트랙에서 활약하는 AI: McLaren Racing이 매 경기마다 테라바이트 단위의 데이터를 활용하여 승리의 우위를 점하는 방법

* 본 아티클의 원문은 2024년 5월 17일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

완전히 최적화된 차량, 기발한 전략, 그리고 약간의 대담함.

젊은 스타 Lando Norris의 환상적인 운전 실력을 바탕으로 McLaren팀이 2024년 마이애미 그랑프리 포뮬러 1에서 우승한 비결을 세 가지 요소로 분석했습니다.

승리는 단순한 우연의 산물이 아닙니다. McLaren Racing은 뛰어난 팀, 탁월한 엔지니어, 풍부한 혁신의 역사, 막대한 양의 데이터를 바탕으로 오랫동안 성공을 일궈왔습니다.

McLaren Racing의 상용 기술 책임자인 Edward Green은 말합니다. "포뮬러 1에서는 데이터가 무엇보다 중요합니다. 이 스포츠는 너무나 아슬아슬하기 때문이죠. 몇 경기 전만 해도 불과 1초 차이로 그리드에서 1위부터 10위까지의 순위가 갈렸습니다. 정말 근소한 차이죠. 혁신과 추진력이 없이 어떤 변화도 시도하지 않는다면 순식간에 뒤처지게 될 것입니다."

1밀리초와 1메가바이트가 중요합니다.

Green은 설명합니다. "혁신하지 않는 것은 곧 퇴보라고 말해도 과언이 아닙니다."

경기 중에 McLaren팀이 생성하는 데이터의 양은 실로 엄청납니다. 차량이나 운전자의 신체에 장착된 센서, 그리고 음성-텍스트 변환과 감정 분석을 이용해 경쟁자의 무선 트래픽에서 유용한 정보를 얻는 등의 고급 기술 때문에 경기 중에 1테라바이트 이상의 데이터가 생성되기도 합니다.

McLaren팀은 클라우드와 인공지능을 사용해 모든 데이터를 거의 실시간으로 분석하여 경쟁 우위를 차지하고 최단 랩타임을 달성하기 위해 노력하고 있습니다. 모든 데이터를 더욱 쉽게 관리하고 IT 부서의 부담을 없애기 위해 McLaren Racing은 Google Cloud와 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십 덕분에 가장 빠른 자동차를 트랙에 올리는 한편 팬 경험을 개선하고 조직 전체에서 혁신을 추진할 수 있게 되었습니다.

Green은 설명합니다. "차량에서 전달되는 데이터의 속도는 놀라운 수준입니다. McLaren Racing에서는 공기역학부터 안정성 엔지니어링에 이르기까지 다양한 팀에 서비스를 제공해야 하죠. 우리는 데이터를 사용하여 안정성, 전략, 차량 디자인 개선 방법, 경쟁 환경 파악에 도움이 되는 정보를 얻고 있습니다. 1초, 아니 0.1초라도 단축하는 것이 정말로 중요하니까요."

AI로 데이터 활용 경쟁에서 승리하기

마이애미 그랑프리에서 McLaren Racing이 거둔 우승은 계획과 실행의 산물이었습니다. 언제나처럼 마이애미의 트랙은 뜨거웠고, 타이어 선택과 피트 스탑 전략이 매우 중요했습니다.

다양한 업데이트가 새롭게 적용된 차량을 운전한 Norris는 첫 번째 타이어 세트를 장착한 채로 오랫동안 주행했고, 처음 20바퀴 정도는 5~6위 수준을 유지했습니다. 세이프티카(Safety Car)가 투입되어 경기가 잠깐 중단되었을 때 Norris는 선두로 나설 수 있었고, 이후에 다른 세이프티카의 인도를 받아 새 타이어로 교체하는라 이번 경기에서 유일한 피트 스탑을 했습니다. Norris는 남은 경기 내내 선두를 유지하며 생애 첫 그랑프리 우승을 차지하고 Max Verstappen과 Red Bull팀의 독주를 저지하는 데 성공했습니다.

물론 McLaren팀의 운이 좋았다고 할 수도 있지만 행운은 준비된 자에게만 찾아옵니다. 사실 McLaren이 이 기회를 잡을 수 있었던 것은 결코 우연이 아니었습니다.

팀은 경기가 시작되기 전에 엄청난 양의 컴퓨팅과 AI 리소스를 투입하여, 경기에서 발생할 수 있는 모든 상황을 시뮬레이션하면서 모든 시나리오와 데이터 포인트를 말 그대로 수억 번 실행합니다. 데이터가 없으면 시뮬레이션을 진행할 수 없지만 McLaren은 방대한 양의 데이터를 보유하고 있으며, BigQuery를 사용해 이러한 데이터를 호스팅하고 Looker를 통해 시각화합니다.

Green은 말합니다. "우리는 오랫동안 아주 다양한 유형의 AI를 사용해 왔습니다. 경기가 진행되는 주말이 되기 전까지 시뮬레이션을 거의 3억 회 실시합니다. 최상의 전략을 수립하기 위해서죠. 다양한 환경에서 실시간 의사결정 도구를 사용할 때도 AI를 활용하여 경기 중에 일어날 수 있는 상황을 예측합니다. 또한 신속하게 처리할 수 있는 일부 작업을 자동화하는 데도 AI를 사용하고 있습니다. AI로 팀을 강화하는 셈이죠."

