Waymo는 대규모 언어 모델을 이용해 멀티태스크를 수행하고 복잡한 교통 환경에 대한 대응을 개선할 수 있게 되었다.

Waymo가 자율주행차를 보급하기 위한 여정을 15년 동안 이어온 가운데 인공지능 혁신으로 가장 눈에 띄는 발전을 이루게 되었다.

Waymo의 주행 행동 책임자 Jack Wanderman은 “차량이 의사 결정을 내리고 환경을 예측하는 전체적인 느낌이 매우 자연스럽고 부드러워졌다”고 말했다. 그 결과 주행 중 매끄럽지 못한 상황이 줄었다.

Alphabet의 자회사 Waymo는 미국 피닉스와 샌프란시스코에서 대중에게 자율주행 서비스를 확대 적용하면서 이러한 발전을 실현했으며, 이제 노스캐롤라이나, 로스앤젤레스, 텍사스 주 오스틴 등에서 사업을 공격적으로 확장하고자 한다.

더욱 강력한 AI 도구들이 부상하는 가운데 이러한 성과가 나타났다. AI 도구 중 일부는 Google이 자체적으로 또는 Waymo와의 협업으로 선도하는 딥러닝 아키텍처를 바탕으로 한다. Waymo는 2009년 Google의 자율주행차 프로젝트로 시작되었다.

이러한 핵심 AI 구성요소는 기본 개발과 관계없이 기업 전반의 여러 분야에 사용되도록 조정할 수 있다.

Google CEO Sundar Pichai는 1분기 실적발표 컨퍼런스 콜에서 “처음으로 AI를 수평적 방식으로 개발할 수 있게 되었으며 그 결과 연구는 물론 You Tube, Waymo 등 회사 전체에 영향을 주고 있다”고 말했다. Pichai는 “혁신의 속도가 매우 빠르다”고 덧붙였다.

특히 Waymo의 경우 이러한 성과 덕분에 자율주행 시스템에 사용되는 언어 모델의 수가 전반적으로 감소했다. Wanderman은 방대한 데이터에서 더욱 깊은 인사이트를 더욱 많이 분별할 수 있는 언어 모델만 사용되고 있다고 말했다.

예를 들어 Waymo의 컴퓨터 비전 시스템은 보행자의 손가락 움직임을 분리하여 의도를 나타내는 지표로 사용할 수 있다. 그러면 보행자의 팔이나 다리 움직임 등 더욱 전통적인 신호를 얻는 시점보다 몇 마이크로초(microsecond) 빠르게 보행자의 경로를 정확히 추정할 수 있다.

Wanderman은 “예측 모델이 훨씬 개선되었다”고 말했다.

Waymo는 주행 작업 외 분야에도 AI를 사용한다. AI 활용이 발전하면서 서비스 속도가 빨라지고 있다. 차량은 사람의 개입 없이 수요가 높은 지역에 재배치를 진행할 수 있으며 충전을 위해 차고로 돌아간다는 결정을 스스로 내릴 수 있다.

이는 Waymo가 서비스를 처음 출시했을 당시와 달라진 점이다. Waymo의 최고 제품 책임자 Saswat Panigrahi는 도로에 Waymo 차량 수백대가 존재하기 때문에 AI 기술이 효율성 개선에 상당히 기여할 것이라고 말했다. 그는 “규모 확장을 시작하면 자동화가 이러한 과정에 얼마나 기여하는지를 인식할 수 있다”며, “차량 수백 대와 이들의 경로를 처리하는 일을 사람이 수행하려면 매우 집약적인 노력이 요구된다”고 덧붙였다.