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웨이모, 로보택시용 학습 모델 'EMMA' 개발…구글 제미나이 기반

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[AI리포터]
디지털투데이

웨이모 EEMA [사진: 웨이모]

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[디지털투데이 AI리포터] 웨이모가 구글의 대규모 언어 모델 제미나이를 기반으로 로보택시를 위한 새로운 학습 모델을 개발 중이다.

31일 IT매체 더 버지에 따르면 웨이모는 새롭게 공개한 연구 논문에서 EEMA라고도 알려진 '자율 주행을 위한 엔드투엔드 멀티모달 모델'을 소개했다. 이 모델은 센서 데이터를 처리해 자율주행 차량의 미래 궤적을 생성하고, 로보택시가 어디로 갈지, 장애물을 어떻게 피할지 결정하는 데 도움을 준다.

웨이모는 로보택시가 복잡한 환경을 탐색하는 데 도움이 되는 도구로서 EMMA를 개발했다. 이 회사는 모델이 무인 자동차가 올바른 경로를 찾는 데 도움이 되는 여러 상황을 파악했는데, 여기에는 도로에서 다양한 동물이나 공사 현장을 만나는 것도 포함된다.

다만, EMMA에도 한계가 있다. 예를 들어, EMMA는 라이다나 레이더의 3D 센서 입력을 통합할 수 없었는데, 이는 계산 비용이 많이 들기 대문이다. 또한 한 번에 소량의 이미지 프레임만 처리할 수 있다. 이러한 모델을 대규모로 배포하려면 더 많은 연구가 필요한 실정이다.

웨이모는 "우리의 연구 결과가 이러한 문제를 완화하고 자율주행 모델 아키텍처의 최첨단 기술을 더욱 발전시키기 위한 추가 연구에 영감을 줄 수 있기를 바란다"고 전했다.

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