교통 천국의 만남: AI와 자율주행차

인공 지능(AI)은 우리가 상품과 사람을 운전하고 운송하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 자율주행차라고도 하는 자율주행차는 AI와 기타 첨단 기술을 사용하여 인간 운전자 없이 도로와 고속도로를 탐색하는 일종의 차량입니다.

자율주행차에는 여러 가지 이점이 있습니다. 첫째, 사람의 실수로 인한 사고의 수를 크게 줄일 수 있는 잠재력이 있습니다. 이것은 도로에서 더 적은 사망과 부상으로 이어질 수 있습니다. 자율주행차는 또한 서로 통신하고 실시간으로 결정을 내려 경로와 속도를 최적화할 수 있으므로 교통 흐름을 개선하고 혼잡을 줄일 수 있습니다.

또한 자율주행차는 연료 소비와 배기 가스를 줄임으로써 환경에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 나이, 장애 또는 기타 요인으로 인해 운전할 수 없는 사람들의 이동성을 높일 수 있습니다.

자율주행차에서 인공지능은 어떻게 사용될까?

자율주행차가 보편화되기까지는 아직 해결해야 할 과제가 많다. 주요 과제 중 하나는 공공 도로에서 사용할 수 있을 만큼 안정적이고 안전한 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 또한 승객과 보행자의 안전을 어떻게 보장하고 사고 발생 시 책임을 어떻게 처리할지 등 규제적, 법적, 윤리적 문제도 고려해야 합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 자율주행차의 개발은 빠른 속도로 진행되고 있습니다. 전통적인 자동차 제조업체 및 기술 회사를 포함한 많은 회사가 기술에 막대한 투자를 하고 있으며 자율주행차는 이미 일부 지역의 공공 도로에서 테스트되고 있습니다. 자율주행차가 언제 보편화될지는 정확히 예측하기 어렵지만 가까운 미래에 도로에서 자율주행차를 보게 될 가능성이 높다.

자동차 산업의 인공 지능

자율주행차에서 인공지능이 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

감지 및 지각

자율주행차는 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서를 이용해 주변 정보를 수집한다. 그런 다음 이 데이터는 AI 알고리즘을 사용하여 처리 및 분석되어 환경에 대한 상세한 지도를 만들고 보행자, 다른 차량, 신호등 및 도로 표지판과 같은 물체를 식별합니다.

의사 결정

자율 주행 자동차는 인공 지능을 사용하여 센서에서 수집한 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내립니다. 예를 들어 자율주행차가 길을 건너는 보행자를 감지하면 AI를 사용하여 속도를 줄이거나 멈추는 등 최선의 행동 방침을 결정합니다.

예측 모델링

자율 주행 자동차는 AI를 사용하여 보행자 및 기타 차량과 같은 다른 도로 사용자의 행동을 예측합니다. 이것은 자동차가 잠재적인 문제를 예상하고 적절한 조치를 취하여 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

자연 언어 처리

일부 자율주행차에는 음성인식 기술이 탑재돼 있어 승객이 자연어로 차량과 소통할 수 있다. 이 기술은 AI를 사용하여 음성 명령을 이해하고 응답합니다.

전반적으로 AI는 자율주행차의 핵심 구성 요소로, 주변 환경을 감지, 인지 및 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 결정을 내리고 변화하는 조건에 대응할 수 있습니다.

자율주행차의 딥러닝

딥 러닝은 대규모 데이터 세트에서 인공 신경망을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 이러한 신경망은 데이터의 패턴을 학습하고 인식할 수 있으며 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 예측 모델링을 포함한 광범위한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

자율 주행 자동차의 맥락에서 딥 러닝은 자동차가 탐색하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공 지능 시스템의 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어, 자동차가 보행자, 다른 차량 및 교통 표지판과 같은 환경의 물체를 인식하고 분류할 수 있도록 이미지 및 비디오의 대규모 데이터 세트에서 딥 러닝 알고리즘을 교육할 수 있습니다.

