nxtAIM 연구 프로젝트에서 dSPACE는 산업 및 연구 분야의 20개 파트너와 협력하여 일반적인 생성형 AI 모델의 한계를 극복하고 자동차 산업을 위한 생성형 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 선도적인 전문가의 노하우, 자동차 업계의 빅데이터, 율리히에 위치한 슈퍼컴퓨터의 처리 성능을 결합한 것입니다.
미래의 자율주행 모빌리티 세계에서는 사람과 기계가 교통 공간을 공유하게 됩니다. 상호작용하고 협력합니다. 그러나 자율주행 도로 사용자에게 필요한 수준의 인지 능력은 머신 러닝 방법을 종합적으로 사용해야만 달성할 수 있습니다. 개발된 데이터 기반 주행 기능의 확장성, 이전성 및 추적성 측면에서 더 높은 수준의 자율주행으로 가는 길에는 여전히 장애물이 있습니다. 한계는 현재 시스템 아키텍처와 사용되는 기계 학습 방법에서 비롯됩니다.
생성형 AI는 대안적인 접근 방식을 제공하며 대규모 언어 모델이나 텍스트-이미지 생성기와 같은 최근 애플리케이션에서 그 능력을 인상적으로 입증했습니다. nxtAIM은 생성형 방식과 그에 따른 기반 모델 개발을 사용하여 시스템 아키텍처와 AI 방법론의 패러다임 전환을 시도하고 있습니다.
오늘날의 시스템 아키텍처는 인식, 환경 모델링, 예측, 계획 및 후속 구현으로 구성된 효과 사슬을 따라 선형적이고 단방향적인 정보 처리를 기반으로 합니다. 생성형 방법을 사용하여 피드백 채널을 생성하고, 정보 처리를 양방향으로 확장합니다.
Hitarth Bhatt와 Sven Burdorf가 프로젝트 현황에 대한 몇 가지 질문에 답합니다.
dSPACE가 프로젝트 컨소시엄에 참여할 수 있는 자격은 무엇입니까?
Hitarth Bhatt: 우리는 이미 자동차 부문에서 시뮬레이션 및 검증 툴의 시장 리더이며, AI 분야에서도 시장 리더로 거의 자리를 잡아가고 있습니다.
우리는 이미 고객 혜택을 크게 늘릴 수 있는 AI 제품 기능을 개발했습니다. 한 가지 예로 데이터 기반 개발을 위한 툴 체인에서 AI 지원 시나리오 인식 기능을 제공하는 것을 들 수 있습니다. 우리는 또한 AI 데이터 툴링 분야 등의 연구 프로젝트에 참여하여 전문성을 더욱 강화하고 있습니다. 그리고 안정적인 고정밀 참조 센서가 장착된 dSPACE 센서 차량을 통해 AI 제품 기능의 학습과 개발을 가능하게 하는 데이터를 수집할 수 있습니다.
dSPACE는 nxtAIM 프로젝트에서 어떤 작업을 수행합니까?
Sven Burdorf
: dSPACE는 “도메인 전송 - 생성성 AI를 사용한 이미지 증강”이라는 주제를 담당합니다. 우리는 데이터 통합에도 참여하고 있습니다. 여기에서는 dSPACE 센서 차량의 데이터를 사용하여 기본 자동차 생성형 AI 모델을 학습시킬 계획입니다. 우리 작업의 또 다른 중요한 구성 요소는 생성된 데이터의 사실성 및 다양성과 관련하여 프로젝트에서 개발된 모델을 평가하는 것입니다.
dSPACE 고객은 이를 통해 어떤 이점을 얻을 수 있습니까?
Hitarth Bhatt: nxtAIM은 자동차 산업에 특정 기본 생성형 AI 모델을 제공할 것입니다. 우리는, 한편으로는 시뮬레이션 및 검증 분야의 노하우를 제공하고, 다른 한편으로는 dSPACE 솔루션에 더 많은 생성형 AI 기술을 통합하여 향후 고객의 개발 프로젝트를 보다 효율적으로 지원할 수 있도록 전문성을 확보하고자 합니다.
