원래 이전까지는 레벨3 자율주행 정도가 한계고 레벨4나 레벨5는 2040년 쯤은 가야 달성 가능하다는게 중론이었음
왜냐하면 엣지케이스(극한상황), 그리고 엣지케이스와 엣지케이스가 결합된 코너케이스(초극한상황)에 대한 대응이 도저히 답이 안보였었기 때문
예를 들어 앞차 뒷차 옆차를 감지하고, 신호를 인식하고, 차선을 읽고, 통상적인 환경에서 자율주행을 하는건 지금 기술로도 충분히 가능하고 이미 상용화 되어서 ADAS 등으로 실제 차량에도 탑재가 되어 나옴
근데 문제는 예외적인 상황인데 예를 들면 신호등이 고장나고 그래서 경찰이 수신호를 하는데(엣지케이스) 갑자기 1호선 광인이 튀어나와서 차로를 가로막곤 벌거벗고 물구나무서기를 하는(코너케이스) 혼란스러운 광경을 기존 시스템은 대응이 불가능함
여태까지는 그런건 딥러닝 할아버지가 와도 답이 없다고 레벨3이 한계고 레벨4나 그 이후는 2040년은 넘어야 나올듯(=사실 지금 기술로는 답 없으니 후세대에 짬때리는걸 돌려말하기) 전망는게 중론이었음
근데! 이 코너케이스 대응에 돌파구가 생겼음
챗GPT에게 사진 떠먹이면 그 사진이 어떤 상황인지 보고 맥락을 파악해서 적절한 대답을 해주잖아? 이전까지는 방법이 전혀 보이지도 않던 문제에 대한 시발섹1스 획기적인 돌파구 그 자체인거임
물론 현재의 LLM이 물론 환각이라는 찐빠를 가끔 일으키지만은! 코너케이스를 보고 추론해서 대응 가능한 최초의 기술적 기반이 생긴거임
트랜스포머 보다 차세대의 아키텍쳐도 등장할거고, 하드웨어도 아직 발전할 여지가 많고(GAA, ASIC, 옵틱인터페이스 등)
결론: 챗GPT의 등장으로 자율주행의 상용화도 매우 앞당겨졌음
왜냐하면 엣지케이스(극한상황), 그리고 엣지케이스와 엣지케이스가 결합된 코너케이스(초극한상황)에 대한 대응이 도저히 답이 안보였었기 때문
예를 들어 앞차 뒷차 옆차를 감지하고, 신호를 인식하고, 차선을 읽고, 통상적인 환경에서 자율주행을 하는건 지금 기술로도 충분히 가능하고 이미 상용화 되어서 ADAS 등으로 실제 차량에도 탑재가 되어 나옴
근데 문제는 예외적인 상황인데 예를 들면 신호등이 고장나고 그래서 경찰이 수신호를 하는데(엣지케이스) 갑자기 1호선 광인이 튀어나와서 차로를 가로막곤 벌거벗고 물구나무서기를 하는(코너케이스) 혼란스러운 광경을 기존 시스템은 대응이 불가능함
여태까지는 그런건 딥러닝 할아버지가 와도 답이 없다고 레벨3이 한계고 레벨4나 그 이후는 2040년은 넘어야 나올듯(=사실 지금 기술로는 답 없으니 후세대에 짬때리는걸 돌려말하기) 전망는게 중론이었음
근데! 이 코너케이스 대응에 돌파구가 생겼음
챗GPT에게 사진 떠먹이면 그 사진이 어떤 상황인지 보고 맥락을 파악해서 적절한 대답을 해주잖아? 이전까지는 방법이 전혀 보이지도 않던 문제에 대한 시발섹1스 획기적인 돌파구 그 자체인거임
물론 현재의 LLM이 물론 환각이라는 찐빠를 가끔 일으키지만은! 코너케이스를 보고 추론해서 대응 가능한 최초의 기술적 기반이 생긴거임
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최소 1000 TOPS 이상의 연산능력이 필요하다고 전망되는데 사실 지금 이미 있는 RTX5090도 그정도 성능은 만족함 | 25.08.23 18:17 | | |
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차에다 실을수 있게 신뢰성을 높이고 가격도 낮추고 연산효율도 높이는 등의 과제가 있지만은 | 25.08.23 18:17 | | |
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신뢰성, 저전력이 가장 힘들지 ㅇㅇ | 25.08.23 18:31 | | |
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