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Raquel Urtasun의 Waabi 자율 주행 차량 소프트웨어 회사 출범   

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최근 Raquel Urtasun이 출범 한 자율 주행 소프트웨어 회사 인 Waabi는 처음에는 트럭 운송 산업에 집중할 예정입니다. (크레딧 : 게티 이미지) 

작성자 : John P. Desmond (AI 트렌드 편집자)  

Raquel Urtasun은 8 월 83.5 일 그녀의 자율 주행 소프트웨어 회사 Waabi의 발표와 함께 기업가로 시작하여 XNUMX 만 달러의 지원을 받았습니다.  

Raquel Urtasun, Waabi 설립자 겸 CEO

Urtasun은 컴퓨터 과학자로서 오랜 경력을 가지고 있으며, 특히 자율 주행 자동차 소프트웨어에 AI를 적용하기 위해 노력하고 있습니다. Uber는 2017 년 XNUMX 월 회사의 자율 주행 자동차 프로그램을 위해 토론토에있는 연구팀을 이끌도록 그녀를 고용했습니다. (보다 AI 트렌드, 29 년 2018 월 XNUMX 일) 

“자율 주행은 우리 세대에서 가장 흥미롭고 중요한 기술 중 하나입니다. 대규모로 해결되면 우리가 알고있는 세상을 바꿀 것입니다.”라고 Waabi 출시에서 Urtasun이 말했습니다. 릴리스를 누르십시오"Waabi는 상업적으로 실행 가능한 자율 주행 기술을 사회에 제공하기위한 제 삶의 노력의 정점이며,이 대담한 비전을 실행하기 위해 똑같이 헌신하는 뛰어난 과학자, 엔지니어 및 기술자 팀에 합류하게되어 영광입니다."  

Waabi 출시는 자율 주행 자동차 산업의 상태를 고려할 때 약간의 회의론으로 환영 받았습니다. 하지만 Urtasan은 그녀가 무엇을하는지 알고 있습니다.  

최근 파이낸싱 라운드는 Khosla Ventures가 주도했으며 Urtasun의 전 고용주 인 Uber와 작년에 Uber ATG를 인수 한 AV 스타트 업인 Aurora의 추가 참여를 통해 진행되었습니다. 직전. 돈은 또한 보고서는 8VC, Radical Ventures, Omers Ventures, BDC, AI 유명인 Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Pieter Abbeel, Sanja Fidler 등을 언급했습니다.  

Waabi는 처음에는 트럭 운송 산업에 집중하여 상용 배송 경로에서 운전을 자동화하는 소프트웨어를 제공합니다. 한 가지 이유는 업계에 트럭 운전사가 부족하기 때문입니다. 둘째, 고속도로는 자율 주행 차량이 탐색 할 수있는 도시 거리보다 간단합니다.   

Wasabi의 기술적 접근 방식은 Urtasan이 연구에서 개발 한 기술을 사용하여 시뮬레이션에 크게 의존 할 것입니다. 이 회사의 시뮬레이션 접근 방식은 자율 주행 경쟁자가 기록한 실제 도로와 고속도로에서 수 마일의 테스트를 수행 할 필요성을 줄여줍니다.   

"시뮬레이션에서 우리는 전체 시스템을 테스트 할 수 있습니다."라고 Urtasun은 다음과 같이 말했습니다. 찌르다.  "우리는 시뮬레이션에서 학습하도록 전체 시스템을 훈련 할 수 있으며, 시뮬레이션에서 일어나는 일과 실제 세계에서 일어나는 일을 실제로 연관시킬 수 있도록 놀라운 수준의 충실도로 시뮬레이션을 생성 할 수 있습니다."  

기술을 개발하고 CEO 인 여성이 자율 주행 차 스타트 업을 설립하는 것은 이례적이다. Urtasan은 다른 여성들이 업계에 참여하도록 영감을주기를 희망합니다. "이것은 백인 친구들이 매우 지배하는 분야입니다."라고 그녀는 말했습니다. "통합 지식을 구축하는 방법은 다양한 관점으로 기술을 구축하는 것입니다. 서로 도전함으로써 더 나은 것을 구축하기 때문입니다."  

Uber, Toyota에서의 경력 

Urtasun은 2017 년 XNUMX 월 Uber에서 시작하여 자율 주행 자동차에 대한 기계 인식 작업을 시작했습니다. 작업에는 기계 학습, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 원격 감지가 수반됩니다. 대학에 오기 전에 Urtasun은 시카고의 Toyota Technological Institute에서 근무했습니다. Uber는 수십 명의 연구원을 고용하기로 약속했으며 Urtasun이 공동 설립 한 Toronto의 Vector Institute에 다년간 수백만 달러를 투자했습니다. 

