인공지능(AI)과 자율주행차

인공지능(AI)은 일반적으로 지능적인 존재와 관련된 작업을 수행하는 디지털 컴퓨터 또는 컴퓨터 제어 로봇의 능력이다. 그것은 추론 능력과 같은 인간의 지적 특성을 부여받은 시스템의 개발을 포함한다. 21세기 우리 세계에서 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등 디지털 기술이 중심이 돼 전통적인 비즈니스 방식을 바꿔가며 그 자취를 불태우고 있다. 

 

오늘날 신경망과 지능형 알고리즘의 도움으로 AI 기술은 인간의 사고 능력을 기계 제어로 대체하고 있으며 몇 년 전에는 불가능하다고 여겨졌던 발전인 더 큰 정확성과 정확성으로 그렇게 하고 있다. AI와 자율주행차의 역할과 이 기술이 미래를 어떻게 형성할 것인지 살펴보자.

 

'블록체인 기술과 자율주행차의 결합으로 훨씬 더 나은 자율주행 시스템이 만들어질 것으로 기대된다.'

 

자율주행차 혜택

미국의 컴퓨터 과학자 Elizer Yudkowsky는 인공지능에 대한 가장 큰 위험은 사람들이 인공지능을 너무 일찍 이해한다는 결론을 내리는 것이라고 주장한다. 사실, 대부분의 사람들은 그렇지 않습니다. 공식적으로, AI와 자동차는 상호 역사를 가지고 있으며, 자율주행차, 즉 자율주행차를 탄생시킨 스스로 생각하고 행동할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것이 과학자들의 꿈이었고, 이는 AI 기술의 최고 혁신 중 하나가 되었다. 이러한 차량의 몇 가지 이점에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

#1: 탐지 알고리즘

자율주행차는 신경망과 특정 알고리즘을 가지고 있다. 이것들은 인공지능(AI)과 기계 언어(ML) 기반 객체 감지 알고리즘이다. 이것들은 이동 중에 데이터를 수집하고, 물체를 분석하고, 정확한 결정을 내리는 역할을 한다. 이러한 기능은 또한 이러한 지능형 기계가 데이터의 신속한 처리를 통해 이벤트를 예측함으로써 실시간으로 발생하는 문제에 대한 해결책을 제공할 수 있도록 한다.

 

예를 들어, 자율 주행 차량은 전방이나 후방의 차량 충돌과 같은 잠재적 위협을 예측하고 이를 방지하기 위해 실시간으로 결정을 내릴 수 있다. 좋은 데이터 수집 센서를 사용하면 이러한 정보 조각이 처리되고 결과가 작업으로 얻어집니다. 자율주행차에는 신경망과 특정 알고리듬 외에도 실시간으로 작동을 최적화하는 데 도움이 되는 5가지 핵심 구성 요소, 즉 컴퓨터 비전, 센서 융합, 현지화, 경로 계획 및 제어가 있다. 

 

그들은 또한 보행자, 차량, 자전거, 그리고 300야드 떨어진 장애물을 감지하기 위한 향상된 AI 인식 기술을 가지고 있다. 이러한 임베디드 알고리즘은 이러한 자동차가 실시간 교통 상황을 기반으로 대체 경로를 결정하고 제안하는 데 도움이 된다. 정말 놀라운 기술입니다.

 

#2: 오토파일럿

최근 테슬라는 자동조향, 가속제동, 차선변경, 주차동작 등을 가능하게 하는 자율주행 전기차를 제조했다. 이러한 특징에 추가된 것은 이러한 자동차가 전 세계적으로 배기가스를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 사실이며, 이는 연료 구동 차량의 획기적인 성과이다. 

 

오늘날, 자율주행차는 세계에서 가장 큰 도시들 중 일부에서 발견될 수 있다. 심지어 장거리 배송이 가능한 운전자가 없는 중형 트럭도 제조되었다. 이는 교통비를 크게 절감했을 뿐만 아니라 사고를 통한 인명 손실을 감소시켰는데, 이는 대부분 인적 오류에서 비롯된다.

