자율주행 자동차는 이 시대 AI가 직면한 가장 복잡한 과제의 하나로 손꼽힙니다. 자율주행 차량이 실제 세계에서도 안전하게 기능하려면 내부의 네트워크들이 정교한 교향악처럼 한데 어우러져 구동돼야 하는데요. 이를 위해서는 방대한 양의 데이터를 바탕으로 철저한 훈련과 검증, 인증을 거쳐야 하죠.
NVIDIA AI 인프라 부문 부사장인 클레멘트 파라베트(Clément Farabet)는 오케스트라의 연주와도 같은 자율주행 자동차 개발의 저명한 지휘자입니다. 트위터의 AI 머신 구축 등 딥 러닝 분야에서 15년 가까이 축적한 경험을 반영해 신경망이 자기 주변의 세계를 인식하고 그에 반응할 수 있게 가르치고 있습니다.
AI 팟캐스트(AI Podcast) · 클레멘트 파라베트와 함께하는 자율주행 차량을 위한 AI 훈련법 – Ep. 175
파라베트는 NVIDIA의 케이티 버크 와샤보(Katie Burke Washabaugh)와 함께한 AI 팟캐스트의 최신 에피소드에서 초창기의 딥 러닝이 오늘날의 융성한 자율주행 산업으로 이어진 과정과 심층 신경망 개발을 바라보는 자신의 태도를 소개합니다.
그는 NVIDIA SaturnV 슈퍼컴퓨터로 고도의 확장성을 갖춘 데이터 팩토리(data factory)를 설계해 지능형 교통수단의 제공 시기를 앞당기는 한편, AI의 또다른 미래를 개척해나갈 계획입니다.
추천 에피소드
루시드 모터스(Lucid Motors)의 마이크 벨(Mike Bell)과 함께하는 럭셔리 전기차 브랜드의 소프트웨어 정의 혁신
AI와 전기차 테크놀로지의 혁신이 자율주행 산업을 변화시키고 있습니다. 이 같은 발전상들은 실리콘 밸리의 기술적 전문성과 디자인 철학을 가진 새로운 혁신가들에게 또 하나의 기회로 작용하고 있죠. 루시드 모터스가 IT 산업의 기본 정신을 바탕으로 늘 최첨단을 달리는 소프트웨어 정의 차량을 개발하는 방법을 알아보세요.
주행 훈련: 와비(Waabi)가 자율주행차 운전 훈련에 AI와 시뮬레이션을 활용하는 방법
자율주행 차량의 두뇌 역할을 하는 AI가 인간과 같은 방식으로 세상을 이해하는 법을 배우려면 수십억 킬로미터에 달하는 주행 경험이 필요합니다. 이 천문학적 수준의 주행 기록은 가상 세계에서 달성할 수 있습니다. 와비가 강력한 고성능 시뮬레이션으로 프로덕션급 자율주행 자동차를 훈련, 개발하는 방법을 소개합니다.
폴스타(Polestar)의 데니스 노벨리우스(Dennis Nobelius)와 함께하는 지속 가능한 퍼포먼스 브랜드의 미래
지속 가능한 지능형 차량을 통해 운전의 즐거움과 자율주행 기능이 서로를 보완할 수 있습니다. 폴스타3의 공개 계획과 관련 테크놀로지, 폴스타 레이싱으로 축적한 경험이 스마트 기술과 지속 가능성의 접목에 끼치는 영향을 확인하세요.
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