데이터 기반 개발은 오늘날 많은 산업에서 소프트웨어 개발에 대한 지배적인 접근 방식입니다. 머신 러닝을 핵심 구성 요소로 포함하는 소프트웨어 개발의 새로운 시대에 대한 해답입니다. 이 새로운 개발 접근 방식은 인공 지능(AI) 기반 기능 개발의 새로운 측면과 과제를 해결하기 때문에 개발을 보다 쉽고 빠르고 효율적으로 만듭니다. 자동차 분야에서 ADAS 및 자율 주행 기능의 개발은 차량을 둘러싼 복잡한 상황을 분석하는 머신 러닝 모델에 의존합니다. 이러한 모델을 개발하고 구성하려면 실제 세계의 샘플 센서 데이터(많은 데이터)가 필수적입니다. 데이터의 양이 너무 커서 해당 데이터를 준비하는 데 실제로 개발에서 대부분의 시간(및 리소스)이 소요됩니다. 결과적으로, 개발 프로세스 내의 자원 할당이 이동했다면, 개발 최적화의 초점도 이동해야 합니다. 코드 작성보다 데이터 준비에 더 많은 비용이 투입된다면 데이터 준비가 비용 최적화의 초점이 되어야 합니다. 이러한 초점 이동은 데이터 기반 개발 접근 방식으로 해결됩니다.
당사 솔루션 하이라이트
- 머신 러닝 기반 기능의 지속적인 개발을 위한 통합 데이터 파이프라인
- ADAS 및 자율 주행 기능 개발에 집중
- dSPACE 및 파트너의 데이터 기반 개발을 위한 엔드 투 엔드 도구 에코시스템
- 비용 절감 및 프로세스 단순화를 위한 AI 적용
솔루션 제품
인터페이스에 병목 현상이 없는 데이터 파이프라인의 지속적인 데이터 흐름은 고효율 개발을 위한 중요한 측면입니다. dSPACE는 원활한 데이터 흐름을 구현할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 데이터 기반 개발을 지원하는 주요 영역은 다음과 같습니다.
데이터 로깅
데이터 주석화
동급 최고의 품질과 자동화를 통한 주석화 및 익명화
ADAS 및 자율 주행 차량 시스템의 개발에는 개발 프로세스에서 후속적으로 사용할 수 있도록 데이터 기록의 엄청난 수의 개체와 속성을 라벨로 표시해야 합니다. 매우 높은 수준의 자동화만이 이러한 주석 프로젝트를 저렴한 예산과 기간 내에서 실현 가능하게 해줍니다. 또한, 기록된 데이터 내 얼굴과 번호판의 익명화는 글로벌한 요구 사항이 되었습니다. dSPACE는 그룹 회사인 understand.ai와 함께 고객들이 이처럼 까다로운 요구 사항을 충족할 수 있도록 올바른 솔루션을 제공합니다.
