NVIDIA가 자동 운전 자동차를 개발하기 위한 시뮬레이션에서 인공 지능(AI)의 가능성에 대해서 소개했다.자동 운전 차의 시뮬레이션은 실제 주행 시험을 완전히 대체할 수는 없지만 자동 운전 시스템의 검증과 개발을 보다 신속하고 효과적으로 실시하는 수단으로서 중요성이 높아지고 있다. 시간, 날씨, 교통 상황 등 막대한 양의 복잡한 시나리오를 주행 시험만 검증하려면 물리적 한계가 있다. 특정 시나리오 검증을 위해서 중요한 이벤트가 항상 발생하는 것은 아니다. 시나리오 데이터를 입력하고 가상 환경을 빨리 구현할 수 있는 시뮬레이션이 대안으로 꼽힌다. 자동 운전 차량에 탑재하는 새로운 소프트웨어를 개발하는 과정에서도 기존 시뮬레이션 데이터를 재활용하고 빠르게 검증하고 안전성을 확보한 뒤 실제 자동차에 이 소프트웨어를 탑재할 수 있다.NVIDIA오토 모티브 담당 시니어 디렉터 대니·그는 자동 운전 차를 시뮬레이션하는 과정에서 인공 지능의 역할이 크다고 설명했다. 예를 들면, 시뮬레이션 과정에서 도로상에 뛰어드는 사슴을 자동 운전 시스템을 느낄 수 없을 경우, 사슴을 인지할 때까지 뉴럴 네트워크 기반의 강화 학습을 하게 된다. 이 학습 과정을 반복하면서 시스템의 부족 점을 발견하고 개선하는 것이 시뮬레이션의 이점이라고 소개했다. 시뮬레이션에서 안전성이 확보됐다고 판단하면 이 시스템을 실제 도로 주행 시험에 적용한다.▲ NVIDIA의 대니·샤피로오ー토모ー티브 담당 선임 국장은 “인공 지능은 자동 운전 시뮬레이션의 정확성과 안전성을 효과적으로 높일 수 있는 기술”이라고 설명했다. 올해 3월에 NVIDIA가 발표한 드라이브 별자리(NVIDIA DRIVE Constellation)은 자동 운전 차의 시뮬레이션을 위한 플랫폼이다. 드라이브 콘스털레이션 시뮬레이터(DRIVE Constellation Simulator)와 드라이브인 컨스털레이션(별자리)차량(DRIVE Constellation Vehicle)라는 2개 병렬 서버로 구성되어 있다. 가상 공간에서 자동차의 주행 시뮬레이터를 하는 SIL(Software-in-the-Loop)과 여기서 만드는 센서 데이터에 기초하여 자동 운전 하드웨어를 시뮬레이션하는 HIL(Hardware-in-the-Loop)테스트를 수행한다. NVIDIA는 드라이브 별자리를 포함한 컴포넌트 수준의 SIL에서 시스템 수준의 HIL, 그리고 도로 주행 시험까지 폭넓게 시뮬레이션 솔루션 라인 업을 제공한다.▲ NVIDIA드라이브 콘스텔 레이션은 가상 테스트와 하드웨어 테스트를 위한 서버로 구성된 시뮬레이션 플랫폼이다. DGX-2H서버 96개를 탑재한 DGX슈퍼 포드(DGX SuperPOD)는 GPU컴퓨팅 기술을 기반으로 하는 대규모 슈퍼 컴퓨터 시스템이다. 국내에서는 현대 모비스가 DGX슈퍼 포드를 구축하고 자동 운전 시스템의 뉴럴 네트워크 학습에 활용하겠다는 것이다.샤피로 시니어 디렉터는 “NVIDIA는 자동 운전 차의 훈련 시뮬레이션, 운전 등을 포괄하는 엔드 투 엔드 인공 지능 플랫폼을 가지고 있으며 안전성, 퍼포먼스, 에너지 효율을 갖춘 자동 운전 솔루션을 개발하려고 노력한다. 수백개 파트너 회사가 참여하고 있는 오픈 플랫폼을 통해서 고객 회사가 자동 운전 애플리케이션을 구축하는 데 NVIDIA의 기술을 사용하도록 지원하는 “라고 소개했다.▲ 엔비디아는 SIL, HIL, 도로주행 테스트 등 시뮬레이션 솔루션을 갖췄다. * 출처 : 캐드앤그래픽
