유다시티, 자율주행차 시뮬레이터 오픈소스로 공개

http://www.bloter.net/archives/271788

온라인 교육 업체 유다시티가 자율주행차 시뮬레이터를 오픈소스 기술로 공개했다고 2월8일 밝혔다.

이번에 공개한 시뮬레이터는 유다시티 온라인 강의 ‘자율 주행차 엔지니어링 과정’의 일부 수업 자료다. 자율 주행차 엔지니어링 과정은 유다시티 뿐만 아니라 BMW, 우버, 디디추싱, 메르세데스 벤츠, 엔비디아 등이 함께 협력해 만든 강의로 딥러닝, 컨트롤러, 컴퓨터 비전, 자동차 하드웨어 등을 가르친다. 강의는 유다시티 설립자이자 과거 구글에서 자율주행차 개발을 이끈 세바스찬 스런이 직접 진행하기도 하다. 유다시티는 이 강의를 위해 오픈소스 자율자동차 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이와 관련된 소스코드를 깃허브에 전부 공개했다. 여기에는 주행 기록 데이터, 딥러닝 모델, 카메라 마운트 기술 등이 포함돼 있다.

• 유다시티 자율주행차 시뮬레이션 깃허브 링크
   https://github.com/udacity/self-driving-car-sim
• 유다시티 자율주행차 오픈소스 소개 페이지

A self-driving car simulator built with Unity http://udacity.com/self-driving-car

Welcome to Udacity's Self-Driving Car Simulator

This simulator was built for Udacity's Self-Driving Car Nanodegree, to teach students how to train cars how to navigate road courses using deep learning. See more project details here.

All the assets in this repository require Unity. Please follow the instructions below for the full setup.

Avaliable Game Builds (Precompiled builds of the simulator)

Instructions: Download the zip file, extract it and run the exectution file.

Version 2, 2/07/17

Linux Mac Windows

Version 1, 12/09/16

Linux Mac Windows 32 Windows 64

Unity Simulator User Instructions

1. Clone the repository to your local directory, please make sure to use Git LFS to properly pull over large texture and model assets.

2. Install the free game making engine Unity, if you dont already have it. Unity is necessary to load all the assets.

3. Load Unity, Pick load exiting project and choice the self-driving-car-sim folder.

4. Load up scenes by going to Project tab in the bottom left, and navigating to the folder Assets/1_SelfDrivingCar/Scenes. To load up one of the scenes, for example the Lake Track, double click the file LakeTrackTraining.unity. Once the scene is loaded up you can fly around it in the scene viewing window by holding mouse right click to turn, and mouse scroll to zoom.

5. Play a scene. Jump into game mode anytime by simply clicking the top play button arrow right above the viewing window.

6. View Scripts. Scripts are what make all the different mechanics of the simulator work and they are located in two different directories, the first is Assets/1_SelfDrivingCar/Scripts which mostly relate to the UI and socket connections. The second directory for scripts is Assets/Standard Assets/Vehicle/Car/Scripts and they control all the different interactions with the car.

7. Building a new track. You can easily build a new track by using the prebuilt road prefabs located in Assets/RoadKit/Prefabs click and drag the road prefab pieces onto the editor, you can snap road pieces together easily by using vertex snapping by holding down "v" and dragging a road piece close to another piece.

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텐서플로  https://www.tensorflow.org/

구글(Google)사에서 개발한 기계 학습(machine learning) 엔진. 검색, 음성 인식, 번역 등의 구글 앱에 사용되는 기계 학습용 엔진으로, 2015년에 공개 소스 소프트웨어(open source software)로 전환되었다.

 텐서플로는 C++ 언어로 작성되었고, 파이선(Python) 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공한다.

텐서플로는 빠르고 유연하여 한 대의 스마트 폰에서도 운영될 수 있고, 데이터센터의 수천 대 컴퓨터에서도 동작될 수 있다.

Google : https://googleblog.blogspot.kr/2015/11/tensorflow-smarter-machine-learning-for.html

Github : https://github.com/tensorflow/tensorflow

FB Sight에 오신것을 환영합니다 (Terms of Service)!  : http://fbsight.com/c/TF-KR

TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between them. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a single API. TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google's Machine Intelligence research organization for the purposes of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well.

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스마트폰 이후…'AI비서 전쟁' 승자는

지난 10년은 애플의 시대였다. 2007년 내놓은 아이폰을 앞세워 ‘모바일 시대’를 지배했다.

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애플 파워의 핵심은 ‘생태계’였다. 생물학에서나 쓰였던 이 단어는 애플 이후 비즈니스 상용어로 바뀌었다.