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AI를 산업용 애플리케이션으로 확장하는 PaddlePaddle 딥 러닝 프레임워크

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딥 러닝은 자율 주행 자동차의 예측 모델링 정확도를 향상시키는 데에도 사용됩니다. 예를 들어, 자동차는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 센서의 데이터를 분석하고 보행자가 특정 위치에서 도로를 건너거나 다른 차량이 갑자기 차선을 변경할 가능성을 예측할 수 있습니다.

자율주행차에서 GDDR6의 중요성

GDDR6(Graphics Double Data Rate 6)은 그래픽 처리 장치(GPU)에서 그래픽 렌더링 및 기타 연산 집약적인 작업을 위해 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용되는 메모리 유형입니다. 자율주행 맥락에서 GDDR6는 자율주행차 운행에 필요한 대용량 데이터의 고속 처리가 가능하다는 점에서 중요하다.

자율주행차는 카메라, 라이더, 레이더, 초음파 센서와 같은 다양한 센서를 사용하여 주변 환경에 대한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터는 AI 알고리즘을 사용하여 처리 및 분석되어 환경에 대한 상세한 지도를 만들고 보행자, 다른 차량, 신호등 및 도로 표지판과 같은 물체를 식별합니다. 이러한 작업을 가능하게 하는 데 필요한 데이터 처리 및 분석은 계산 집약적이며 데이터를 빠르게 저장하고 액세스하려면 GDDR6과 같은 고속 메모리가 필요합니다.

데이터의 고속 처리를 가능하게 하는 것 외에도 GDDR6는 재충전 없이 장시간 작동할 수 있어야 하기 때문에 자율 주행 자동차 작동에 중요한 에너지 효율적입니다.

전반적으로 GDDR6는 자율주행차 운행에 필요한 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 자율주행의 미래를 위한 중요한 기술이다.

자동차 인공지능 알고리즘과 자율주행차

감독 및 비지도 학습 방법 모두 자동차 AI 알고리즘에 활용됩니다.

감독 학습

감독 학습은 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 훈련되는 일종의 기계 학습입니다. 즉, 데이터가 올바른 출력으로 레이블이 지정되었음을 의미합니다. 감독 학습의 목표는 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 입력을 출력에 매핑하는 함수를 학습하는 것입니다.

교육 프로세스 중에 모델은 일련의 입력/출력 쌍을 제공하고 최적화 알고리즘을 사용하여 내부 매개변수를 조정하여 새로운 입력이 주어진 출력을 정확하게 예측할 수 있도록 합니다. 모델이 학습되면 새로운 보이지 않는 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

지도 학습은 일반적으로 분류(클래스 레이블 예측), 회귀(연속 값 예측) 및 구조적 예측(시퀀스 또는 트리 구조 출력 예측)과 같은 작업에 사용됩니다.

지도 학습은 자율주행차에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 개체 인식: 지도 학습 알고리즘은 자율 주행 자동차의 센서에서 수집한 데이터에서 객체를 인식하도록 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모델은 보행자, 다른 차량, 신호등, 이미지 또는 LiDAR 포인트 클라우드의 도로 표지판을 인식하도록 훈련될 수 있습니다.
• 모델링 : 감독 학습 알고리즘을 사용하여 환경에서 발생하는 특정 이벤트의 가능성을 예측하도록 모델을 훈련할 수 있습니다. 예를 들어 특정 위치에서 보행자가 도로를 횡단할 가능성이나 다른 차량이 갑자기 차선을 변경할 가능성을 예측하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.
• 행동 예측: 지도 학습 알고리즘은 보행자 및 기타 차량과 같은 다른 도로 사용자의 행동을 예측하도록 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 보행자가 특정 위치에서 도로를 건널 가능성을 예측하거나 다른 차량이 갑자기 차선을 변경할 가능성을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

감독되지 않은 학습

비지도 학습은 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 훈련되는 일종의 기계 학습입니다. 즉, 데이터에 올바른 출력으로 레이블이 지정되지 않습니다. 비지도 학습의 목표는 특정 출력을 예측하는 것이 아니라 데이터에서 패턴이나 관계를 발견하는 것입니다.

