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Waymo's EMMA: Teaching Cars to Think - Jyh Jing Hwang, Waymo

Published:  at  08:46 AM
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영상 링크: Waymo’s EMMA: Teaching Cars to Think - Jyh Jing Hwang, Waymo
채널명: AI Engineer

Waymo의 EMMA: 자동차에게 사고하는 법을 가르치다 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

자율주행 연구의 발전은 간단한 신경망에서 End-to-End 모델까지 이어져왔음

Waymo의 L4 완전 자율주행 시스템은 실시간 환경에서 높은 안전성을 보장함

Waymo는 미국 주요 도시에서 완전자율주행 상용서비스를 시행하며 확장에 집중하고 있음

확장 과정에서 롱테일(long-tail) 시나리오가 자율주행 도약의 주요 과제로 대두됨

띠(belt)에 새떼 등 예외적 환경에서 멀티모달 모델(Gemini)이 탁월한 일반화 능력을 보임

EMMA(엠마)는 Gemini를 활용해 카메라 기반 end-to-end Driving을 실현함

뉴씽스(NuScenes) 벤치마크 등에서 EMMA가 기존 모든 모델을 능가하는 성능을 기록함

설명가능성과 다양한 라벨 활용을 위해 채널화 추론 및 복합적 태스크를 추진함

파운데이션 모델의 크기·데이터 양이 성능을 계속 향상시킴이 실험적으로 입증됨

EMMA는 Vision-Language 멀티태스킹을 통해 범용성 및 확장성을 갖추고 있음

안정성과 검증을 위하여 시뮬레이션 및 생성 영상 기반 평가체계를 적극적으로 도입함

최첨단 파운데이션·생성 AI 통합을 통해 Waymo의 글로벌 확장성과 안전성이 한 단계 강화되고 있음


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