마음AI의 워브(WoRV), 테슬라 FSD와 비교하여 언어로 학습 가능
테슬라의 자율주행 프로그램 FSD V12는 도로규정이 변경될 때 해당 규정을 반영한 영상을 모아서 새로 학습을 시켜야만 구동이 가능합니다. 이에 대한 대안으로 마음AI가 개발한 워브(WoRV)는 언어를 통해 변경된 규정을 이해하고 반영하여 운행할 수 있습니다.
마음AI의 유태준 대표는 워브에 대해 "테슬라 FSD 학습방식의 한계를 보완하고 언어로 AI를 학습시킬 수 있다"고 설명했습니다. 이에 따라, 마음AI는 이날 경기 성남시 판교IT센터에서 열린 마음AI 컨퍼런스 2023에서 워브를 공개하였습니다. 차량이나 로봇에 장착된 카메라를 통해 실시간으로 들어오는 영상을 워브가 언어적으로 이해하고 상황을 분석하여 적절한 제어 명령을 내릴 수 있다고 합니다.
유 대표는 "AI의 기반모델 트렌드는 자연어에서 이미지 멀티모달로 이어지고 있고, 궁극적으로는 영상 기반모델로 발전할 것"이라며 "워브는 시뮬레이션을 기반으로 자율주행을 학습하여 도로에 갑작스레 사람이 나타나면 즉각 반응하여 정지하고, 사람이 누락하기 쉬운 사각지대의 영상도 확인하고 사고를 피할 수 있다"고 밝혔습니다.
워브의 개발에는 일반 목적의 영상 기반모델을 구상하는 데 4개월이 소요되었으며, 이후 시뮬레이터에서 자율주행이 가능한 모델로 튜닝하는 과정에 2개월이 더 소요되었습니다. 마음AI는 디텍션(감지) 데이터셋과 이미지를 텍스트로 연계시킨 데이터셋 등 다양한 방법으로 학습을 진행하였습니다.
마음AI의 유태준 대표는 워브에 대해 "테슬라 FSD 학습방식의 한계를 보완하고 언어로 AI를 학습시킬 수 있다"고 설명했습니다. 이에 따라, 마음AI는 이날 경기 성남시 판교IT센터에서 열린 마음AI 컨퍼런스 2023에서 워브를 공개하였습니다. 차량이나 로봇에 장착된 카메라를 통해 실시간으로 들어오는 영상을 워브가 언어적으로 이해하고 상황을 분석하여 적절한 제어 명령을 내릴 수 있다고 합니다.
유 대표는 "AI의 기반모델 트렌드는 자연어에서 이미지 멀티모달로 이어지고 있고, 궁극적으로는 영상 기반모델로 발전할 것"이라며 "워브는 시뮬레이션을 기반으로 자율주행을 학습하여 도로에 갑작스레 사람이 나타나면 즉각 반응하여 정지하고, 사람이 누락하기 쉬운 사각지대의 영상도 확인하고 사고를 피할 수 있다"고 밝혔습니다.
워브의 개발에는 일반 목적의 영상 기반모델을 구상하는 데 4개월이 소요되었으며, 이후 시뮬레이터에서 자율주행이 가능한 모델로 튜닝하는 과정에 2개월이 더 소요되었습니다. 마음AI는 디텍션(감지) 데이터셋과 이미지를 텍스트로 연계시킨 데이터셋 등 다양한 방법으로 학습을 진행하였습니다.
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신영*
코리아 핀테크 위크 2023 멋지네요
이동*
정말 최고예요!
김한*
좋은 뉴스 담아갑니다.
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