Urtasan은 자율 주행 차량이 다양한 거리를 측정하기 위해 펄스 레이저를 사용하는 원격 감지 방법 인 Lidar (Light Detection and Ranging)를 차단해야한다고 주장했습니다. 그녀의 연구에 따르면 차량은 수천 달러의 비용이 드는 Lidar 장치보다 훨씬 저렴한 일반 카메라에서 세계에 대한 유사한 3D 데이터를 얻을 수 있습니다. 

"지금 당장 신뢰할 수있는 자율 주행 자동차를 만들고 싶다면 가능한 모든 센서를 사용해야합니다." 2017 년 XNUMX 월 발표 된 인터뷰. "장기적으로 문제는 비싸지 않은 자율 주행 자동차를 어떻게 만들 수 있는가하는 것입니다." 

Ben Dickson, TechTalks 창립자 겸 편집자

이 회사의 기술적 인 "AI 우선 접근 방식"은 더 나은 기계 학습 모델에 더 중점을두고 Lidar, 레이더 및 매핑 데이터를 포함한 보완 기술에 더 중점을 둘 것임을 의미합니다. TechTalks. “소프트웨어가 많은 스택의 이점은 기술 업데이트 비용이 매우 낮다는 것입니다. 그리고 앞으로 몇 년 동안 많은 업데이트가있을 것입니다.”라고 보고서의 저자이자 TechTalks의 창립자 인 Ben Dickson은 말했습니다.  

Urtasun은 출시에 대해 회사가 "알고리즘 제품군"으로 사용하는 AI 시스템을 설명했습니다. 테크 크런치. 폐쇄 루프 시뮬레이션 환경은 실제 도로에서 실제 자동차를 보내는 대신 사용할 수 있습니다.  

Dickson은“대부분의 자율 주행 자동차 회사는 시뮬레이션을 심층 학습 모델의 훈련 체계의 일부로 사용하고 있습니다. 그러나 실제 세계를 정확히 복제 한 시뮬레이션 환경을 만드는 것은 사실상 불가능합니다. 이것이 자율 주행 자동차 회사가 계속해서 무거운 도로 테스트를 사용하는 이유입니다. "  

Waymo는 시뮬레이션 및 실제 테스트 마일을 선도합니다 

딕슨에 따르면 Waymo는 업계 기록 인 20 천만 마일의 실제 도로 테스트를 수행하기 위해 최소 20 억 마일의 시뮬레이션 운전을하고 있습니다. Waabi의 기술에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 그는 토론토 대학에서 Urtasun의 최근 학술 연구를 살펴 보았습니다. 그녀의 이름은 자율 주행에 관한 많은 논문에 나와 있습니다. XNUMX 월에 arXiv 사전 인쇄 서버에 업로드 된 하나는 Dickson의주의를 끌었습니다.  

라는 제목의 "MP3 : 매핑, 인식, 예측 및 계획을위한 통합 모델" 이 백서는 Waabi의 출시 보도 자료에있는 설명에 가까운 자율 주행에 대한 접근 방식을 논의합니다. 

연구진은 MP3를 "해석이 가능하고 정보 손실이 발생하지 않는지도없는 운전에 대한 종단 간 접근 방식이며 중간 표현의 불확실성에 대한 이유"라고 설명합니다. 이 논문에서 연구원들은 또한 "환경의 정적 및 동적 부분을 모델링하기위한 확률 적 공간 계층"의 사용에 대해 논의합니다. 

MP3는 종단 간 학습이 가능합니다. Lidar 입력을 사용하여 장면 표현을 생성하고 미래 상태를 예측하며 궤적을 계획합니다. "머신 러닝 모델은 Waymo와 같은 회사가 자율 주행 차량에 사용하는 세밀한 매핑 데이터의 필요성을 제거합니다."라고 Dickson은 말했습니다. 

Urtasun이 비디오를 게시했습니다. 자율 주행 차의 미래, MP3 작동 방식에 대한 간략한 설명을 제공하는 YouTube 채널에서 일부 연구자들은 기존 기술의 영리한 조합이라고 언급했습니다. "또한 학술 AI 연구와 응용 AI 사이에는 상당한 차이가 있습니다."라고 Dickson은 말했습니다. 실제 환경에서 Waabi 모델의 성능은 흥미로울 것입니다.   

소스 기사 및 정보 읽기 AI 트렌드, Waabi 출시 릴리스를 누르십시오 직전에 TechTalks에 테크 크런치 YouTube 동영상에서는 자율 주행 차의 미래.

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출처 : https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/raquel-urtasuns-waabi-autonomous-vehicle-software-company-is-launched/

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