비지도 학습 알고리즘은 예측할 특정 대상이 없으며 대신 데이터에서 패턴과 관계를 찾는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 클러스터링(유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화), 차원 감소(데이터의 기능 수 감소), 이상 감지(비정상적이거나 나머지 데이터 포인트와 맞지 않는 데이터 포인트 식별)와 같은 작업에 자주 사용됩니다. 데이터).

비지도 학습은 자율주행차에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 이상 감지: 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 자율 주행 차량의 센서에서 수집한 데이터에서 비정상적이거나 예상치 못한 이벤트를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 예기치 않은 위치에서 도로를 횡단하는 보행자나 갑작스러운 차선 변경을 하는 차량을 식별할 수 있습니다.
• 클러스터링 : 비지도 학습 알고리즘은 자율주행차의 센서가 수집한 데이터를 클러스터링하여 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다양한 유형의 노면에 해당하는 데이터 포인트를 함께 그룹화하거나 다양한 교통 상황에 해당하는 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다.
• 특징 추출: 비지도 학습 알고리즘은 자율주행 자동차의 센서가 수집한 데이터에서 특징을 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 환경에 있는 물체의 가장자리에 해당하는 라이다 포인트 클라우드의 특징을 식별하거나 장면에 있는 물체의 가장자리에 해당하는 이미지의 특징을 식별할 수 있습니다.

자율주행차의 자율성 수준

자율주행차는 일반적으로 자동화 수준에 따라 레벨 0(자동화 없음)에서 레벨 5(완전 자율)로 분류됩니다. 자동화 수준은 SAE(Society of Automotive Engineers)에서 정의하며 다음과 같습니다.

레벨 0 : 자동화 없음

운전자는 항상 차량을 완전히 제어할 수 있습니다.

레벨 1: 운전자 지원

차량에는 차선 유지 또는 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 일부 자동화 기능이 있지만 운전자는 항상 주의를 기울이고 제어할 준비가 되어 있어야 합니다.

레벨 2: 부분 자동화

차량에는 차량의 가속, 제동 및 조향 제어 기능과 같은 고급 자동화 기능이 있지만 운전자는 여전히 환경을 모니터링하고 필요한 경우 개입할 준비가 되어 있어야 합니다.

레벨 3: 조건부 자동화

차량은 특정 조건에서 모든 주행 작업을 수행할 수 있지만 운전자는 차량이 처리할 수 없는 상황에 직면할 경우 제어할 준비가 되어 있어야 합니다.

레벨 4: 높은 자동화

차량은 다양한 조건에서 모든 주행 작업을 수행할 수 있지만 악천후나 복잡한 주행 환경과 같은 특정 상황에서는 여전히 운전자가 제어해야 할 수 있습니다.

레벨 5: 완전 자동화

차량은 어떤 조건에서도 모든 운전 작업을 수행할 수 있으며 운전자가 제어할 필요가 없습니다.

자율주행차가 아직 레벨 5에 도달하지 않았고 언제 이 레벨에 도달할지 명확하지 않다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 현재 도로 위를 달리는 대부분의 자율주행차는 레벨 4 이하입니다.

자율주행차: 장단점

자율주행차는 많은 이점을 가져올 잠재력이 있지만 널리 보급되기 전에 해결해야 할 몇 가지 문제도 있습니다.

