美 헴닷에이아이, 생성형 AI 모델 ‘젠심-2’ 공개

 

▲미국 헴닷에이아이의 젠심-2는 사용자가 생성적 AI를 사용해 비디오 데이터를 수정할 수 있도록 한다. (사진=헴닷에이아이)

 

자율주행차 개발자들이 곧 생성형 인공지능(AI)을 사용해 도로에서 수집한 데이터에서 더 많은 것을 얻을 수 있게 된다.

 

미국 헴닷에이아이(Helm.ai)가 자율주행차량을 위한 비디오 데이터를 만들고 수정하기 위한 새로운 생성형 AI 모델인 젠심-2(GenSim-2)를 공개했다고 더로봇리포트가 보도했다.

 

이 회사는 이 AI 모델이 동적 날씨 및 조명 조정, 객체 모양 수정, 일관된 멀티 카메라 지원을 포함한 AI 기반 비디오 편집 기능을 도입했다고 밝혔다.

 

헴닷에이아이는 이러한 진전이 자동차 제조업체에 데이터 세트를 풍부하게 하고 자율주행차 개발시 코너 케이스의 롱테일을 해결하는 확장 가능하고 비용 효율적인 시스템을 제공한다고 밝혔다. 코너 케이스란 각 매개변수가 지정된 범위 내에 있음에도 여러 조건이나 변수가 동시에 극단적인 수준에 있을 때 발생하는 특이한 시나리오를 말한다.

 

젠심-2는 이 회사 고유의 딥티칭 방법론과 심층신경망을 사용해 학습됐으며 이전 모델인 젠심-1의 기능을 확장한 버전이다.

헴닷에이아이는 새로운 모델을 통해 자동차 제조업체가 특정 요구 사항에 맞게 다양하고 매우 사실적인 비디오 데이터를 생성해 견고한 자율주행시스템 개발을 용이하게 할 수 있다고 밝혔다.

 

이 회사는 지난 2016년 캘리포니아주 레드우드 시티에 설립됐으며 첨단운전자보조시스템(ADAS), 자율주행 및 로봇 공학용 AI 소프트웨어를 개발한다.

 

헴닷에이아이는 고속도로 및 도시 주행을 위한 심층신경망, 엔드투엔드 자율시스템, 딥티칭 및 생성형 AI로 구동되는 개발 및 검증 도구를 포함한 풀스택 실시간 AI 시스템을 제공한다. 이 회사는 생산지향형 프로젝트에서 글로벌 자동차 제조업체와 협력하고 있다.

 

◆헴닷에이아이, 여러 생성형 AI 기반 제품 보유

 

젠심-2를 사용하면 자율주행차량 개발팀이 비디오 데이터에서 비, 안개, 눈, 눈부심 및 시간대(주간, 야간)와 같은 날씨 및 조명 조건을 수정할 수 있다.

 

헴닷에이아이는 이 AI 모델이 실제 비디오 영상의 증강현실(AR) 수정과 완전히 AI로 생성된 비디오 장면의 생성을 모두 지원한다고 밝혔다. 이는 또한 도로 표면(예: 포장, 균열 또는 젖음)을 차량(유형 및 색상), 보행자, 건물, 식물 및 가드레일과 같은 기타 도로 물체와 같은 사물의 모습에 맞게 사용자 지정 및 조정할 수 있다. 이러한 변환은 여러 카메라 관점에서 일관되게 적용돼 데이터 세트 전체에 걸쳐 사실성과 자체 일관성을 향상시킬 수 있다.

 

블라디슬라프 보로닌스키 헴닷에이아이 창업자이자 최고경영자(CEO)는 “이 수준의 제어 및 사실성으로 비디오 데이터를 조작하는 기능은 생성형 AI 기반 시뮬레이션 기술의 도약을 의미한다. 젠심-2는 자동차 제조업체에 훈련 및 검증을 위한 고충실도 레이블 데이터를 생성하고 시뮬레이션과 현실세계 조건 사이의 격차를 메우는 데 사용할 수 있는 탁월한 도구를 제공해 개발 일정을 가속화하고 비용을 절감한다”고 말했다.

 

헴닷에이아이는 젠심-2가 리소스 집약적인 기존 데이터 수집 방법에 대한 대안을 제공함으로써 업계의 과제를 해결한다고 말했다.

 

이 AI모델이 시나리오별 비디오 데이터를 생성하고 수정하는 기능은 다양한 지역에서 소프트웨어를 개발하고 검증하는 것에서부터 드물고 어려운 코너 케이스를 해결하는 것에 이르기까지 자율주행에서의 광범위한 적용을 지원한다.

 

이 회사는 지난 10월 생성형 AI를 기반으로 하는 또 다른 자율주행 개발 도구인 비드젠-2(VidGen-2)를 출시했다. 비드젠-2는 사실적인 모습과 동적 장면 모델링의 예측 비디오 시퀀스를 생성한다. 업데이트된 시스템은 이전 시스템인 비드젠-1보다 해상도가 2배이며, 초당 30프레임으로 사실성이 향상됐으며, 카메라당 해상도가 2배인 다중 카메라를 지원한다.

 

헴닷에이아이는 또한 자율주행차 전체 스택을 시뮬레이션할 수 있는 생성형 AI 파운데이션 모델인 월드젠-1(WorldGen-1)을 제공한다. 이 회사는 이 AI가 사실적인 주행 환경과 행동을 생성, 외삽 및 예측할 수 있으며, 여러 센서 의 이동성 관점에서 주행 장면을 생성할 수 있다고 말했다.

 

이성원 robot3@irobotnews.com

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