자율주행차(AV) 안전
NVIDIA는 탑승자, 보행자 및 차량 안전을 최적화하기 위해 AV 플랫폼에 중복성과 다양성을 구축합니다.
개요
자율주행차 안전, 클라우드부터 차량까지
NVIDIA Halos는 차량 아키텍처, AI 모델, 칩, 소프트웨어, 도구, 서비스를 통합하여 클라우드부터 차량에 이르기까지 자율주행차(AV)의 안전한 개발을 보장하는 풀스택 종합 안전 시스템입니다.
이 시스템은 AI 기반 AV 스택에 안전성과 설명 가능성을 집합적으로 구축하는 설계, 배포, 검증 단계 가드레일을 통해 전체 개발 라이프사이클에 걸쳐 안전성을 보장합니다. 이 가드레일들은 AI 훈련을 위한 NVIDIA DGX™, 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse™ 및 Cosmos™, 배포를 위한 NVIDIA AGX™ 등 세 가지 강력한 컴퓨터를 사용하여 구현됩니다.
또한 NVIDIA Halos는 자율주행차를 위한 고유 요소를 도입하면서 기존의 업계 표준 안전 관행을 보완합니다. 이를 통해 이 시스템은 규제 준수를 보장하고, NVIDIA의 AI Systems Inspection Lab과 함께 안전하고 신뢰할 수 있는 AV 스택을 발전시킵니다.
하이라이트
자율주행차 안전 리더십
연구부터 엔지니어링, 국제 안전 표준에 대한 적극적인 참여에 이르기까지, 자율주행차 안전에 지속적으로 투자하고 독립적인 제3자 평가로 검증된 결과가 바로 NVIDIA Halos입니다.
기술
안전을 위한 엔지니어링, 신뢰를 위한 설계
AI 기반 엔드투엔드 아키텍처로 전환하고 있는 AV 기업들에게 NVIDIA Halos는 자율주행 시스템의 시스템 수준 안정성과 점진적 개선을 보장하는 중요한 안전 기반을 제공합니다. 여기에는 제3자가 평가한 하드웨어, 소프트웨어, 프로세스를 다양한 알고리즘 아키텍처 및 검증 파이프라인과 통합하는 것이 포함됩니다.
이점
자율 주행 차량 안전을 위한 포괄적인 시스템
NVIDIA Halos는 AI 기반 AV 시스템의 안전과 보안을 보장합니다. 파트너는 AI 안전에 대한 NVIDIA의 투자를 활용하여 개발을 가속화하고 AV 안정성을 향상시킬 수 있습니다. NVIDIA Halos는 개발자에게 개방되어 있어 안전 요소를 채택하거나 맞춤화할 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행차 기술 개발이라는 공동의 목표를 지향합니다.
설계 시간, 배포 시간 및 검증 시간 가드레일은 플랫폼 안전, AI 알고리즘 안전 및 에코시스템 안전을 아우르는 여러 계층의 기술에 안전 및 설명 가능성을 종합적으로 구축합니다.
NVIDIA Halos의 핵심 요소 중 하나는 고객과 에코시스템 파트너가 자사 제품이 NVIDIA Halos 요소와 안전하게 통합되는지 확인할 수 있는 NVIDIA AI 시스템 검증 랩(Inspection Lab)입니다. 이 랩은 AI 기능 안전에 대해 ANAB의 인증을 받은 세계 최초의 프로그램입니다.
사용 사례
풀스택 종합 안전 시스템
NVIDIA는 AI 모델, 칩, 소프트웨어, 도구부터 서비스에 이르기까지 차량 아키텍처를 통합하여 클라우드부터 차량에 이르기까지 안전한 자율주행차 개발을 지원합니다. NVIDIA Halos는 기초 모델과 다양한 알고리즘 스택을 통합하여 고전 및 AI 기반 엔드투엔드 모델을 결합함으로써 AI 기반 AV 아키텍처로의 전환 과정에서 시스템 수준 안전성을 보장합니다.
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플랫폼 안전성
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알고리즘 안전성
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에코시스템 안전성
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AI Systems Inspection Lab
플랫폼 안전성
자율주행 시스템의 견고한 기반으로, 다음을 포함합니다.
- 시스템 온 칩(SoC): 안전을 위해 설계되어 수백 개의 안전 메커니즘이 내장되어 있습니다.
