중국 쑤저우에서 열린 GTC 차이나에서, 엔비디아가 엔비디아 드라이브(NVIDIA DRIVE) 딥 뉴럴 네트워크에 대한 액세스 권한을 운송업계에 제공한다고 발표했습니다. 이제 운송업계 기업들은 엔비디아 GPU 클라우드(NVIDIA GPU Cloud, NGC) 컨테이너 레지스트리에서 자율주행 차량을 개발할 수 있게 됐습니다.
엔비디아 드라이브는 자동차 제조업체, 트럭 제조업체, 로보택시(robotaxi) 업체, 소프트웨어 업체 및 대학에서 광범위하게 사용되는 자율주행 개발의 실질적인 표준으로 자리매김했습니다. 엔비디아는 자율주행 차량 개발자들에게 사전 훈련된 인공지능(AI) 모델에 대한 액세스와 훈련 코드를 제공할 계획입니다. 이를 통해, 자율주행 차량 개발자들은 일련의 엔비디아 AI 툴을 활용해 모델을 자유롭게 확장하고 커스터마이징하여 자율주행 시스템의 견고함과 기능을 향상시킬 수 있답니다.
젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “AI 자율주행 차량은 다양한 데이터 세트로 전 세계 곳곳에서 작동하기 위해 필요한 소프트웨어 정의형 차량입니다. 엔비디아는 자율주행 차량 개발자에게 딥 뉴럴 네트워크에 대한 액세스 권한과 여러 데이터 세트에 최적화된 고급 학습 툴을 제공할 예정입니다. 이는 데이터 소유권과 개인정보는 유지하는 동시에, 기업과 국가 간 공유 학습을 가능케 할 것으로 기대됩니다. 궁극적으로, 엔비디아는 자율주행 차량의 현실화를 앞당기고 있죠”라고 말했습니다.
AI는 안전한 자율주행 차량 개발의 핵심으로, 주변 환경을 실시간으로 인식하고 반응해 지능적으로 운전할 수 있게 해줍니다. 자율주행의 요체로 중복되고 다양한 작업을 처리하는 수십 개의 딥 뉴럴 네트워크는 정확한 인식, 현지화, 경로 계획을 보장해 주죠.
IHS 마킷(HIS Markit)의 AI 선임 리서치 디렉터 루카 데 암브로기(Luca De Ambroggi)는 “엔비디아는 운송업계를 위한 가장 심층적이고 광범위한 딥 뉴럴 네트워크 및 AI 툴 개발 분야에서 세계를 선도하고 있습니다. 이러한 알고리즘을 다른 사용자가 사용할 수 있도록 하고 툴, 워크플로우 인프라를 커스터마이징하게 하는 것은 안전한 자율운송을 구현하는데 상당한 기여를 하게 될 것입니다”라고 말했습니다.
엔비디아는 엔비디아 드라이브 AGX 플랫폼에서 실행되는 딥 뉴럴 네트워크를 개발하고 교육하여, 원시 센서 데이터를 세상을 깊이 이해하고 인식해내는 자원으로 전환했습니다. 이러한 딥 뉴럴 네트워크는 신호등 및 표지판 감지, 차량, 보행자 및 자전거 감지 및 경로 인식, 차량 내부의 시선 감지 및 제스처 인식 등과 같은 작업을 다룹니다.
AI 개발을 위한 고급 학습 툴
엔비디아는 딥 뉴럴 네트워크에 대한 액세스를 제공하는 것 외에도, 개발자가 자체 데이터 세트 및 타겟 기능 세트를 사용해 엔비디아 딥 뉴럴 네트워크를 커스터마이징하고 향상시킬 수 있도록 지원하는 고급 툴 세트를 발표했습니다. 이러한 툴을 통해 능동 학습(active learning), 연합 학습(federated learning), 전이 학습(transfer learning)을 사용해 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있습니다.
- 능동 학습: 수동 큐레이션 대신 AI를 사용해 데이터 선택을 자동화함으로써 모델 정확도를 개선하고 데이터 수집 비용을 줄입니다.
- 연합 학습: 기업은 데이터 프라이버시를 유지하고 지적 재산을 보호하면서 국가 및 다른 회사와 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.
- 전이 학습: 엔비디아 드라이브를 사용하는 기업들은 인식 소프트웨어의 개발을 가속화하고, 자체 애플리케이션 및 타겟 기능을 위해 이러한 네트워크를 추가로 개발할 수 있습니다.
엔비디아는 또한 AI 모델에 대한 액세스를 제공하고 고급 학습 툴을 도입함으로써 자율주행 개발 및 배포를 위한 엔드-투-엔드 플랫폼을 강화하고 있습니다.