장점

• 사고 감소: 자율주행차는 인간의 실수로 인한 사고의 수를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 도로에서 사망과 부상을 줄일 수 있습니다.
• 개선된 트래픽 흐름: 자율주행차는 서로 소통하고 실시간 의사결정을 통해 경로와 속도를 최적화함으로써 교통 흐름을 개선하고 혼잡을 줄일 수 있습니다.
• 향상된 이동성: 자율주행차는 연령, 장애 또는 기타 요인으로 인해 운전할 수 없는 사람들의 이동성을 향상시킬 수 있습니다.
• 환경적 이점: 자율주행차는 연료 소비와 배출량을 줄여 환경에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

단점

• 신뢰성 및 안전 문제: 특히 복잡하거나 예측할 수 없는 운전 상황에서 자율주행차의 신뢰성과 안전성에 대한 우려가 있습니다.
• 실직: 자율주행차는 잠재적으로 택시나 트럭 운전사와 같은 인간 운전자의 실직으로 이어질 수 있습니다.
• 윤리적, 법적 문제: 승객과 보행자의 안전을 어떻게 확보하고, 사고 발생 시 책임을 어떻게 처리할 것인지 등 윤리적, 법적 문제가 고려되어야 합니다.
• 사이버 보안 위험: 자율주행차는 사이버 공격에 취약해 안전과 사생활이 침해될 수 있다.

자율주행차의 실제 사례

개발 중이거나 이미 운행 중인 자율주행 자동차의 몇 가지 예가 있습니다.

웨이

웨이 구글의 모회사 알파벳이 소유한 자율주행차 회사다. Waymo의 자율주행차는 애리조나주 피닉스와 미시간주 디트로이트를 포함한 미국 여러 도시의 공공 도로에서 테스트되고 있습니다.

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테슬라 자동 조종 장치

테슬라 자동 조종 장치 특정 Tesla 모델에서 사용할 수 있는 반자율 주행 시스템입니다. 완전 자율주행은 아니지만 운전자의 개입을 최소화하면서 차선 유지 및 차선 변경과 같은 일부 운전 작업을 자동차가 처리할 수 있습니다.

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크루즈

크루즈 General Motors가 소유한 자율주행 자동차 회사입니다. Cruise의 자율주행차는 캘리포니아주 샌프란시스코와 애리조나주 피닉스의 공공 도로에서 테스트되고 있습니다.

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오로라

오로라 는 승용차, 배송차량, 대중교통 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 자율주행차 기술을 개발하고 있는 자율주행차 회사입니다. Aurora의 자율주행차는 미국 여러 도시의 공공 도로에서 테스트되고 있습니다.

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주요 테이크 아웃

• 인공지능은 자율주행차의 개발과 운영에 중요한 역할을 합니다.
• AI는 자율주행차가 환경을 감지, 인식 및 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 센서에서 수집한 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 대규모 데이터 세트에서 인공 신경망을 훈련시키는 기계 학습 유형인 딥 러닝은 자율 주행 자동차 개발에 널리 사용됩니다.
• 자율주행차는 일반적으로 자동화 수준에 따라 레벨 0(자동화 없음)에서 레벨 5(완전 자율)로 분류됩니다.
• 현재 도로를 달리는 대부분의 자율주행차는 레벨 4 이하로 특정 조건에서 모든 운전 작업을 수행할 수 있지만 필요한 경우 운전자가 제어할 준비가 되어 있어야 합니다.
• 자율주행차는 인간의 실수로 인한 사고의 수를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 도로에서 사망과 부상을 줄일 수 있습니다.
• 자율주행차는 서로 통신하고 경로와 속도를 최적화하기 위한 실시간 결정을 내림으로써 교통 흐름을 개선하고 혼잡을 줄일 수 있습니다.
• 자율주행차는 연령, 장애 또는 기타 요인으로 인해 운전할 수 없는 사람들의 이동성을 향상시킬 수 있습니다.
• 자율주행차는 연료 소비와 배출량을 줄여 환경에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 공공 도로에서 사용하기에 충분히 안정적이고 안전한 인공 지능 시스템의 개발과 규제, 법적 및 윤리적 문제를 포함하여 자율 주행 자동차가 널리 보급되기 전에 해결해야 할 과제가 있습니다.

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• 출처: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/