자율 미니밴 중 하나가 나온 직후 사고에 연루됐어요 수동 모드로 작동하는 동안 Waymo는 Google I/O에서 자율 주행 자동차에 대해 논의하는 시간을 가졌으며, 그 시간을 활용하여 자율 주행에서 인공 지능의 역할을 설명했습니다. 안에 중간 게시물 Waymo의 최고 기술 책임자(CTO)인 Dmitri Dolgov는 I/O 기조연설의 요점을 자세히 설명하면서 다음과 같이 말했습니다. AI를 사용합니다. 인간과 유사한 방식으로 주변을 식별하도록 자율주행차를 훈련시키는 것 드라이버.
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Waymo는 Google의 내부 자율주행차 프로젝트로 시작되었다가 별도의 부서로 분리되었습니다. 자율주행 자동차 엔지니어링과 Google Brain AI 사이에는 상당한 양의 교차 수분이 있었습니다. Dolgov에 따르면 두 프로젝트의 초기 단계에서 프로그램을 진행했습니다. 무엇보다도 이를 통해 자율주행차의 보행자 감지 오류율이 단 몇 달 만에 100배 감소했다고 Dolgov는 말했습니다.
자율주행차가 자신이 보는 것을 정확하게 분류할 수 있어야 한다는 필요성은 비극적으로 강조되었습니다. 치명적인 충돌 애리조나의 Uber 자율주행차와 관련된 것입니다. 3월 18일, 자동차는 밤에 길을 가로질러 자전거를 밀고 있던 보행자 Elaine Herzberg를 쳤습니다. 이번 사건에 대한 공식적인 조사는 아직 끝나지 않았지만, 최근 보고서 장애물 회피에 대한 결정을 내리기 위해 자동차가 의존하는 소프트웨어의 결함을 지적합니다. Uber는 해당 보고서에 대해 논평을 거부했습니다.
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Waymo는 A.I. 자율주행차가 올바른 결정을 내리도록 돕는 것이 중요합니다. Dolgov는 Medium 게시물에서 Waymo가 AI를 사용한다고 말했습니다. 조종하는 것과 같은 상황에 대비해 자동차를 훈련시키기 위해 건설 구역, 긴급 차량을 위한 이동, 평행 차량을 위한 공간 확보 주차. 이는 관찰된 실제 상황을 기반으로 시스템 예제를 제공함으로써 수행됩니다.
엔지니어들은 거대 기술 기업의 데이터 센터 네트워크와 Google이 개발한 텐서 처리 장치 칩을 포함한 Google 인프라를 활용하여 기계 학습 모델을 테스트합니다. Waymo에 따르면 TPU를 사용하면 해당 프로세스가 15배 더 효율적이라고 합니다. 게다가 공공 도로에서 실제 자동차 테스트, Waymo는 컴퓨터 시뮬레이션에서 하루에 25,000대의 자동차를 운행한다고 주장합니다. Waymo 자율주행차는 지난 2월 공공 도로에서 500만 마일을 돌파했으며, 회사는 지난해 27억 마일의 시뮬레이션 마일을 완료했다고 주장합니다.
Waymo의 다음 큰 움직임은 올해 말 애리조나에서 상업용 자율주행차 공유 서비스를 시작하는 것입니다. 이에 대비하여 회사는 차량을 대량 생산하고 있습니다. Chrysler Pacifica 미니밴 추가 주문 그리고 추가할 계획을 세웁니다. 순수 전기 재규어 I-페이스 또한.
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