Tesla가 경쟁에서 몇 마일 앞서 있는 이유, 데이터

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일반 투자자들이 Tesla에 내리는 평가는 두 가지로 갈립니다. 낙관론자의 칭찬이나 비관론자의 비판, 양 극단에 있는데요. 그러나 Tesla의 재무적 상황, 경쟁, Elon Musk에 쏠린 대중의 높은 관심을 제외하고, Tesla를 다른 관점에서 분석해보면 Tesla가 경쟁에서 앞서 있는 이유를 발견할 수 있습니다. 바로 Tesla가 세계에서 가장 정교하고 최첨단의 인공신경망이 구축될 수 있는 ‘방대한 데이터’를 활용하고 있다는 점입니다.

우리는 Tesla가 인공신경망을 구축하고자 데이터, 인공지능, 머신러닝을 활용하고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 인공신경망은 센서, 데이터, 통신, CPUs, 주변 장치 하드웨어 시스템에서 종합적으로 정보를 처리하고, 사람처럼 적응하고 학습하는 소프트웨어를 의미합니다.

Tesla의 경우 각 차량과 센서(8대의 카메라, 12대의 초음파 센서(레이더), 관성 측정 장치, GPS 등) 그리고 각각의 이벤트(예를 들어 핸들이나 브레이크 페달과 사람의 상호작용 등)를 데이터 포인트로 취급하는데요. 해당 데이터를 가져와서 분석한 뒤 알고리즘 개선하거나 새로운 알고리즘을 생성해 OTA를 통해 개선 사항을 차량으로 보내기도 합니다.

투자기관인 ARK의 애널리스트인 Tasha Keeny에 의하면, Autopilot 장착 여부와 관계없이 Tesla의 모든 차량이 주행한 마일은 약 100억 마일에 이르는데, 이것이 Tesla가 신경망에 새로운 것을 가르치고 적응하며 향상시킬 수 있게 하는 방대한 라이브러리가 된다고 합니다. 2018년 11월을 기준으로 Tesla의 Autopilot 데이터는 약 10억 마일이 누적된 반면, Waymo는 1,500만 마일이 누적되었다고 합니다.

이 지점에서 Tesla와 경쟁사들(Google의 Waymo, Uber는 물론 전통 오토메이커 등)과 중요한 차이를 보이게 되는 것입니다. Tesla의 데이터는 실제 세계에서 수집되는데, 실제 Tesla 소유주들은 운전해서 이동하는 것 뿐 아니라, 동시에 Tesla의 AI/ML 엔진을 훈련시키고 있는 것입니다. Elon Musk도 한 차량에서 무언가를 배우면, 모두가 그것을 배울 수 있다고 언급한 바 있습니다. 바로 이것이 가장 효율적인 크라우드 소싱 기반의 AI/ML 트레이닝 이니셔티브 중 하나입니다.

출처: CIO

이미지 출처: Tesla

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