AI 자동차 기술 자율주행차 Fail2Drive CARLA 시뮬레이션 안전 테스트 독일 튀빙겐대학교 Andreas Geiger 예측 불가능한 상황 동물 충돌 사고

자율주행차, simulated 코끼리 충돌로 실전 대비 훈련

최고의 자율주행차라도 여전히 혼란스러워하며 사고를 일으키는 경우가 적지 않다. 때로는 이 사고가 치명적인 결과로 이어지기도 한다. 이 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법이 등장했다. 연구팀은 자율주행차를 ‘충격적’인 시나리오에 노출시켜 실전 대응력을 테스트하는 Fail2Drive라는 벤치마크 테스트를 개발했다.

‘왜 코끼리가 길을 건넜을까?’ — 자율주행차의 약점을 드러내기 위한 실험

독일 튀빙겐대학교의 Andreas Geiger 박사(자율주행 비전 그룹 책임자)는 “왜 코끼리가 길을 건넜을까? 당신의 모델이 얼마나 취약한지 드러내기 위해서”라고 밝혔다. 그는 이 실험을 통해 자율주행차의 한계를 명확히 드러내고자 했다.

연구팀이 공개한 영상 속 자율주행차는 simulated 코끼리를 들이받거나, 도로 한가운데 놓여 있는 놀이시설에 충돌하는 등 비상식적인 상황에 처한다. 또한, 도로처럼 보이는 벽화(‘Looney Tunes’ 스타일)에 속아 제동에 실패하기도 한다. 이 영상들은 마치 ‘GTA 온라인’에서 해커가 플레이어를 놀리는 장면처럼 보일 수 있지만, 실제로는 자율주행 연구의 심각한 문제를 지적하기 위한 것이다.

자율주행차, ‘기억력’만 뛰어난 ‘허상’ 성능에 주목

“자율주행 연구에서 조용히 but 심각한 문제가 있습니다. 대부분의 모델은 동일한 시나리오로 훈련되고 평가됩니다. 강력한 벤치마크 성능으로 보이는 것은 실은 ‘암기력’에 불과할 수 있습니다.”

Andreas Geiger, 독일 튀빙겐대학교

Geiger 박사는 자율주행차의 성능이 ‘암기’에 의존할 가능성이 크다고 지적했다. 즉, 특정 시나리오에만 최적화되어 실제 도로의 예측 불가능한 상황에는 취약하다는 것이다. 이를 해결하기 위해 개발된 Fail2Drive는 CARLA(자율주행 연구용 오픈소스 시뮬레이터)에 ‘예측 불가능한 시나리오’를 대거 도입했다.

실험 결과: 자율주행차의 성능 22.8% 급락

연구팀은 Fail2Drive를 통해 자율주행차를 테스트한 결과, 평균 성공률이 22.8%나 떨어지는 심각한 문제를 발견했다. 이는 “현재 접근법의 근본적인 견고성 부족”을 보여주는 결과라고 Geiger 박사는 설명했다.

시뮬레이션 속 시나리오는 코끼리 외에도 소방차, 놀이시설, 도로처럼 보이는 벽화 등 비현실적이지만 실제 도로에서 발생할 수 있는 상황들을 포함했다. 특히 소방차가 도로에 주차되어 있는 경우, 자율주행차는 이를 인식하지 못하고 그대로 충돌하는 경우가 많았다.

자율주행차, 동물 사고 예방에도 도움 될까?

이 실험은 자율주행차가 동물과 충돌하는 사고를 줄이는 데에도 기여할 수 있을 것으로 보인다. 실제 도로에서 자율주행차는 동물과 충돌하는 사고가 빈번히 발생했으며, 이는 치명적인 결과로 이어지기도 했다. simulated 환경에서 이러한 비현실적인 시나리오를 테스트함으로써, 실전 대응력을 높이는 것이 목표다.

더 알아보기: 테슬라 자율주행 ‘거짓말’ 폭로, 엘론 머스크의 파격 발언

자율주행 기술의 발전과 함께 다양한 논란도 제기되고 있다. 최근에는 엘론 머스크가 테슬라 고객들에게 수년간 자율주행 capabilities에 대해 거짓말을 해왔다는 사실이 밝혀졌다. (자세히 보기)

출처: Futurism
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