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AI 레이싱카가 아부다비에서 전 F1 드라이버 크비야트를 이기다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.17 17:13
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(퍼플렉시티가 정리한 가사)


전 레드불 레이싱 드라이버 다닐 크비앗은 11월 15일 아부다비 야스 마리나 서킷에서 뮌헨 공과대학교(TUM)의 AI 기반 레이싱 카가 10랩 쇼케이스 이벤트에서 그보다 먼저 결승선을 통과하면서 자율주행 기술에 첫 패배를 당했다.

AI 레이서는 59.13초의 최고 랩 타임을 기록했으며, 이는 크비앗의 57.5초 기준 기록보다 단 1.6초 느린 것이었다. 이 격차는 2024년 4월 첫 아부다비 자율주행 레이싱 리그(A2RL) 이벤트에서 크비앗이 자율주행 기술을 10초 이상 앞서던 것에 비해 극적인 발전을 나타낸다.


기술이 성과 격차를 줄이다

인간 대 AI 전시 경기는 전통적인 나란히 달리는 배틀 방식이 아닌 추격전으로 설계되었으며, 자율주행 차량이 10초의 선발 출발 이점을 받았다. 크비아트가 초반 랩에서 격차를 좁혔지만, TUM 머신은 체커기까지 선두를 유지했다.

“작년과 비교하면 낮과 밤의 차이입니다”라고 크비아트는 경기 후 기자들에게 말했다. “이제 제대로 푸시할 수 있고, 추격할 수 있으며 [1초 이내로 랩타임을 기록하고] 이것은 대단한 성과이자 인상적입니다.”

TUM의 성능은 메인 이벤트에서 더욱 향상되었으며, 팀의 자율주행 레이서는 6대가 참가한 결승전에서 58.183초의 랩타임을 기록했다—이는 그날 초반 크비아트의 최고 랩타임보다 단 0.5초 느린 기록이었다.


TUM, 챔피언십 타이틀 유지

TUM은 저녁 메인 이벤트에서 A2RL 챔피언십을 성공적으로 방어했으며, 이탈리아 라이벌 Unimore가 선두를 달리다 충돌한 후 225만 달러의 상금을 획득했습니다. Unimore는 2번째 랩에서 대담한 추월을 성공시켰지만 12번째 랩에서 느린 차량과 충돌하여 레이스를 마감했습니다.

TUM의 팀 대표인 Markus Lienkamp 교수는 이번 우승이 “전략적 레이싱 인텔리전스”를 입증했으며 “자율 시스템을 안전하고 효율적으로 도로에 도입하려는 비전을 향한 결정적인 단계”라고 말했습니다.

이 이벤트에는 4개국에서 온 11개 팀이 참가했으며, 인간 운전자 대신 센서, 액추에이터 및 컴퓨팅 하드웨어로 개조된 Dallara Super Formula 차량으로 경쟁했습니다. 자율주행 차량은 대회 중 시속 250킬로미터를 초과하는 속도에 도달했습니다.

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Nvidia는 40,000시간의 게임플레이 영상으로 학습된 오픈소스 AI 모델 NitroGen을 공개했으며, 이는 1,000개 이상의 비디오 게임을 플레이할 수 있고 처음 보는 게임에서 처음부터 학습된 모델 대비 작업 성공률이 52% 향상되었습니다.이 모델은 Nvidia의 GROOT N1.5 로봇공학 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 연구진은 이 기술이 예측 불가능한 환경에서 작동하는 로봇을 포함한 실제 응용 분야를 발전시킬 수 있다고 말하며, 모든 데이터셋, 코드 및 모델 가중치를 공개적으로 공개했습니다.이 발표는 게임 커뮤니티에서 경쟁적인 온라인 게임에서의 잠재적 오용에 대한 우려를 불러일으켰으며, 업계 데이터에 따르면 게이머의 80%가 이미 치팅을 경험하고 있고 이 AI는 인간 플레이어와 봇을 구별하기 어렵게 만들 수 있습니다.
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2025.12.22 등록
• 아마존의 차세대 음성 비서 '알렉사 플러스'가 기존 에코 기기 사용자에게도 확대 적용• 프라임 회원은 "알렉사, 업그레이드"라고 말하면 알렉사 플러스로 전환 가능• 신형 에코 기기와 웹에서 순차적으로 출시 중이나, 과연 진정한 '업그레이드'인지는 의문아마존의 차세대 음성 비서가 서서히 보급되고 있다. 신형 에코 기기에 탑재되어 출시되고 있으며, 일부 사용자들에게는 웹을 통해서도 제공되고 있다. 이제 기존 에코 기기를 보유한 프라임 회원들도 "알렉사, 업그레이드"라고 말하면 알렉사 플러스를 이용할 수 있게 되었다. 다만 남은 질문은 하나다. 이것이 과연 진정한 업그레이드인가?
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2025.12.22 등록
앤트로픽은AI에이전트가특정작업을효율적으로수행하도록돕는‘에이전트스킬’을오픈소스로공개하며기업용AI시장의표준선점에나섰습니다.이는에이전트가업무에필요한지침과리소스를동적으로불러와사용할수있도록지원하는기술적저장소역할을합니다.이기술은대형언어모델의한계인절차적지식부족을보완하며,필요한경우에만세부정보를로드하는방식을통해시스템의효율성을극대화했습니다.사용자는복잡한프롬프트작성없이도데이터분석이나문서작성같은전문워크플로우를모듈형태로간편하게재사용할수있습니다.아틀라시안과피그마등주요글로벌IT기업들이이미도입을시작했으며,이는개별맞춤형모델구축보다훨씬효율적인에이전트생태계를형성할것으로기대됩니다.앤트로픽은이번오픈소스화를통해기술주도권을확보하고,기업들이범용적으로사용할수있는AI에이전트환경을구축하는데집중하고있습니다.
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2025.12.21 등록
MIT연구진은생성형AI를이용해에세이를쓸때인지처리와관련된뇌활동이줄어들고내용기억력도감퇴한다는연구결과를발표했습니다.뇌파검사결과AI도구에의존할수록뇌의활동량이적게나타났으며,이는학습능력감소로이어질수있다는우려를낳고있습니다.카네기멜론대와마이크로소프트의연구에따르면AI에대한신뢰도가높을수록사용자가비판적사고에들이는노력은오히려감소하는경향을보였습니다.이러한현상은업무효율을높일수는있지만,장기적으로는독립적인문제해결능력을약화시키고AI에과도하게의존하게만드는부작용을초래할수있습니다.전문가들은AI를무조건배척하기보다사용자가명확한목표를가지고결과물을직접검증하며비판적으로관여해야한다고강조합니다.AI가제공하는정보의추론방식과데이터처리과정을이해함으로써스스로정보에근거한결정을내리는능력을유지하는것이중요합니다.
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2025.12.21 등록
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