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생태계와 함께 애플의 또 다른 무기는 ‘디자인’과 ‘인터페이스’였다. 특히 물리적 키보드를 깔끔하게 치워버린 터치스크린 UI는 아이폰 파워를 극대화한 ‘회심의 한 수’였다.

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스마트폰을 중심으로 한 생태계 안에선 애플을 당할 자가 없다. 그런데 이젠 조금씩 경기 규칙이 바뀌려 하고 있다. 그럴 경우엔 얘기가 달라진다.

굳이 비유하자면, 프로복싱의 시대가 가고 종합격투기 시대가 열리려는 조짐이 보이고 있단 얘기다.

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그 상징적인 무대가 올 초 열린 CES 2017이었다. 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 등이 중심이 된 4차산업혁명 시대는 애플이 아닌 다른 기업이 주도할 수도 있다는 단초를 보인 행사였다.

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그리고 ‘애플 아닌 다른 기업’으로 유력하게 떠오른 업체가 바로 아마존이었다. 알렉사란 뛰어난 음성인식 플랫폼을 갖고 있는 아마존은 행사 기간 내내 화제가 됐다.

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외신들에 따르면 LG, GE, 포드 등이 알렉사를 탑재한 기기를 선보였다. 알렉사는 스마트폰 시대의 상징인 ’터치스크린 UI’ 대신 ‘제로 UI’란 새로운 시대 흐름을 선도하고 있다.

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제로 UI란 스크린이 없는 UI를 의미한다. 손 대신 말로 각종 기기를 작동시키는 상황을 묘사한 말이다. IoT와 인공지능이 결합된 시대를 대표하는 키워드다.

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가장 요란하게 음성인식 비서를 채용한 건 애플이었다. 지난 2011년 아이폰4S에 시리를 탑재하면서 시장을 떠들썩하게 만들었다.

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하지만 실속 면에선 다소 아쉬운 편이다. 아마존을 비롯한 경쟁자들이 이 부문에서 한 발 한 발 전진해갈 때 애플은 제자리에서 크게 벗어나지 못했다.

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애플뮤직, 비츠, 시리 같은 다양한 소품들을 갖고 있긴 하지만 ‘꿰어야 보배’다. 아마존 알렉사 같은 것들이 시장을 지배하고 있는 상황에서 애플이 뛰어들 여지는 갈수록 좁아지고 있다.

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애플의 거실점령 야심작 중 하나인 홈키트(HomeKit)는 여전히 만족스런 수준에 이르지 못했다. ‘터치스크린’과 ‘앱스토어 생태계’로 지난 10년을 지배한 애플 입장에선 고민스러운 상황이 아닐 수 없다.

원문보기:
http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20170117095755#csidx170b5d05017d76abcdd90e3dcec4ee0  

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AI혁명…'제로스크린 시대'가 온다

올초 공개된 로이터연구소의 ‘디지털 뉴스 프로젝트 2017’에도 눈길 끄는 내용이 담겨 있다. (☞ 로이터연구소 보고서 바로가기)

로이터연구소가 주목한 것도 최근 IT 시장 흐름과 비슷하다. 아마존 알렉사를 비롯해 애플 시리, MS 코나타, 삼성의 비브, 구글 어시스턴트 같은 것들이 연이어 등장하면서 홈 디지털 생태계 경쟁이 뜨겁게 달아오를 것이란 전망에 바탕을 두고 있다.

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뉴스 시장 경쟁도 이런 흐름과 크게 다르지 않을 것이란 얘기다.

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여기서 중요하게 대두되고 있는 개념이 ‘제로 UI’다. 제로UI란 쉽게 얘기하면 ‘스크린이 없는 이용자 인터페이스’(screen-less user interface)를 의미한다.

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지난 10년 간 IT 시장의 중심이 된 스마트폰의 상징은 터치스크린 UI다. 다양한 아이콘을 손끝으로 살짝 누르면 작동되는 터치스크린은 스마트폰을 ‘콘텐츠 소비 플랫폼’의 중심으로 만들어줬다.

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하지만 사물인터넷(IoT)과 로봇, 그리고 인공지능 기술이 결합되면서 ‘터치스크린 시대’가 종언을 구하고 있다. 이 기술들의 결합물은 음성인식 비서만 있으면 굳이 스크린이 필요 없기 때문이다.

http://www.zdnet.co.kr/column/column_view.asp?artice_id=20170116160851

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http://tensorflow.org/

TensorsFlowing : check out http://tensorflow.org