 대한 많은 솔루션을 개발했으나 전 세계적으로 적용하지는 못했는데, 각 업데이트마다 하위 프로그램을 해결해야 하는 확장성 문제가 있었기 때문이다. 각 업데이트는 복잡한 계산을 동반해 필요 시간을 증가시킨다.

이에 구글은 RHIP(Receding Horizon Inverse Planning)이라는 새로운 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 추천 경로 결과가 16~24% 향상됐다. 이 비율은 사용자가 실제로 선택한 경로와 구글 지도가 제안한 경로가 일치하는 정도를 의미한다.

RHIP은 더 빠르게 실행되며 더 정확한 결과를 제공한다. 아울러 확장성에 어려움이 있었던 기존의 IRL과는 달리, RHIP는 다양한 경로 및 모델을 대규모로 학습할 수 있게 한다는 설명이다.

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