2018년 11월 현대자동차 발표 딥 러닝 기반 컴퓨터 비전을 전문으로 하는 Allegro.ai라는 이스라엘 스타트업에 대한 투자입니다. 표면적으로는 일반적인 비즈니스 거래처럼 들렸습니다. A회사는 B회사에 투자합니다. 이는 (적어도 바라건대) 양측 모두에게 좋지만 일반 소비자에게는 거의 영향을 미치지 않습니다. 이번 결합은 조금 다릅니다. 현대차 오너들은 즉각적인 변화를 눈치채지 못하겠지만, 이번 파트너십을 통해 한국은 모든 것을 하기로 결정한 것보다 더 빨리 자동차에 더 많은 기술을 적용하는 한국 기업 사내.
Digital Trends는 Allegro.ai의 CEO인 Nir Bar-Lev와 자세한 내용을 이야기했습니다.
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현대는 거대해요. 가장 큰 것 중 하나 세계 자동차 회사들이 있는데 왜 스스로 기술을 개발하지 않고 Allegro.ai 같은 스타트업에 투자하겠습니까? 자동차를 만드는 것은 어려운 일입니다. 시도하고, 분투하고, 실패한 스타트업에게 물어보세요. 그러나 고급 소프트웨어를 개발하는 것도 어렵고 시간이 많이 걸립니다.
“높은 수준의 딥러닝을 할 만큼 적절한 경험과 지식을 갖춘 사람이 부족해요. 그것은 마치 석기 시대에 자동차를 만들려는 것과 같습니다. 기업이 마음대로 사용할 수 있는 인프라는 35~40년 전 전통적인 소프트웨어 산업에 존재했던 것과 비슷한 수준입니다.”라고 Bar-Lev는 설명했습니다. 그는 99%의 기업이 딥 러닝 작업에 필요한 전문 지식을 갖추고 있지 않다고 덧붙였습니다. “골드러시를 생각해보면 궁극적으로 모든 사람이 청바지와 곡괭이, 삽이 필요했습니다. 그렇지 않으면 금을 채굴할 수 없었습니다. 여기도 마찬가지예요.”
이것이 바로 Allegro.ai가 등장하는 곳입니다. 현대자동차는 자체 딥러닝 기술을 개발하는 한편, 연구원들은 퍼즐 조각이 어떻게 결합되는지 더 잘 이해하기 위해 Allegro.ai의 솔루션을 사용할 것입니다. Bar-Lev는 “이러한 도구를 상업적으로 사용할 수 있게 함으로써 기업은 이에 액세스할 수 있으며 이는 일이 더 빠르게 진행될 것임을 의미합니다.”라고 예측했습니다.
자동차에게 운전하는 방법을 가르치는 것은 경험이 중요하다는 점에서 십대에게 운전하는 방법을 가르치는 것과 매우 유사합니다.
자동차 세계에서 딥 러닝을 적용한 첫 번째(그리고 가장 자주 인용되는) 사례는 자율주행차에 전력을 공급하는 것입니다. 그것이 작동하려면 자동차는 자신이 무엇을 하고 있는지, 다른 자동차가 무엇을 하고 있는지, 그리고 자신이 작동하는 환경의 유형을 이해해야 합니다. 그리고 Bar-Lev가 지적했듯이 미국에서 자동차를 운전하는 것은 아부다비나 과테말라 시티, 또는 파리 시내.
자동차에게 운전하는 방법을 가르치는 것은 경험이 중요하다는 점에서 십대에게 운전하는 방법을 가르치는 것과 매우 유사합니다. 15세 어린이의 경우 강사 옆에서 운전대를 잡고 몇 시간을 보내면서 이러한 경험을 할 수 있습니다. 자동차의 경우 소프트웨어에 엄청난 양의 정보를 제공해야 합니다. 주석이 달린 데이터 그것은 나무, 트럭, 철도 건널목이 어떻게 생겼는지 가르쳐줍니다.
Allegro.ai는 데이터를 다루지 않습니다. 자율주행차를 만들고 싶은 기업은 이를 어떻게 수집할지 고민해야 한다. 이는 엔지니어가 주석을 달고 보다 효율적이고 대규모로 자동차에 공급할 수 있는 플랫폼을 제공할 뿐입니다. 두 번째이지만 보다 지속적인 수준에서는 동일한 기본 기술을 사용하여 주어진 시간에 누가 차에 타고 있는지 인식하는 방법을 자동차에 가르칠 수 있습니다. 그들이 무엇을 하고 있는지.
“자동차가 주문형이라면 객실에서 무슨 일이 일어나고 있는지 어떻게든 알아야 합니다. 아무도 객실에 쓰레기를 버리지 않고, 해서는 안 되는 일을 하고 있지 않은지 확인해야 합니다.”라고 Bar-Lev는 설명했습니다. 이러한 유형의 기술은 반자율 시스템에도 사용되어 운전자가 전방 도로를 보고 있는지, 전선에서 까마귀 수를 세고 있는지, 자고 있는지를 알려줍니다.
마지막으로, 딥 러닝 기술은 자동차 제조업체가 더 나은 자동차를 만드는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 품질 관리 교육을 받은 로봇은 자동차가 조립 라인을 떠나기 전에 페인트의 아주 작은 긁힘, 잘못 정렬된 차체 패널 또는 누출까지 식별할 수 있습니다. 현재 인간이 이 일을 하고 있습니다. 일체 포함지원 로봇은 회사와 딥 러닝 기술의 사용 사례에 따라 로봇을 대체하거나 보완할 수 있습니다.
“많은 사람들이 딥 러닝의 필요성이나 우리가 그것에 대해 이야기하는 이유를 이해하지 못합니다. [Allegro 투자자] Bosch와 Samsung의 공로로 그들은 시장이 어디로 가는지 실제로 보았고 현대차가 우리와 합류한 것은 업계 전반의 이해를 보여주는 증거라고 생각합니다.”라고 Bar-Lev는 결론지었습니다.
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