피츠버그와 실리콘 밸리는 개발 및 테스트의 중심지로 붐빈다. 하지만 자율주행 자동차 관련자들에게 물어보면 언제 실제로 그들이 모든 도시에서 승객을 태우는 것을 볼 수 있는지 보편적인 답을 얻을 수 있을 것이다. 낙관적인 평가는 앞으로 10년안에 현실화 될 것이라는 것이다. 차량 자체는 도시 내의 제한적이고 잘 지도된 지역에 처음 등장할 것이고 밖으로 확산될 것이다. 우버 자율주행 자동차와 관련된 치명적인 충돌 사고는 진보를 늦추었는데, 그 주된 이유는 그것이 차량 안전에 대한 대중의 인식을 해쳤기 때문이다. 회사들 역시 좀 더 주의하기 위해 연구를 늦추었다. 기상현상 역시 자율주행 자동차의 상용화를 가로막는 큰 장애물 중 하나이다. 눈이 도로를 덮을 만큼 무거울 때, 차량 카메라가 길을 찾기 위해 사용하..
도대체 미래의 풍경을 어떻게 바꾸어 놓는다는 말인가. 자율 주행 차량은 운전뿐만 아니라 주차도 바꿀 수 있다고 새로운 연구 결과가 제시했다. 주차장에 사람이 운전하는 차보다 운전자 없는 차들이 더 많이 주차할 수 있지만, 자율 주행 차량들이 주차비를 지불하는 대신 천천히 주인을 기다리며 거리를 순항한다면 악몽 같은 교통 정체로 이어질 수도 있다. 일반적인 차량은 수명 중 95%를 주차된 상태로 보낸다. 주차된 차량을 보관해야 하는 필요성으로 인해 많은 잠재적 가치가 있는 부동산이 주차장으로 바뀌었다. 자율 주행 차량은 원칙적으로 주차장을 개조할 수 있다. 사람들이 차를 주차할 때, 그들은 문을 열고 걸어갈 공간이 필요하지만, 운전자 없는 차들은 그러한 공간이 필요하지 않다. 그리고 자율 주행 차량 전용 ..
자율주행 자동차가 우리를 자동차에 더 의존하게 만든다면 어떻게 해야할까? 유럽 전역의 도시들은 점점 더 차가 없어지기 위한 조치를 취하고 있다. 사디크 칸 런던 시장은 모든 여행의 80%를 2041년까지 도보로, 자전거로, 대중교통을 이용하여, 코펜하겐 당국은 2025년까지 모든 여행의 3/4을 목표로 하고 있다. 파리의 정책입안자들은 도심에 있는 자가용 차량의 수를 절반으로 줄이고 싶어하며, 마드리드는 2018년 11월 도심에서 무배출 차량, 택시, 대중 교통을 제외한 모든 비거주자 차량을 금지할 것이다. 헬싱키에서 목표는 온디맨드 방식으로 저렴한 대중 교통을 제공함으로써 2050년까지 자가용 사용을 단계적으로 폐지하는 것이다. 혼잡도를 줄이고 도시 이동성을 개선하는 것 외에도, 도시 지도자들은 지속 ..
현재 생산 중인 모든 자동차가 가까운 미래에 완전한 자율성을 갖출 수 있는 능력을 갖게 될 것이라는 테슬라의 발표와 향후 10년간 40억 달러 가까운 자율주행차 연구에 투자하겠다는 행정부의 계획 사이에서 최고의 운전자 없는 자동차를 만들기 위한 경쟁은 그 어느 때보다 뜨겁다. 자주 거론되는 구글의 자율주행차와 같은 자율주행차들은 세계에서의 그들의 위치를 끊임없이 분석하기 위해 다양한 교통과 환경 데이터를 이용한다. 이 차들은 위치 인식, 보행자나 다른 운전자와 근접, 교통 안내와 신호 등과 같은 것들을 감시하기 위해 무수히 많은 센서를 갖추고 있다. 언제든 브레이크를 밟아야 하거나 감속에 대비해야 한다는 텔테일의 징후를 찾으며 지칠 줄 모르는 현지 주변을 분석하고 있다. 이 모든 것에 대해 가장 놀라운 ..
국제 가전 전시회에서는 신품종 자율주행 시스템의 관점에서 도로를 보여주는 자동차 메이커와 연구자들로부터 데모가 쏟아져 나오는 것을 볼 수 있을 것이다. 차내 인공지능을 위한 세계에서 가장 강력한 엔진인 NVIDIA DRIVE PX 2와 함께 이 작업을 주도하고 있다. 당사의 드라이브 웍스 소프트웨어를 통해 DRIVE PX 2는 자동차 개발자들이 새로운 종류의 자율주행 차량에 딥러닝의 힘을 불어넣을 수 있도록 도울 것이다. 이러한 새로운 시스템이 제공하는 기술은 놀랍지만 그들이 성취한 업적에 대해서는 약간의 설명이 필요할 수 있다. 여기 자율주행 데모를 볼 때 여러분이 보고 있는 것과 여러분이 보고 있지 않은 것에 대한 간단한 가이드가 있다. 오늘날의 경제는 신흥 시장의 발전, 신기술의 가속화되는 상승, ..
