▲ (사진=햄닷에이아이)

자율주행 및 로봇 자동화를 위한 AI 소프트웨어 제공업체인 헴닷에이아이(Helm.ai)는 하이엔드 ADAS L2/L3 및 L4 자율주행을 위한 자사의 AI 소프트웨어 스택의 일부로 행동 예측 및 의사결정을 위한 DNN(심층신경망) 기반 기초모델을 발표했다.

헴닷에이아이는 복잡한 도시 시나리오에서 차량과 보행자의 행동을 예측하고, 자율주행차의 의사 결정 기능의 핵심 요소인 해당 상황에서 자율주행차가 취할 경로를 예측할 수 있도록 DNN 기반 모델을 학습시켰다. 헴닷에이아이는 업계에서 검증된 서라운드 뷰 전체 장면 시맨틱 세분화 및 3D 감지 시스템을 핵심 표현으로 활용하여 훈련 의도 예측 및 경로 계획 기능을 구현했다. 또한, 확장 가능한 방식으로 광범위한 예측 기능을 달성하기 위해 회사의 독점적인 딥 티칭 기술을 사용하여 기초 모델을 학습시킨다.

헴닷에이아이의 기술을 통해 실제 주행 데이터에서 직접 학습하고, 매우 정확하고 시간적으로 안정적인 인식 시스템을 사용하여 차량과 보행자의 복잡한 행동과 주변 주행 환경에 대한 정보를 포착함으로써 도시 주행의 미묘하지만 중요한 측면을 자동으로 학습하는 DNN을 개발한다.

헴닷에이아이의 의도 및 경로 예측을 지원하는 기초 모델은 일련의 관찰된 이미지에서 입력을 수집하고 다음에 일어날 수 있는 가장 가능성 있는 결과를 나타내는 예측된 비디오 시퀀스를 생성한다. 또한 이 모델은 의도 예측과 일치하는 자율주행 차량의 예측 경로를 제공한다. 의도 예측과 경로 예측 기능은 모두 자율주행차가 가장 안전한 최적의 행동을 계획하는 데 필수적인 요소이다.

중요한 점은 의도 예측 및 경로 계획을 위한 Helm DNN 기반 모델이 확장성이 뛰어난 딥 러닝 패러다임으로 학습되어 실제 주행 데이터에서 직접 복잡한 도시 주행 시나리오에 대한 복잡성도 학습이 가능하다는 점이다. 이 접근 방식을 통해 현실 세계의 복잡한 주행 상황을 모두 포착하기에는 부족한 번거로운 물리 기반 시뮬레이터와 수작업으로 코딩된 규칙을 피할 수 있다. 특히 헴닷에이아이 개발 및 검증 파이프라인은 하이엔드 ADAS L2/L3 양산 소프트웨어에 최적화되어 있지만, L4 완전 자율 애플리케이션에도 직접 적용할 수 있다. 또한 헴닷에이아이의 확장 가능한 AI 접근 방식은 자율주행 차량을 넘어 로봇 공학 분야로 쉽게 일반화할 수 있다.

헴닷에이아이는 하이엔드 ADAS L2/L3 대량 생산 프로그램부터 대규모 L4 배포까지 원활하게 확장할 수 있도록 설계된 자율주행에 대한 AI 우선 접근 방식을 구축하고 있다. 헴닷에이아이의 소프트웨어 전용 플랫폼은 하드웨어에 구애받지 않고 비전을 우선시하며, 비전의 중요한 인식 문제를 해결하는 동시에 필요에 따라 비전과 레이더/라이더 간의 센서 융합을 통합한다. 오늘 발표된 기술 발전은 자율주행 차량을 위한 AI 기반 의도 예측 및 경로 계획 소프트웨어의 확장 가능한 개발 및 검증을 위한 기반을 마련함으로써 헴닷에이아이의 소프트웨어 제품 가치를 가속화한다.

블라디슬라브 보로닌스키(Vladislav Voroninski) 헴닷에이아이의 CEO는 "헴닷에이아이는 동일한 프레임워크에서 하이엔드 ADAS L2/L3 대량 생산과 대규모 L4 배포를 동시에 처리하는 확장성이 뛰어난 AI 접근 방식을 개척하고 있다. 헴닷에이아이는 업계에서 검증된 서라운드 뷰 도시 인식 시스템과 딥러닝 훈련 기술을 활용하여 실제 주행 데이터에서 직접 학습하도록 의도 예측 및 경로 계획을 위한 DNN 기반 모델을 훈련시킴으로써 기존의 물리 기반 시뮬레이터나 수동 코딩 규칙 없이도 다양한 도시 주행 시나리오와 인간 행동의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 했다"라고 말했다.

헴닷에이아이는 2023년 8월에 5500만달러 규모의 시리즈C 펀딩 라운드를 마감했다. 프리먼 그룹이 주도한 이번 라운드에는 벤처캐피털 회사인 ACVC파트너스(ACVC Partners)와 앰플로(Amplo), 혼다기연공업(Honda Motor), 굿이어벤처스(Goodyear Ventures), 성우하이텍(Sungwoo Hitech)의 전략적 투자가 포함되었다. 이번 투자 유치로 헴닷에이아이의 총 모금액은 1억 2백만달러가 되었다.