AI가 자율주행차를 훈련시킬 수 있는 이유

자율 주행 자동차에도 교사가 필요하며 인공 지능(AI)은 자동차가 사고를 피하도록 효율적으로 가르칠 수 있습니다. 아마도 사람보다 낫습니다.

Driver's Ed에 자동차를 보내는 가장 좋은 방법 중 하나는 인공 지능을 사용하는 것입니다. Tesla는 최근 Tesla의 Autopilot과 곧 출시될 자율주행 AI를 구동하는 신경망을 훈련하는 데 사용할 새로운 슈퍼컴퓨터를 공개했습니다. 그리고 자동차가 더 자율적이 되면서 많은 훈련이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.

"AI를 자동차 운전과 관련된 데이터에 노출시킴으로써 AI는 패턴을 인식하기 시작할 수 있습니다."라고 의 CEO인 Chris Nicholson이 말했습니다. 산업 운영에 AI를 적용하는 회사 Pathmind, 이메일 인터뷰에서 말했다. "이미지를 보여주면 보행자가 어떻게 생겼는지 알 수 있습니다. 도로에서 일련의 행동을 보여주면 사고로 이어지는 원인과 사고를 피하는 방법을 배울 수 있습니다."

Nicholson은 "올바른 데이터를 사용하면 AI가 보고 있는 것에 대해 매우 정확한 예측을 할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. "그리고 좌회전이나 빗속에서 가속과 같은 주어진 행동의 결과는 무엇일지 모릅니다."

AI 교사의 증가

테슬라, 아우디, 도요타, GM의 크루즈 등 거의 모든 주요 자동차 제조업체가 자율주행 기능을 향상시키기 위해 어떤 형태로든 AI를 사용하고 있다고 Nicholson은 말했습니다. 다음과 같은 일부 비 자동차 제조업체는 구글의 웨이모, 크라이슬러 피아트(Chrysler Fiat)와 같은 자동차 제조업체와 협력하여 자율주행 AI를 개발하고 테스트하고 있습니다.

Tesla의 AI 책임자인 Andrej Karpathy는 최근 공개된 2021년 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스에서 발표된 회사의 최신 슈퍼컴퓨터.

클러스터는 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU(총 5,760 GPU)의 720개 노드를 사용하여 1.8엑사플롭스 성능을 달성합니다. 각 엑사플롭은 초당 1조의 부동 소수점 연산과 같습니다.

Karpathy는 "이것은 정말 놀라운 슈퍼컴퓨터입니다. 보도 자료에 따르면. "실제로 플롭의 관점에서 이것은 대략 세계 5위의 슈퍼컴퓨터라고 생각합니다."

심층 신경망은 차량을 실제로 제어하지 않고 차량이 주행하는 동안 관찰하고 예측합니다. 예측이 기록되고 모든 실수 또는 오인이 기록됩니다. 그런 다음 Tesla 엔지니어는 이러한 인스턴스를 사용하여 어렵고 다양한 시나리오의 훈련 데이터 세트를 생성하여 신경망을 개선하고,

그 결과 초당 36프레임으로 기록된 대략 100만 개의 10초 클립 모음이 생성되며, 이는 총 약 1.5페타바이트의 데이터입니다. 그런 다음 신경망은 실수 없이 작동할 때까지 이러한 시나리오를 반복적으로 실행합니다. 마지막으로 차량으로 다시 보내져 프로세스를 다시 시작합니다.

차를 학교에 다시 보내기

AI를 사용하면 인간이 할 수 있는 것보다 더 빨리 자동차를 훈련할 수 있습니다. 전문 서비스 회사 Cognizant, 이메일 인터뷰에서 말했다.

그는 "자율주행차 개발 과정에서 중요한 단계 중 하나는 데이터 주석"이라고 덧붙였다. "즉, 사람, 장소, 사물에 어떻게 태그를 달아 차량이 인식할 수 있도록 합니까?"

수동으로 수행되는 데이터를 살펴보는 프로세스는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. "AI와 머신 러닝을 사용하면 프로세스가 훨씬 빠르고 효율적입니다."라고 Pathak은 말했습니다.

AI는 어떤 종류의 조건에서도 자율 주행 자동차가 작동하는 방법을 가르쳐야 합니다. 자율주행차 회사 얀덱스, 이메일 인터뷰에서 말했다. 날씨, 도로 공사, 사고 및 다른 운전자의 일관되지 않은 행동과 반응이 기여할 수 있습니다. 매일 같은 장소로 출퇴근하는 운전자들에게도 그는 여행의 예측 불가능성에 대해 추가했습니다.

Yandex는 유럽 최초의 로봇 택시 서비스를 운영하고 있으며 이미 자동 배달 로봇인 Yandex 로버를 사용하여 레스토랑과 식료품점에서 고객 주문 배송을 사용하고 있습니다. 이 회사는 기계 학습을 사용하여 로봇이 돌아다니도록 돕습니다.

Slesarev는 "예를 들어, 도로 표지판이 비나 나뭇가지로 가려진 경우에도 도로 표지판을 인식하는 것과 같은 중요한 인식 기능을 수행하는 데 도움이 됩니다"라고 말했습니다. "또는 보행자가 길을 건너려고 하는 것을 알아차리는 것과 같은 안전 기능을 제공하기 위해, 심지어 밤에 또는 보행자가 주차된 자동차와 같이 부분적으로 가려진 경우에도."

관찰자들은 인공 지능을 사용하여 자동차를 훈련하면 안전성을 높일 수 있다고 말합니다.

Nicholson은 "AI는 운전 상황에서 사람보다 더 정확한 것으로 나타났으며 사고 건수를 크게 줄일 가능성이 매우 높습니다."라고 말했습니다.