▲하드웨어와 무관하게 작동하는 AI를 사용해 자율주행기술을 개발중인 이스라엘의 오토브레인이 1억2000만달러(약 1491억원)의 투자를 유치했다. (사진=오토브레인)
인공지능(AI)은 오랜 세월 동안 많은 기술 혁신의 중추였지만, 아직 해결하지 못한 중요 과제중 하나는 자율주행이다. 아직까지 기술자들은 자동차 자율주행의 실용성과 예상치 못한 결과를 인간보다 잘 관리할 수 있는 플랫폼을 만들지 못했다.
이런 가운데 하드웨어(HW)에 구애받지 않는 ‘자가 학습(self-learning)’ 접근 방식으로 자율주행(self-driving)시 일반적인 1%의 자율주행 오차 한계를 해결하는 방법을 알고 있다는 오토브레인(Autobrains)이 플랫폼 개발비로 1억2000만달러(약 1491억원) 규모의 투자를 유치했다.
테크크런치는 이 이스라엘 스타트업이 1900만달러(약 235억원)의 투자금을 추가 조달하면서 시리즈 C 투자 라운드를 1억2000만달러로 마무리했다고 지난 10일(현지시각) 보도했다.
지난해 11월에 공개된 이 투자라운드의 첫 번째 투자자는 테마섹과 이전의 전략적 후원자인 컨티넨털, BMW i 벤처스이며, 새로운 투자자인 크노르 브렌제 AG와 빈패스트다.
레이첼가우즈 오토브레인 창업자이자 최고경영자(CEO)가 최대 경쟁자로 보고 있는 이스라엘의 모빌아이(인텔이 인수)는 이달 초 비밀리에 기업공개(IPO)를 신청했다. 모기업 인텔은 주식을 계속 갖고 있을 것으로 보인다. 모빌아이가 상장되면 약 500억달러(약 62조원)의 기업 가치를 갖게 될 것으로 알려졌다. 영국의 자율주행 스타트업인 웨이브(Wayve)는 지난 1월에 약 2억달러를 투자받고 10억달러(약 1조2000억원) 가치의 회사가 됐다.
오토브레인은 지금까지 총 1억4000만달러(약 1732억원)에 못미치는 자금을 조달했다.
모빌아이 등 많은 자율주행 기술업체들은 이 경험 제공을 위해 라이다 센서를 기반으로 하며, 웨이브같은 일부업체들은 레이다, 스마트폰, 인공지능(AI)으로 경험을 결합해 저렴한 비용으로 시스템을 구축한다.
오토브레인은 제조협력사의 HW에 구애받지 않는 레이더와 라이다를 사용하는 것으로 알려졌다.
이 회사의 접근 방식은 10년 이상의 연구개발에서 비롯됐다. 원래 이 회사는 레이첼가우즈가 설립한 코티카 AI(Cortica AI)에서 시작됐다. 이 회사는 다양한 사용 사례에 적용되는 AI 기반 이미징 기술을 수년간 구축해 왔다. 여기서 스핀아웃한 오토브레인은 매우 구체적인 운전 활용 사례와 관련된 지재권(IP) 가치를 더 많이 실현하기 위해 ‘카티카 AI(Cartica AI)’라는 브랜드를 사용했다. 이 회사는 250개 이상의 자사 기술로 특허를 출원했다고 밝혔다.
자율주행 AI의 가장 큰 장벽 가운데 하나는 기계학습 시스템이 엣지케이스(최대 또는 최소 동작 변수에서만 발생하는 문제 또는 상황)에 대해 설명하는 능력이 없다는 것이다. AI가 본질적으로 알고리즘에 공급되는 라벨링된 데이터세트에 기반해 결정을 내리기 때문이다.
레이첼가우즈는 “그것은 수천명의 사람들이 개입된 정말 비싼 과정이었다. 그러나 여전히 정확도라는 도전에 맞닥뜨리고 있다. 우리가 모든 엣지케이스를 해결할 수 없기 때문이다”라고 말했다. 하나의 비극적 사례도 그런 경우다. 몇 년 전 애리조나에서 우버의 무인 운전 차량 시험 운행자는 충돌 책임으로 기소당했지만, 당시 차량이 스스로 멈추지 않은 이유는 차량이 무단횡단 보행자를 인식하지 못했기 때문이다.
레이첼가우즈가 설명한 것처럼 오토브레인은 연관 사항을 유지하면서 계속해서 학습하도록 하기 위해 라벨링된 데이터에 의존하지 않고 데이터를 임의화하면서 플랫폼이 공통점을 찾을 수 있도록 한 후 학습 내용을 검토함으로써 인간 방식에 더 가깝게 작업하도록 학습하도록 AI 자율주행 플랫폼을 만들었다.
데이터 세트들은 자율주행 플랫폼이 관련 시나리오에 더 정확하게 반응하도록 하기 위한 이해(understanding)의 클러스터를 형성한다. 예를 들어 보행자들은 오트브레인 시스템에서 개발되는 100개의 다른 등급의 행동을 갖게 된다.
현재 이 플랫폼은 두가지 수준의 자율주행이 가능하도록 설정돼 있다. 첫 번째는 운전자의 안전을 향상시키기 위한 보조시스템을 공급하기 위한 것으로, 내년에 시판될 예정이다. 자동차당 평균 100달러가 추가된다.
두 번째로는 레벨 4와 레벨 5에서의 자율주행을 목표로 하고 있으며, 현재 작업중인데 차량에 내장된 모든 하드웨어(HW)를 사용해 작업을 수행하게 된다. 현재 비용은 수천 달러(수백만원) 정도로 예상되며 2024년에 생산을 시작할 예정이다. 단, 시장상황, 고객의 투자욕구, 기술의 진보, 그리고 소비자들이 현실적으로 원하고 사용할 수 있는 것 등에 따라 달라질 수 있다. (2단계 접근방식은 처음에는 자율성보다 AI 운전자 지원을 포함하는 시나리오들에 초점을 맞추게 되는데, 이는 이 공간의 다른 스타트업들도 채택하고 있는 방식이다. 예를 들어 최근 투자금을 유치한 안노텔(Annotell)이라는 또 다른 자기학습 스타트업이 있다.)
레이첼가우즈 오토브레인 CEO는 완전 자율주행차 로드맵에 대해 “당장 급박한 목표가 아니라 과정이라고 생각한다. 하지만 2024년까지로 정한다면 어떻게 하면 안전하게 확장할 수 있을지 점검할 시간이 필요할 것이다. 그렇게 되도록 하는 길이 우리의 차별화 요인이다”라고 설명했다.
투이 린 팜 빈패스트 부사장은 “오토브레인의 기술은 우리 모두가 업계에서 자가 학습 AI로 패러다임을 전환하고 완전 자율 주행으로 가는 격차를 메우겠다는 약속을 가지고 있다. 오토브레인은 수동으로 라벨링된 데이터를 기반으로 하는 기존 SW와 달리 비지도 AI SW를 적용해 무인 주행 차량이 전례 없는 행동에 실시간으로 적응할 수 있도록 함으로써 우리의 관심을 사로잡았다. 오토브레인은 이 야심찬 목표를 조만간 실현하길 기대한다”고 말했다.
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