MIT, 거의 인간처럼 운전할 수 있는 AI 모델 개발 노력

인간과 유사한 상황을 추론하고 처리할 수 있는 무인 자동차를 만드는 것은 자율주행차 분야를 개척하는 Waymo, GM, Cruise, Uber 및 기타 유명 기업의 장기적이고 가장 중요한 목표 중 하나입니다. Intel Corporation의 일부인 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 및 자율 주행을 위한 비전 기술을 개발하는 것으로 유명한 기업인 Mobileye는 이전에 RSS(Responsibility-Sensitive Safety)라는 수학적 모델을 제안했습니다. 본 발명은 우리가 일반적으로 자동차를 회전시키는 방식과 유사하게 자동차가 작동 중에 보다 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 진보된 방법으로 설명되며, 커뮤니티로부터 꽤 많은 호평을 받았습니다. 게다가 자율주행차 분야에 큰 관심을 갖고 있는 또 다른 대기업인 엔비디아(Nvidia)도 세이프티 포스 필드(Safety Force Field)를 적극적으로 개발하고 있습니다. 실시간으로 수집된 센서 데이터를 분석하여 작업 중 위험한 행동을 방지합니다.

• 보쉬(Bosch)가 무인 "비행 택시"용으로 설계된 센서 박스를 출시했습니다.

이는 자율주행차의 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소인 안전운전 역량 강화에 기업이 집중하는 노력을 보여주는 대표적인 사례다. 그러나 매사추세츠 공과대학(MIT)의 과학자들은 인간처럼 운전할 수 있는 AI 시스템을 구축하려는 훨씬 더 큰 야망을 가지고 있습니다. 보다 구체적으로, MIT 인공지능 전문가 팀은 현재 지도 데이터 및 기타 유형의 GPS와 유사한 시각적 데이터를 활용하여 AI 기반 자율주행차가 인간의 운전 방식을 학습하는 동시에 "유동적으로" 학습할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다. ” 배운 지식을 이전에 본 적이 없는 환경에서 복잡하게 계획된 실험 경로에 적용합니다. 이에 본 연구는 미국 CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 소장인 다니엘 루스(Daniel Rus)가 설계한 엔드투엔드 내비게이션 시스템을 기반으로 구축되었으며, 로봇공학 및 인공지능 국제회의에서 발표될 예정이다. 다음달 미국 캘리포니아주 롱비치 자동화.

• Tesla 차량에 장착된 안전 기능으로 인해 잘못된 차선으로 가고 싶은 마음이 "들기" 어렵습니다.

Daniel Rus와 동료들의 이전 기계 학습 모델은 "번거롭고" 널리 배포될 가능성이 낮은 것으로 간주되었습니다. 그러나 이 새로운 모델에서 MIT 과학자들은 위의 문제를 거의 완전히 극복했습니다. "우리 시스템을 사용하면 모든 도로에서 자동차를 훈련할 필요는 없지만 자동차가 원하는 도로를 탐색하는 데 도움이 되는 새로운 지도를 다운로드할 수 있습니다. 이전에는 통과한 적이 없습니다."라고 엔지니어 Alexander Amini가 말했습니다. 연구팀.

엔지니어 Amini와 동료들이 설명하듯이, 그들의 AI 시스템은 운전자로부터 차량을 제어하는 ​​방법을 관찰하고 학습할 수 있으며, 운전자가 만드는 각 곡선과 스티어링 휠 회전을 연관시킬 수 있습니다. 이는 카메라와 지도 시스템을 통해 관찰됩니다. 이전 시스템에 포함되어 있습니다. 마지막으로, 자동차는 직선 도로, 4방향 교차로, 3방향 교차로, 로터리 등 각각의 다른 경로에 대해 정확한 "운전 명령"을 내릴 수 있습니다.

• 5개 주요 자동차 제조사의 자율주행차 55대가 동시에 테스트 중이다.

여러 실험에서 연구원들은 기계 학습 모델에 무작위로 선택된 경로가 포함된 지도를 제공했습니다. 차량 운행 중에 시스템은 카메라에서 시각적 특징을 추출하여 표지판, 과속 방지턱, 중앙분리대 등 도로 구조의 각 요소를 예측할 수 있습니다. 시각적 데이터와 지도 데이터를 결합하여 불규칙성을 지적함으로써 도로 위의 차량 위치를 보다 정확하게 파악하고 차량이 경로를 따라 주행하는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델이 회전이 전혀 없는 직선 도로에서 자동차를 운전하고 있었는데 지도 시스템에서 오류가 발생하여 자동차가 우회전해야 한다고 표시했을 때 AI가 이를 인식하는 것은 불합리하고 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 지도의 명령을 따르지 않고 올바른 경로에서 차량을 제어합니다.

• 인류는 자율주행차 기술 개발에 있어서 올바른 길을 가고 있습니까?

“실제 세계에서는 센서가 항상 완벽한 정확도를 달성할 수는 없습니다. 그러나 우리는 이상 현상을 인식하고 모든 도로에서 정확한 탐색 및 위치 지정이 가능한 시스템을 구축함으로써 우리 모델이 실제 작업에서 나타나는 다양한 오류에 "적응"할 수 있도록 하고 싶습니다."라고 엔지니어 Alexander Amini는 덧붙였습니다.