테슬라의 자율주행 기술이 큰 변화를 맞이했습니다.
테슬라는 FSD v12라는 새로운 버전의 자율주행 소프트웨어를 공개하며, 인공지능 모델의 구조와 학습 방식이 완전히 바뀌었다고 밝혔습니다.
이번 업데이트는 테슬라의 자율주행 기술을 혁신적으로 발전시키고, 완전 자율주행 기능을 달성하기 위한 중요한 단계라고 할 수 있습니다.
이 글에서는 FSD v12의 가장 큰 변화와 작동 원리, 그리고 테슬라의 자율주행 기술의 미래에 대해 알아보겠습니다.
FSD v12의 가장 큰 변화
인공지능 모델의 구조와 학습 방식이 완전히 바뀌었다는 것입니다.
기존의 FSD는 규칙 기반의 프로그래밍 방식으로, 사람이 직접 코딩을 통해 자동차가 어떻게 운전해야 하는지를 정의했습니다.
예를 들어, 빨간 불에서 멈추거나, 차선을 변경하거나, 보행자를 피하는 등의 상황에 대한 명령을 수십만 줄의 코드로 작성했습니다.
이러한 방식은 복잡하고 다양한 상황에 대응하기 어렵고, 새로운 엣지 케이스가 발생할 때마다 코드를 수정하거나 추가해야 했습니다.
하지만 FSD v12는 규칙 기반의 방식에서 인간과 똑같은 신경망 방식으로 완전히 전환했습니다.
즉, 테슬라 자동차에서 수집한 대량의 비디오 데이터를 통해 신경망 모델을 학습시켜, 자동차가 스스로 운전하는 방법을 배우게 한 것입니다.
마치 인간이 눈으로 보고 뇌로 생각하고 판단하는 것과 같은 방식입니다.
이러한 방식은 인간의 운전 습관과 패턴을 모방하면서, 더 뛰어나고 안전한 운전 기술을 습득할 수 있습니다.
또한, 새로운 상황이나 환경에도 빠르게 적응하고 학습할 수 있습니다.
FSD v12는 신경망 방식을 적용하기 위해 테슬라의 자체 개발한 하드웨어인 HW4를 사용합니다.
HW4는 테슬라의 이전 하드웨어인 HW3보다 10배 더 빠르고 강력한 성능을 자랑합니다.
HW4는 테슬라 자동차의 여러 카메라로부터 들어오는 비디오 데이터를 실시간으로 처리하고, 신경망 모델을 통해 운전에 필요한 정보를 추출하고, 자동차에 적절한 명령을 내리는 역할을 합니다.
HW4는 테슬라의 모든 자동차에 무료로 업그레이드될 예정이며, FSD v12를 사용하기 위해서는 HW4가 필수적입니다.
FSD v12의 작동 원리
테슬라 자동차의 여러 카메라로부터 들어오는 비디오 데이터는 HW4에 의해 신경망 모델로 전달됩니다.
신경망 모델은 비디오 데이터를 통해 운전에 필요한 정보를 추출합니다.
예를 들어, 도로의 상태, 교통 흐름, 신호등, 표지판, 차량, 보행자, 자전거 등의 객체를 인식하고, 그들의 위치, 속도, 방향, 의도 등을 파악합니다.
또한, 신경망 모델은 자동차의 현재 위치와 목적지를 GPS로부터 받아, 최적의 경로를 계산하고, 운전에 적합한 속도와 각도를 결정합니다.
신경망 모델은 이렇게 추출한 정보와 결정한 명령을 HW4에 전달하고, HW4는 이를 자동차의 엑셀러레이터, 브레이크, 핸들 등에 적용하여 자율주행을 수행합니다.
FSD v12는 신경망 방식을 적용함으로써, 테슬라의 자율주행 기술을 혁신적으로 발전시켰습니다.
FSD v12는 자율주행의 난이도가 높은 도심이나 교차로 등에서도 안정적으로 운행할 수 있게 되었습니다.
테슬라의 일론 머스크 CEO는 FSD v12가 인간보다 6배 더 안전하다고 주장하며, 올해 말까지 완전 자율주행 기능을 달성할 수 있다고 밝혔습니다.
또한, FSD v12의 시연 영상을 트위터에서 공개하며, 테슬라의 자율주행 기술의 성능과 진보를 자랑했습니다.
테슬라의 자율주행 기술은 미래의 모빌리티를 바꿀 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 테슬라는 FSD v12를 통해 자율주행의 기준을 높이고, 자동차 산업의 리더로서의 입지를 강화했습니다.