- NVIDIA DriveOS: 안전 인증을 받은 ASIL-D 등급의 운영 체제로, CPU, ISP, GPU 및 메모리까지 확장됩니다.
- 이 안전성 검증을 거친 기저 플랫폼은 모든 유형의 애플리케이션을 위해 안전한 시스템을 구현하는 데 필요한 안전한 기저 컴퓨터를 제공합니다.
- NVIDIA DRIVE AGX Hyperion™: 차량 아키텍처에서 SoC, OS, 센서를 연결하는 다양한 하드웨어 플랫폼으로, 필요할 때 차량이 안전하게 비상 계획을 실행할 수 있도록 지원합니다.
알고리즘 안전성
알고리즘 기반 AI 안전성의 범위:
- 알고리즘 기반 AI의 안전성을 위해 모듈형 스택과 엔드투엔드 AI 모델을 결합한 다양한 AV 스택을 제공합니다.
- 안전한 AV를 제작할 수 있도록 Omniverse와 Cosmos 플랫폼을 사용하여 훈련, 시뮬레이션, 검증 환경을 구축합니다.
- AV 성능이 편향 없는 다양한 데이터로 테스트될 수 있도록 별도의 안전 데이터세트가 활용됩니다.
에코시스템 안전성
보다 안전한 AV 에코시스템을 구축하는 데는 다음이 포함됩니다.
- 안전한 배포를 위해 도로에서 끊임없이 운행 가능 범위(operational design domain)를 확장하는 방법을 학습하여 안전 데이터 플라이휠 효과를 통해 지속적으로 향상합니다.
- 물리 기반의 다양한 센서 시뮬레이션을 기존 워크플로우에 원활하게 통합하여 AV 시뮬레이션용 NVIDIA Omniverse Blueprint로 AV를 안전하게 훈련, 테스트, 검증합니다.
- NVIDIA Physical AI Dataset와 같은 오픈 소스 데이터를 제공하여 업계 전반에서 중요한 안전 연구를 지원합니다.
- NVIDIA Halos 시스템을 사용하는 파트너가 계속해서 늘어나고 있습니다. 전체 파트너 목록을 확인하려면 여기를 클릭하세요.
AI Systems Inspection Lab
NVIDIA는 기능 안전, 사이버 보안, AI, 규정을 단일 안전 프레임워크에 통합하여 세계 최초로 ANAB(National Accreditation Board)의 인증을 받은 AI Systems Inspection Lab을 설립했습니다. 이 기관은 공정한 평가를 통해 파트너의 시스템 통합이 엄격한 안전 및 사이버 보안 표준을 충족하도록 지원합니다.
또한, 검사 보고서를 제공하고 기술 검증을 간소화하여 AV 안전 및 사이버 보안에 대한 글로벌 안전 표준의 준수를 가속화합니다. 이를 통해 자동차 에코시스템은 국제 표준 준수를 촉진하면서 안전하고 보다 신뢰할 수 있는 AI 기반 기술을 배포할 수 있습니다.
기능적으로 안전한 자율주행차 개발
인증
전문가의 평가
AV 안전을 위한 NVIDIA의 끊임없는 노력은 NVIDIA Halos 요소에 대한 독립적인 제3자 안전 및 사이버 보안 평가들에서 입증되었습니다.
연구
NVIDIA의 자율주행차 관련 연구
NVIDIA의 연구개발팀은 자율주행차 안전과 관련하여 240개 이상의 연구 논문을 발표했습니다.
추가적인 AV 연구 논문 목록을 보려면 여기를 클릭하세요.
파트너
NVIDIA Halos 시스템을 사용하는 파트너
전 세계의 주요 로보택시 기업, OEM, 산업 안전 선도업체, 매핑 및 시뮬레이션 기업, 소프트웨어 및 센서 공급업체들은 이 시스템을 사용하여 모든 자동화 수준에서 자율주행차의 안전성을 구현하고 있습니다.
리소스
최신 NVIDIA Halos 리소스
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뉴스
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세션
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비디오
다음 단계
안전한 자율성의 재정의
최첨단 AI, 엄격한 검증 프레임워크, 글로벌 표준이 자율주행차의 안전성에 어떻게 영향을 미치고 있는지 알아보세요.
오토모티브 뉴스
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NVIDIA Automotive
NVIDIA의 자동차 솔루션은 미래의 주행을 설계, 시각화, 개발, 시뮬레이션하는 데 필요한 성능과 확장성을 제공합니다.