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엔비디아, 자율 운송 로봇 개발 지원... 운송업계에 DNN 접근권한 제공
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엔비디아, 자율 운송 로봇 개발 지원... 운송업계에 DNN 접근권한 제공
  • 김주연 기자
  • 승인 2019.12.18 16:55
  • 댓글 0
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엔비디아 드라이브 AGX 플랫폼 '오린' 시스템온칩(SoC)./엔비디아
엔비디아 드라이브 AGX 플랫폼 '오린' 시스템온칩(SoC)./엔비디아

엔비디아는 중국 쑤저우에서 열린 'GTC 차이나'에서 운송업계에 '엔비디아 드라이브(NVIDIA DRIVE) 딥 뉴럴 네트워크'에 대한 접근 권한을 제공한다고 18일 밝혔다. 

엔비디아 드라이브는 자율주행 개발의 실질적인 표준으로 자리매김했다. 이를 통해 운송업계 기업들은 엔비디아 GPU 클라우드(NGC) 컨테이너 레지스트리에서 자율주행 차량을 개발할 수 있다.

엔비디아는 자율주행 차량 개발자들에게 사전 훈련된 인공지능(AI) 모델에 대한 액세스와 훈련 코드를 제공할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 자율주행 모델을 자유롭게 확장하고 맞춤화해 시스템의 견고함과 기능을 향상시킬 수 있다.

AI는 안전한 자율주행 차량 개발의 핵심으로, 주변 환경을 실시간으로 인식하고 반응해 지능적으로 운전할 수 있게 해준다. 자율주행의 요체로 중복되고 다양한 작업을 처리하는 수십 개의 딥 뉴럴 네트워크는 정확한 인식, 현지화, 경로 계획을 보장한다.

엔비디아는 엔비디아 드라이브 AGX 플랫폼에서 실행되는 딥 뉴럴 네트워크를 개발하고 교육해 원시 센서 데이터를 깊이 이해하고 인식해내는 자원으로 전환했다. 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 다룬다.

엔비디아는 이날 또 개발자가 자체 데이터 세트 및 타겟 기능 세트를 사용해 엔비디아 딥 뉴럴 네트워크를 맞춤화하고 향상시킬 수 있도록 지원하는 고급 툴 세트를 발표했다. 이러한 툴을 통해 능동 학습(active learning), 연합 학습(federated learning), 전이 학습(transfer learning)을 사용해 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아의 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 “AI 자율주행 차량은 다양한 데이터 세트로 전 세계 곳곳에서 작동하기 위해 필요한 소프트웨어 정의형 차량이다"이라며 "궁극적으로, 엔비디아는 자율주행 차량의 현실화를 앞당기고 있다”고 말했다.


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