사람들은 AI에 열광하고 있지만, 사실 이 기술은 AI를 활용하는 사람과 이들이 AI를 통해 합리적으로 달성하고자 하는 목표만큼만 힘을 발휘할 수 있습니다. 따라서 McLaren은 자사 모바일 데이터 센터의 현장 전문가와 AI 도구를 결합하여 사람 또는 AI 단독으로는 해낼 수 없는 일을 해냅니다.

Green은 설명합니다. "우리는 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 강화를 신뢰합니다. AI는 사람을 대체하는 기술이 아니라 데이터 과학자와 엔지니어에게 도움을 주고 이들의 의사 결정에 필요한 정보를 제공하는 기술입니다. 포뮬러 1에서는 이러한 결정을 아주 빠르게 내려야 합니다. 때로는 3초 만에 결정을 내리기도 하는데 데이터를 살펴보고 수집하여 올바른 결정을 내리고 전체 팀에게 알리기에는 정말 짧은 시간이죠."

디자인, 엔지니어링, 시뮬레이션, 전략 등 다양한 분야에서 우위를 선점하기 위해 경기 전이나 경기 중에 AI가 활용되고 있지만, McLaren은 전사적인 이익을 위해서도 AI를 이용하고 있습니다. 포뮬러 1팀은 운영 지출이 1억 4천만 달러로 엄격하게 제한되어 있기 때문에 리소스가 빠듯한 상황이며, 따라서 모든 이점을 활용하는 것이 중요합니다.

Green은 설명합니다. "이 스포츠 전반의 비용 제한 때문에 사용할 수 있는 리소스 풀에 한계가 있습니다. 그럼에도 우리는 AI 덕분에 규모를 확장하고, 인력을 더 효율적으로 배치하며, 기존 팀으로 더 많은 일을 할 수 있게 되었습니다. 이러한 작업을 위해 AI를 사용하기도 하지만, AI는 당사 레이싱팀이 트랙에서 랩타임을 최대한 단축할 수 있는 비결이기도 합니다."

차량에서 팬에 이르기까지

McLaren은 차량의 주행 속도를 높이는 데 AI를 사용함과 동시에 차량에서 얻은 교훈을 조직 전체에 적용하기도 합니다.

Green은 말합니다. "당사 엔지니어링팀과 레이싱팀, 전략팀은 그동안 AI를 이용해 트랙에서의 경기 전략과 성과를 이끌어 왔다면, 이제 백오피스에서 더 많은 사용 사례를 확보해 팀에 더 나은 콘텐츠를 제공하고 팬과 소통하는 방법에 대한 인사이트를 더욱 풍부하게 제공하기 시작했습니다."

McLaren Racing 조직이 AI를 활용하는 다른 방법은 대부분 팬 경험과 관련이 있습니다. McLaren은 세계에서 가장 인기 있는 레이싱팀으로, 2016년 CEO인 Zak Brown이 팀을 인수한 이후 레이싱 부문에서 엄청난 도약을 이뤄냈습니다. 이 조직은 수십 년 동안 축적된 동영상 보관 파일을 보유하고 있으며, (MLB가 역사적인 영상을 제공하는 것과 동일한 방식으로) AI를 통해 이러한 동영상을 팬들에게 공개하는 한편 경기 중에 팬들에게 더 많은 통계와 시청 경험을 제공하고 있습니다. 팀은 생성형 AI를 사용하여 팬들에게 더욱 개인화된 경험을 제공할 방법을 모색하고 있습니다.

Green은 말합니다. "당사는 정말 다채로운 사람들과 소통하길 원합니다. 팬 경험을 개인화하길 원할 뿐만 아니라 다양한 데이터 소스를 보유하고 있습니다. 또한 BigQuery 같은 도구를 사용해 이러한 데이터 소스를 한데 모으고, 팬과 소통하는 데 쓰는 다른 도구에 표시할 수 있었습니다. 개인화를 통해 할 수 있는 일은 아직 시작 단계에 있다고 생각합니다. 정말이지 풍부한 데이터 저장소 덕분에 당사는 훨씬 더 다양한 방식으로 팬의 참여를 유도할 수 있게 되었습니다."

McLaren Racing의 가장 새로운 변화는 조직에서 하는 모든 일이 성과 개선을 목표로 진행된다는 점입니다. 팀은 더 빠른 차량을 만들고, 더 나은 경기 전략을 세우며, 차량과 비즈니스에서 얻는 수익을 개선하기 위해 가능한 모든 도구를 활용하는 방법을 브레인스토밍합니다. 랩타임을 줄일 때도, 팬들의 참여를 유도할 때도, McLaren은 클라우드와 AI를 통해 가능성의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

Green은 설명합니다. "기술적인 측면에서 당사는 AI 덕분에 새로운 지평을 열 수 있게 되었습니다. 사람들은 자유 시간을 더 많이 확보할 수 있게 되었죠. 인간이 생각하지 못하는 방식으로 문제를 해결하고, 나아가 창의적인 새로운 아이디어를 떠올릴 수도 있습니다. 정말이지 신나는 일이 아닐 수 없습니다. 사람들이 새로운 도전에 대해 생각할 여유가 생긴다는 뜻이니까요."