와이오밍 주 80번 주간 고속도로에서는 매년 거의 100대의 상업용 트럭이 강풍에 휩싸인다. 이 고속도로는 폭설로 악명이 높아서 운전자들이 보기 힘들고 연간 수천 건의 충돌 사고가 발생한다. 2015~2016년, 이로 인한 사고와 도로 폐쇄로 인해 5억 달러 이상의 재산 피해가 발생했다. 콜로라도 볼더 국립대기연구센터의 부과학자인 아만다 앤더슨은 최근 환경정보기술에 관한 컨퍼런스에서 "80번 주간 고속도로에서 정말 나쁜 일이 일어난다"고 말했다. AP통신은 지난 2월 고속도로 순찰차 위에서 트랙터 트레일러가 뒤집히는 장면을 담은 영상을 게재해 40대가 넘는 트럭과 승용차의 연쇄 추돌사고가 드문 일이 아니다. 한 유튜버가 고속도로에서 강풍으로 운전하는 트럭 운전자들을 위한 사용법 동영상을 발간했다. 그러나..
자율주행 자동차 기술은 교통 효율, 안전, 도시 환경 개선 측면에서 엄청난 이득을 약속한다. 하지만, 최근 몇 년간 큰 발전에도 불구하고, 대량 채택은 없었다. 확립된 통신 프로토콜과 인프라 표준이 없기 때문에 상당한 장벽이 남아 있다. 자동차 산업의 선두에 있는 국가들조차 국가적인 틀이 부족하다. 책임제도는 정의되지 않고, 안전과 보안에 대한 우려가 널리 퍼져 있다. 정부, 제조업체 및 기타 자율주행 이해관계자는 기술적 약속과 법률 및 규제 불확실성의 혼합을 통한 경로가 필요하다. 유망한 방법은 자율주행 이해관계자들이 유사한 문제를 해결하기 위해 민간 항공이 사용해왔던 사고방식과 접근방식을 채택하는 것이다. 이미 대부분의 상업용 항공기는 비행의 거의 모든 단계에서 상당한 자율성을 가지고 운항하고 있다...
자율주행 자동차 개발에서 레이더와 LIDAR 센서의 역할에 대해서는 이제 많이들 알 것이다. 이번 글에서는 세 번째 디스플레이 기술을 살펴보도록 하겠다. 카메라 이미지에서 물체나 패턴을 인식할 수 있는 능력을 제공하는 것은 딥러닝이라는 인공지능의 형태를 포함한다. 딥러닝의 기본 개념은 신경망을 이용해 수백, 수천 개의 예에서 정답을 검토한 뒤 그 경험을 활용해 새로운 상황에서 유사한 문제를 해결하는 알고리즘을 만드는 것이다. 마찬가지로 딥러ㅣㅇ을 통해 정지 기호의 이미지를 본질적인 부분, 즉 기호의 형태, 색상, 그리고 제시된 정보를 올바르게 해석할 수 있도록 "정지"라는 단어로 분해하는 또 다른 알고리즘을 개발할 수 있다. 두 경우 모두 훈련 중에 특징과 행동 사이의 매핑이 설정된다. 레벨 4 또는 5..
자율주행 자동차를 교통관리자로 전환한다면. UC버클리 연구진은 자율형, 준자율형, 유인형 차량이 보다 효율적으로 도로를 공유할 수 있도록 머신러닝을 활용해 교통을 관리하는 도구를 개발하고 있다. Flow라고 불리는 이 도구의 첫 번째 리뉴얼은 샌프란시스코-오클랜드 베이 브리지의 병목 현상을 완화하는 것을 포함한 실제 교통 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 많은 트래픽 연구자들은 제어장치를 설계하기 위해 수동으로 파생된 알고리즘에 기반한 모델을 사용하지만, 기계 학습에 기반한 제어장치는 보다 구체적이고 경우에 따라서는 인간 계산에 미치지 못하는 새로운 트래픽 관리 솔루션과 같은 예측 불가능한 이익을 제공할 것으로 생각된다. UC버클리 교통연구소의 알렉산드르 바이엔 소장은 "플로우는 인공지능의 도움 없이 생..
자율주행 자동차에서 간과할 수 없는 중요한 분야. 인공지능은 진정으로 컴퓨터 과학의 혁명적인 위업으로, 앞으로 몇 년, 몇 십 년 동안 모든 현대 소프트웨어의 핵심 구성요소가 될 것이다. 이것은 위협을 주기도 하지만 기회도 준다. 방어와 공격 사이버 작전을 모두 증강하기 위해 AI가 투입된다. 또한, 인공지능 기술의 특별한 약점을 이용하기 위해 새로운 사이버 공격 수단이 개발될 것이다. 마지막으로 데이터 보호에 대해 우리가 어떻게 생각해야 하는지를 재정의하면서 대량의 교육 데이터에 대한 AI의 욕구로 데이터의 중요성이 증폭될 것이다. 시대에 뒤떨어진 이 기술이 광범위한 안전과 번영을 공유하도록 하기 위해서는 글로벌 차원의 신중한 정책이 필수적일 것이다. 인공지능 및 사이버 보안. 유명한 데이터 침해나 수..