Tesla, FSD 개선을 위한 가상화 및 기계 학습 소프트웨어 특허

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Tesla, FSD 개선을 위한 가상화 및 기계 학습 소프트웨어 특허

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Tesla는 가상화, 인식 및 완전 자율 주행을 전반적으로 크게 개선할 일련의 특허를 신청했습니다.


Tesla는 올해 첫 두 달 동안 완전 자율 주행 기술을 개선하기 위해 끊임없이 노력했습니다. 가장 최근에 Tesla는 직원에게 가장 중요한 개선 사항인 v11.3을 추진했습니다 . 그러나 새로운 특허 기술을 통해 소프트웨어는 올해 계속해서 극적으로 개선될 것입니다. 가상화와 기계 학습에 초점을 맞춘 두 특허는 지난 주 말 미국 특허청 데이터베이스에 나타났습니다.


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첫 번째 특허인 "가상 카메라 조정이 가능한 자율 주행을 위한 비전 기반 기계 학습 모델"은 단순히 이전 시스템을 재작업한 것이지만 Tesla의 새로운 시각 전용 자율 주행 시스템에 맞게 변경되었습니다. 두 번째 특허인 "자율 주행을 위한 정적 개체 및 시스템의 집계를 위한 비전 기반 기계 학습 모델"은 차량에 있는 동안 화면에 표시되는 가상화를 개선하는 데 더 중점을 둡니다.


첫 번째 특허의 초록은 Tesla 차량에서 이미 사용 가능한 것과 유사해 보이지만 비가시적 센서를 제거하도록 조정된 시스템을 설명합니다. 그러나 "조정 가능한 가상 카메라"가 추가되어 Tesla가 카메라 시스템 또는 향상된 가상화 상호 작용을 통해 운전자가 차량 밖을 볼 수 있는 더 많은 제어 기능을 제공하기 위해 노력하고 있음을 잠재적으로 나타냅니다.


“가상 카메라 조정이 가능한 자율 주행을 위한 비전 기반 기계 학습 모델을 위한 시스템 및 방법. 예시적인 방법은 차량 주위에 위치된 다수의 이미지 센서로부터 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 기계 학습 모델의 첫 번째 부분을 통과하는 순방향 통과를 기반으로 출력되는 기능과 함께 이미지와 관련된 기능이 결정됩니다. 형상은 특정 높이의 가상 카메라와 연결된 벡터 공간에 투영됩니다. 투사된 특징은 이전 이미지와 관련된 다른 투사된 특징과 함께 집계됩니다.”


두 번째로 훨씬 더 광범위한 특허는 차량에 의한 "정적 객체의 집합체"에 초점을 맞춘 초록에 설명되어 있습니다.


“자율 주행을 위한 정적 개체 및 시스템의 집계를 위한 비전 기반 기계 학습 모델을 위한 시스템 및 방법. 예시적인 방법은 차량 주위에 위치된 이미지 센서로부터 이미지를 획득하는 것을 포함한다. 이미지와 관련된 특징이 결정되며, 특징은 기계 학습 모델을 통한 정방향 통과를 기반으로 출력됩니다. 특징은 기계 학습 모델을 기반으로 한 조감도와 관련된 벡터 공간에 투영됩니다.”


어쨌든 Tesla의 새로운 특허는 시각적 전용 시스템에 얼마나 전념하고 있는지 보여줍니다. 특허 중 어디에도 자동차 제조업체는 다른 센서 입력을 다루지 않으며, 이는 초음파 센서가 없는 차량을 보여주는 최근 발견과 일치하는 것으로 보입니다 .


또한 Tesla는 차량의 AI 기능을 강화하는 데 점점 더 집중하고 있으므로 개선된 기계 학습을 구현하는 것도 설계 목표와 일치합니다.


이러한 개선 사항이 향후 소프트웨어 버전에 구현되었는지 또는 최근 소프트웨어 업데이트를 통해 이미 자동차에 적용되었는지는 아직 불분명합니다. 그럼에도 불구하고 그들은 회사가 그 추구에서 지속적인 진전을 이루고 있음을 나타냅니다.


점점 더 많은 자동차 회사가 자율 주행 경쟁에 참가함에 따라 Tesla의 선두가 더욱 분명해졌습니다. 그리고 많은 사람들이 단순한 차량보다 AI에 전념하는 회사를 조롱했지만 그 투자는 환상적인 투자임이 입증되었습니다. 바라건대, 향후 몇 년 동안 점점 더 나은 Tesla 운전 경험을 제공할 것입니다.


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