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테슬라

AI 인공지능

by 령맨 2021. 3. 26.
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인공지능 (Artificial Intelligence), AI이 자율주행을 실현시키는 열쇠가 될 것임에 틀림없다.

일론 머스크 트위터에 의하면 올 해 말 정도에 작년에 있었던 배터리데이에 이은 AI데이를 연다고 한다. 작년 배터리데이때는 저비용, 고성능의 차세대 배터리를 양산해 저렴한 전기차를 공급하겠다고 발표했었다.

 

 

전기차의 대중화를 열어 시장의 파이를 크게 갖고 후발주자들과 차이를 벌리겠다는 테슬라의 생각 아닐까 한다. 3년 안에 대강 3000만원 이하의 전기차를 출시하겠다고 했으니, 실제로 실현될지 모르지만 테슬라의 기술진보를 기다리게 되는 매우 흥미로운 발표였다. 


www.carguy.kr/news/articleView.html?idxno=40969

올해 테슬라 또 사고 친다..배터리 이어 AI데이 기대 만발 - 카가이

드디어 테슬라가 회계연도 기준으로 설립이래 처음으로 흑자를 냈다. 테슬라는 27일 4분기 및 2020년 실적을 발표한다. 기존 테슬라는 5분기 연속으로 흑자를 내면서 세계 역사상 가장 짧은 기간

www.carguy.kr



AI, 인공지능의 발전으로 테슬라는 완전자율주행을 향한 목표를 향해 끊임없이 도전하고 있다. 

다들 아시겠지만 핸드폰 소프트웨어를 업데이트 하는 것처럼 테슬라도 소프트웨어 업데이트를 지원하여 성능을 업그레이드 한다. 소프트웨어 무선 업데이트 OTA(Over the air)는 자율주행기능이 발전을 거듭하면서 더 중요해지고 있다. 

OTA는 단순히 소프트웨어만 향상 시킬 뿐 아니라 주행거리나 가속능력 등 펌웨어(하드웨어)까지 업그레이드한다. 자율주행은 아직까지 완전히 자리잡지 못했기 때문에 새로운 버전과 기능들이 계속 나오고 있는데, OTA를 활용하면 이미 출고된 차량의 내부 부품도 최신버전의 주행보조기능을 탑재하도록 업데이트할 수 있다.

 

 

일부 브랜드는 이미 출고된 차량의 OTA를 통해 차선 변경이나 추월, 속도 제어 등 주행보조기능과 디지털 콕핏(운전석·조수석 전방 영역)의 기능을 꾸준히 업데이트하고 있다. 테슬라도 현재 판매되고 있는 모델 S, 3, X, Y의 소프트웨어 업데이트를 통해서 자동차의 성능을 향상시키고 있다.

biz.chosun.com/site/data/html_dir/2021/03/08/2021030801928.html

테슬라가 선도하고 현대차도 공들이는 이 기술… 소프트웨어 무선 업데이트

폭스바겐이 올해 여름부터 자사의 전기차 ID.3와 ID.4에 소프트웨어 무선 업데이트(OTA·Over The Air)를 적용할 계획이라고 최근 ..

biz.chosun.com

 



소프트웨어에게 지시를 내리는 두뇌, 도조(Dojo) 


테슬라 차량의 자율주행 완성도를 높이기 위한 슈퍼컴퓨터, 이름은 ‘도조(Dojo)’라고 한다. 

​2019년 4월 자율주행 이벤트 데이에서 일론 머스크 테슬라 CEO가 처음 언급한 도조(どうじょう)는 일본어로 심신을 수련하는 장소를 뜻한다. 테슬라의 완전 자율주행 인공지능을 학습시키기 위한 슈퍼컴퓨터가 구현하는 가상의 공간이다. 

가상 공간에서 수만 대의 차량을 창조하고 현실과 비슷한 조건 또는 비현실적인 혹독한 조건에서 테스트를 할 수 있으며 수천만 킬로미터의 주행을 쉬지 않고 달리고 사고로 인한 인명, 재산 피해도 발생하지 않는다는 장점이 있다. 


테슬라, 딥러닝 기술로 자율주행을 완성하는 과정에 있다. 현재로서는 미완성이고 더 많은 데이터가 필요하다. 

테슬라의 자율주행시스템과 관련된 교통사고가 꾸준히 발생하고 있다.

테슬라에서 분기별로 발표하는 안전 보고서에 의하면 오토파일럿 이용 시 일반자동차 대비 약 10% 정도로 낮은 사고율을 보여줘 신뢰를 서서히 얻는 것처럼 보이지만 문제는 완성형이 아니라는 점이다.

사고를 100% 피할 수는 없다는게 현재로서는 명확하다. 

테슬라는 지난해까지 약 58만대의 전기차를 판매했다. 쉽게 말해 거의 매일 50만대 이상의 차량에서 OTA로 각종 정보를 테슬라로 송신한다. 이미 오토파일럿은 수십억 마일의 주행 데이터로 학습을 한 셈이다.

이런 오토파일럿도 사고를 피할 수 없다. 아직까지 인공지능 딥러닝의 한계다.

 

 

자율주행에서 딥러닝은 인공지능 컴퓨터가 다양한 실 주행 데이터를 기반으로 심층학습을 하는 것으로, 머신러닝의 기법 중 하나다.

하지만 데이터에 없었던 상황이 발생하는 경우 그 상황에서 인공지능이 어떻게 대처할지는 아직까지 예측이 불가능하다는 게 전문가의 주장이다. 기존 주행 데이터를 기반으로 학습하는 만큼 돌발적인 상황은 인공지능이 학습을 하지 못했기 때문이다. 더 많은 시간과 데이터가 필요하다고 할 수 있다. 



AI, 인공지능은 아직까지 자동차의 한계속도나 급격한 물리적 변화에는 대응하기 힘들다.

가령 돌발 상황에서 피할 수 있는 경로가 하나 밖에 없을 때, 그 경로를 지나갈 수 있는 속도를 파악하고 대응하지 못한다. 자동차 운전에서 안전이 최우선인 사항인만큼 미성숙하고 현재진형형인 AI기술을 통한 자율주행기능은 아직까지 보조수단에 불과하다. 

그렇지만, 

기업의 가치측면에서 이 힘든 작업을 끊임없이 연구하고 기술 발전시키는 테슬라를 지켜보는 핵심적인 관점 중에 하나가 될 수 있다. 

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