안녕하세요 여러분, 저는 최근 무선 전파 모델링을 위한 미분 가능한 레이 트레이싱 (Differentiable Ray Tracing)에 관한 박사 학위 논문을 마쳤습니다. 단순히 출판된 논문들을 모으는 대신, 무선 전파 시뮬레이션, 자동 미분 (autodiff), 그리고 머신러닝 (ML)의 교차점에 관심이 있는 누구라도 쉽게 읽을 수 있는 독립적인 교과서 형태로 작성하려고 노력했습니다.

영구 핸들 (Permanent handle): https://hdl.handle.net/2078.5/278727
TeX 소스 파일이 포함된 저장소 (Repo)

제 연구는 순수 머신러닝 (ML)보다는 무선 통신에 초점을 맞추고 있지만, 이곳의 성격과 잘 맞는다고 생각합니다. 프로젝트의 주요 부분은 자동 미분 (automatic differentiation)을 중심으로 전개됩니다. JAX와 같은 프레임워크를 전통적인 머신러닝 (ML) 맥락에서 벗어나 레이 트레이싱 파이프라인에 미분 가능성을 통합함으로써, 복잡한 물리적 환경을 통과하는 정확한 그래디언트 (gradients)를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 역문제 (inverse problems)를 해결하고 머신러닝 (ML) 모델을 직접 학습시킬 수 있으며, 이는 현재 차세대 무선 설계 분야에서 뜨거운 주제입니다.

물리학과 수학을 쉽게 이해할 수 있도록 원고는 세 부분으로 나뉩니다:

이해하기 (Understanding): 물리적 기초 (전자기 이론, 기하 광학, 그리고 회절).
구축하기 (Building): GPU 가속 경로 추적 (path tracing) 및 미분 가능한 시뮬레이션을 실제로 안정적으로 만들기 위해 필요한 불연속성 평활화 (discontinuity smoothing) 기술을 포함한 알고리즘 핵심.
사용하기 (Using): 채널 모델링 (channel modeling), 위치 추적 (localization), 재질 보정 (material calibration), 그리고 ML 지원 생성적 경로 샘플링 (ML-assisted generative path sampling)과 같은 실제 응용 분야.

제 논문의 주요 초점은 과학적 연구와 재현 가능한 오픈 소스 소프트웨어 사이의 연결 고리입니다. 이와 관련하여 Patrick Kidger (u/patrickkidger)에게 큰 감사를 표하고 싶습니다. 그의 학위 논문은 제가 원고를 "교과서 방식"으로 작성하도록 영감을 주었으며, 저는 DiffeRT와 같은 오픈 소스 라이브러리를 개발할 때 그의 환상적인 JAX 패키지들 (jaxtyping, equinox, optimistix)에 크게 의존했습니다.

흥미로운 읽을거리가 되기를 바랍니다!

미분 가능한 시뮬레이션 (differentiable simulation), 레이 트레이싱 (ray tracing), 또는 JAX를 이용한 레이 트레이싱 엔진 구축에 대해 궁금한 점이 있다면 댓글로 기꺼이 답변해 드리겠습니다 :-) 궁금하시다면 여기에서 발표 슬라이드와 티저 영상을 확인하실 수 있습니다.

/u/jeertmans 님이 r/MachineLearning 에 제출함
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