자동차

DRIVING INNOVATION
 

NVIDIA AUTOMOTIVE

DRIVING INNOVATION

자동차가 보고, 생각하고, 훈련할 수 있게 합니다.

 

NVIDIA DRIVE™ 솔루션의 성능과 유연성을 통해 자동차 제조사, 티어 1 공급자, 자동차 연구 기관은 자동차가 보고, 생각하고 훈련할 수 있도록 하는 시스템을 개발할 수 있습니다. DRIVE PX 는 강력한 자율 주행 차량용 컴퓨터로서, 무인 자동차를 선도하는 딥 뉴럴 네트워크를 구동하도록 제작되었습니다. DRIVE CX 는 완벽한 하드웨어/소프트웨어 솔루션으로 개선된 3D 내비게이션과 인포테인먼트, 고해상도 디지털 계기판, 자연스러운 음성 처리, 서라운드 비전을 제공합니다.

뉴스 상의 NVIDIA

 
엔비디아의 딥 러닝을 활용한 자율주행 자동차 연구

엔비디아의 딥 러닝을 활용한 자율주행 자동차
연구

벨 연구소 내에 자리잡은 엔비디아 뉴저지 사무실의 엔지니어들은 나선형 신경망(CNN) 을 이용한 딥 러닝 기법을 통해 자율주행 자동차 시스템에게 운전을 가르치고 있습니다. 엔비디아의 엔지니어링 팀은 나선형 신경망이 도로에 존재하는 요소들을 일일이 인지하도록 훈련시키지 않고 나선형 신경망이 인간의 핸들 조작 각도와 노면 조건을 가이드로 활용하여 차량과 도로 사이의 상호 작용 규칙을 이해하도록 만들었습니다.
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제 1회 자율 주행 레이싱 카 트렉 데이

제 1회 자율 주행 레이싱 카 트렉 데이

자동차 레이싱 역사상 한 획을 그을 역사적인인 사건이 열렸습니다. 그것은 바로, 북부 캘리포니아의 썬더힐 레이스웨이에서 열린 제 1회 자율 주행 레이싱카 트랙 데이. 자율 주행 레이싱카를 시험하기 위해 24개의 자율 주행 센서와 플랫폼 기업들이 참가했습니다.
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자율 주행 기술 연구를 위해 손을 잡은 엔비디아와 NYU

자율 주행 기술 연구를 위해 손을 잡은 엔비디아와 NYU

엔비디아와 뉴욕 대학의 딥 러닝 팀이 뉴저지 주의 신규 자동차 기술 연구소에서 새로운 공동 연구를 시작합니다. 공동연구진은 현재 엔비디아의 학습 시스템을 확장하여 자율 주행의 모든 측면이 포함되도록 만들 계획입니다. 이번 공동 연구에는 엔비디아의 어스뮬러 수석 자율주행 설계자와 기계 학습 자문이자 전 DARPA 프로그램 매니저였던 래리 자켈, 그리고 NYU에서 딥 러닝을 개척했으며 학습 나선형 신경망을 발명한 얀 레쿤 교수가 참여합니다.
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드라이브 PX 탑재한 자율주행 레이싱카 경기

드라이브 PX 탑재한 자율주행 레이싱카 경기

자율주행 레이싱 대회 '로보레이싱 챔피언십'에서 자율주행 플랫폼, 'Drive PX2'를 탑재한 레이싱카로 경기를 치르게 되었습니다. 전기자동차 경주 대회인 '포뮬러E'의 하나인 로보레이스 챔피온십은 세계 최초로 대체 에너지와 자율주행이라는 두 가지 이슈를 결합한 대회입니다. 여기서 주목할 점은 완전히 똑같은 차로 경쟁하기 때문에 소프트웨어의 차이가 우승자를 가리는 진정한 인공지능의 승자를 확인할 수 있는 경기라는 것입니다.
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