 

#3: 인공지능 강화 기능

최근 일부 자동차 회사들은 개인용 AI 비서, 레이더 탐지기, 카메라 등 AI 기능이 강화된 자율주행차를 제조하고 있는데, 이 모든 것들은 다른 기능들보다 보안을 우선시하는 역할을 한다. 이러한 자율주행 자동차는 이전 모델보다 크게 발전한 AI 강화 기능을 구현했다. 

 

자율주행은 운전 속도, 선호하는 자동차 온도, 운전 분위기, 교통 표지판 준수, 일반 노래 또는 좋아하는 라디오 방송국과 같은 운전자가 보여주는 특성에 대해 배울 수 있다. 운전 기술을 평가함으로써, 이러한 자율 주행 차량은 나쁜 운전 행동과 습관을 바꾸는 데 도움이 되었다.

 

자율주행차의 단점

금세기에 가장 기대되는 기술 중 하나이지만, 인공지능과 자율주행차는 다음과 같은 많은 문제와 관련이 있다.

 

자율주행차는 더 좁은 상황과 더 맑은 날씨로 제한된다. 사람의 눈처럼, 센서는 안개, 비 또는 눈에서 잘 작동하지 않습니다.

자율주행 차량은 효과적으로 기능하기 위해 지도와 센서에 의존한다. 불행하게도, 이 지도들은 현재 제한된 테스트 영역을 가지고 있다. 자율주행차를 위한 지도를 만들고 유지하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 과정이며 아직 일어나지 않은 일이다. 시험 면적도 늘려야 할 것이다. 예를 들어, 미국에서는, 400만 마일의 공공 도로에 걸쳐 상세한 지도를 만들고 유지해야 할 것이고 이것은 작은 일이 아니다.

 

테슬라의 자율주행차는 특정한 안전 문제를 제기했다. 어떤 L.A.에서. 타임즈 사설에 따르면, 그들은 "두 개의 노란색 선을 넘어 다가오는 차량들을 향해 가고, 길을 건너는 차들을 멈추지 못하고, 금속 기둥과 길가의 바위를 향해 나아간다"고 한다.

 

AI 로봇이 제어하는 자율주행차는 다른 운전자, 자전거 이용자, 보행자와 복잡한 사회적 상호작용을 할 수 없다. 이러한 상황은 현재 로봇이 가지고 있지 않은 특성인 일반화된 지능과 탐색을 위한 상식을 필요로 한다.

 

테슬라의 오토파일럿은 깜박이는 불빛, 임시 도로와 교통 유지를 위해 배치된 로드콘, 그리고 대부분의 비상 차량이 반대 방향으로 이동하는 것을 감지하는 데 문제가 있다. 다시 말하지만, 대부분의 충돌은 오토파일럿 기술의 명백한 결함을 지적하는 어둠 속에서 일어난다.

더 똑똑하고 연결된 자율 주행 차량의 작동 메커니즘은 시스템과 운영 프로세스를 방해하는 사이버 공격으로 어려움을 겪을 수 있다. 이렇게 되면 통근 스트레스, 교통 흐름 지연, 충돌, 사고, 심지어 인명 손실이 불가피해진다.

오토파일럿으로 알려진 테슬라의 첨단 운전자 지원 시스템은 미국에서 많은 충돌과 사망자를 차지한다. 대부분의 경우 충돌 1초 전에 정지되는 것으로 밝혀졌다.

 

미래로의 길

암호화 세계에서 블록체인 기술은 수학적 논리와 알고리즘을 활용해 투명하고 불변하는 자율 시스템을 만든다. 여기 자동차 세계에서는 블록체인 기술과 자율주행차의 결합으로 이들 자동차가 내리는 의사결정의 투명성과 정확성을 높이는 훨씬 더 나은 자율 시스템이 만들어질 것으로 기대된다.

 

자동차 기술 대기업들은 음성 인식, 자연어 이해, 음성 합성 및 스마트 아바타를 활용하여 문맥, 감정, 복잡한 문장 및 사용자 선호도를 향상시키는 자연스러운 대화 AI를 차량 내에 구현하기 위해 열심히 노력하고 있다. 앞으로 AI는 차량 안전성, 성능, 효율성을 개선하고 건강 위해 요소와 환경 문제를 해결하는 데 주력할 것이다. 그것은 또한 서로 그리고 다른 도로 사용자들과 소통할 수 있는 자동차를 만드는 데 사용될 수 있다.