요즘은 그냥 가상 공간에 트래픽 시스템을 만들어서 거기서 훈련시킴 ㄷㄷ
이거 저번 발표에서 테슬라도 그렇게 하고 있다고 시연했지만
이제 다른 엔비디아 같은 곳에서도 따라하고 있음.
물론 그 트래픽 시스템 만들때 기존 현실 주행 데이터가 필요하긴 한데
그렇다고 엄청나게 필요한건 아님.
테슬라가 쌓아놓은 그 넘사벽의 주행 데이터 때문에 자율주행 경쟁에서
테슬라가 압도적으로 독보적일거다 뭐 이런 생각의 의미가 퇴색한거 ㅇㅇ
굳이 비유하자면 알파고와 알파고제로 느낌 비슷함. 자체 생성으로 스스로 훈련함.
결국엔 딥러닝 갓이 다 해결해주실거임.
자꾸 다른 갓을 찾고 이러지말고 오직 딥러닝 갓이 유일하시니 좀 믿어라.
이미 agi로 가는 길은 다 나왔으니 그래서 2025년 agi가 정배인 거 ㅇㅇ
구글 웨이모가 모든 것을 지배하겠군
자율주행 시뮬레이션에서 날씨, 습도, 바람이나 물리엔진 이런걸 현실만큼 구현하긴 어려움 개발자들이 전혀 예상못했던 현실의 각종 변수들 문제도 많고
자율주행 2단계 수준의 low level한 자율주행을 구현하는덴 시뮬레이션이 용이하겠지만 현실의 모든 변수에 대응 가능한 자율주행을 완성하려면 결국 그 현실의 변수들을 학습시켜야되는데 현실->시뮬레이션화->학습->다시 현실에 적용 할바에야 걍 현실의 데이터로 바로 학습해서 바로 적용하는게 더 유리하지
걍 한마디만 할란다. 가상공간에서 날씨변화 구현 못한다고 보냐?
당연히 지금도 할수있음 날씨변화에 따른 오브젝트들의 상호작용 물리적 효과 자율주행 센서에 미치는 영향 이런걸 모조리 반영할 컴퓨팅 성능이 없을뿐이지 그게되면 걍 완몰가임
"물론 그 트래픽 시스템 만들때 기존 현실 주행 데이터가 필요하긴 한데 그렇다고 엄청나게 필요한건 아님."
그건 니 사견이고... 애초에 시뮬레이션만으로 현 테슬라수준의 자율주행이 가능했으면 자동차 업체들 죄다 이미 라이다 떼고 테슬라 수준 자율주행 서비스를 운행했겠지
자연적인 환경 같은건 시뮬레이션으로 때워도 되는데 인간의 돌발행동 같은게 시뮬레이션하기 더 어렵다고 봄. 무단횡단 보행자, 자라니, 킥라니, 음주, 졸음, 난폭운전, 김여사 등등 패턴화하기 어려운 부분에 대해서 경험데이터를 쌓을 수 있다는 건 강점이겠지. 그리고 일단 충성고객을 많이 확보해놓는 건 기업입장에선 네트워크효과가 나니까 장기적으로 좋지. 테슬라 차에 자율주행 뿐 아니라 AI비서도 추가하고 테슬라봇이랑 연동하고 하는 식으로
지금 아는 걸 그때도 알았으면 어케 됐을거다 이러는 건 의미 없음. 그리고 라이다를 떼냐 마냐는 사실 자율주행 성능 자체에 있어선 크게 중요한 부분은 아님. 비용 측면에서야 당시 떼는게 유리했고. 지금은 또 비용이 내려갔으니 알수 없고.
윗댓 말대로 엣지 케이스 확보가 중요함 여기서 실제 인간 운전자들이 어떻게 대처하냐에 대한 데이터가 필요하거든 그거 구할 수 있는 회사는 지금 테슬라뿐이다.
ㄹㅇ
방대한 데이터는 아직 수집되지 않은 돌발상황을 찾기위한건데 ㅋㅋㅋ
ㄹㅇㅍㅌ
나도 가상이 고도화된다면 현실의 상황 정보는 그다지 많이 필요하지 않을거라 생각함 그렇기 때문에 구글의 딥러닝과 양자컴이 테슬라를 이길 수 있다는 조선일보 기사도 있었던거지