자율주행 ai llm도입, 테슬라, 자동차 구현

자동차 산업에서는 초거대모델 AI LLM을 활용하여 자율주행,
차량 내부 인포테인먼트, 고객 서비스 등의 목적으로 사용할 수 있습니다.

AI LLM은 자율주행차의 센서 데이터를 분석하고

운전자의 의도를 파악하고 적절한 조향이나 제동을 수행하거나,

차량 내부의 스크린이나 스피커를 통해 운전자와 대화하거나,

차량의 상태나 기능에 대한 질문에 답하거나, 차량의 문제를 진단하거나,

서비스 센터와 연결해 주는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

1. AI LLM 고도화 환경

 

 

 

 

 

 AI LLM은 다양한 언어와 도메인에 대한 자동차 관련 콘텐츠를 생성하거나,

요약하거나, 번역하거나, 검증하거나, 평가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 작업들은 자동차 산업의 편리성과 안전성을 향상하고, 비용과 시간을 절약하고,

고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 아키텍처 예시

자동차 산업에서의 AI LLM의 아키텍처 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

챗베이커: 챗베이커는 현대차그룹의 글로벌소프트웨어센터 포티투닷이 개발한 최대 120억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다. 챗베이커는 텍스트 또는 음성을 입력받아 관련된 텍스트 또는 음성을 생성하는 방식으로, 자율주행 및 인포테인먼트에 활용될 수 있습니다.

예를 들어, 챗베이커는 다음과 같은 대화를 생성할 수 있습니다.
운전자: 내비게이션 켜줘.
챗베이커: 네, 내비게이션을 켜드립니다. 목적지를 말씀해 주세요.
운전자: 서울역으로 가고 싶어.
챗베이커: 네, 서울역으로 길안내를 시작합니다. 현재 위치에서 약 30분 거리입니다.

교통 상황에 따라 도착 시간이 달라질 수 있습니다.

3. 활용 기능 모음

Tesla D1: Tesla D1은 테슬라가 개발한 최대 1000억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다.

Tesla D1은 자율주행차의 센서 데이터를 실시간으로 처리하고 운전 결정을 내리는 방식으로,

자율주행에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, Tesla D1은 다음과 같은 상황을 처리할 수 있습니다.

센서 데이터: 전방에 빨간 신호등이 보임. 우측에 보행자가 건널목에 서 있음. 좌측에 차선 변경 가능한 공간이 있음.

Tesla D1: 전방의 신호등이 빨간색이므로 속도를 줄이고 정지합니다.

우측의 보행자가 건널목을 건널 가능성이 있으므로 우측으로 치우치지 않습니다.

좌측의 차선 변경 가능한 공간이 있으므로 신호등이 초록색으로 바뀌면 좌측으로 차선을 변경합니다.

Waymo Driver: Waymo Driver는 구글의 자회사인 웨이모가 개발한 최대 1500억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다. Waymo Driver는 자율주행차의 센서 데이터를 분석하고 운전자의 의도를 파악하고 적절한 조향이나 제동을 수행하는 방식으로, 자율주행에 활용될 수 있습니다.

예를 들어, Waymo Driver는 다음과 같은 상황을 처리할 수 있습니다.

센서 데이터: 전방에 공사 구역이 보임. 공사 구역에는 주차된 차량과 작업자들이 있음.

공사 구역의 오른쪽에는 임시 표지판이 있음. 임시 표지판에는 '공사 중, 우회전 금지'라고 쓰여 있음.

Waymo Driver: 전방의 공사 구역을 인식하고 속도를 줄입니다.

공사 구역에 있는 차량과 작업자들을 피하기 위해 왼쪽으로 치우칩니다.

임시 표지판을 읽고 우회전을 하지 않습니다. 공사 구역을 통과한 후 다시 정상적인 운전을 재개합니다.