Core Concepts
전문가 혼합 모델(MoE)과 다중 모달 생성형 AI(GAI)의 통합을 통해 자율주행 차량의 인지, 추론 및 계획 능력을 향상시킬 수 있다.
Abstract
이 논문은 자율주행 차량의 인터넷(IoV)에서 전문가 혼합 모델(MoE)과 다중 모달 생성형 AI(GAI)의 통합에 대해 다룹니다.
MoE 아키텍처는 분산 및 협력적인 AI 모델 실행을 가능하게 하여 성능 저하 없이 연결된 차량 간 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 GAI 기술은 데이터 증강, 센서 데이터 완성 및 순차적 의사결정을 통해 IoV의 지능형 모듈의 인지, 추론 및 계획 능력을 향상시킬 수 있습니다.
이 논문에서는 GAI와 MoE의 기본 개념과 IoV에서의 활용 방안을 소개합니다. 또한 IoV에서 MoE와 GAI의 통합 방안, 즉 분산 인지 및 모니터링, 협력적 의사결정 및 계획, 생성형 모델링 및 시뮬레이션에 대해 논의합니다. 마지막으로 이러한 통합을 촉진하기 위한 잠재적인 연구 방향을 제시합니다.
Stats
자율주행 차량은 협력하여 차량 행렬을 형성하여 교통 흐름과 자원 할당을 최적화할 수 있다.
이러한 차량 추종 행동은 혼잡을 크게 줄이고 도로 안전을 크게 향상시킨다.
자율주행 차량을 위한 AGI 실현을 위해서는 이미지 인식, 언어 이해, 다중 모달 생성형 AI와 같은 전문 작업에서의 지속적인 AI 성능 향상이 필요하다.
Quotes
"다중 모달 GAI 기술은 IoV에서 자원 할당, 차량 네트워크 보안 등의 기본 기능을 향상시킬 수 있다."
"전문가 혼합 모델(MoE)은 분산 및 협력적인 AI 모델 실행을 가능하게 하여 연결된 차량 간 성능 저하 없이 작업을 수행할 수 있다."