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스마트 오토- 핵심기술
- 원천 기술 체계를 토대로, SenseCore AI 대형 디바이스를 핵심 기반으로 하여 여러 분야, 다방면의 첨단 연구를 추진하고 각각의 수직적 시나리오에서 AI의 활용을 신속하게 연결하여 업계에 권한을 부여합니다.
- 01AI 스마트 에이전트
- 02군집 지능
- 03범용 의사결정 AI 툴체인
- 04자율주행 의사결정 시스템
- 05교통신호 제어
- 06복잡한 계산 차트의 최적화
- 07멀티 모달 데이터 처리
- 08강화 학습 알고리즘 프레임 설계
- 09분산식 심층강화학습 시스템의 설계 및 최적화
01 / 09
AI 스마트 에이전트
RTS, FPS, SPORTS등 게임 AI의 빠른 훈련을 지원하고, 동반 게임, 위탁 관리, 고급 AI 도전을 진행할 수 있습니다.
02 / 09
군집 지능
고효율 대규모의 강화 학습 훈련 프레임은 지능 에이전트의 이너 게임에서부터 시작하여, 훈련을 따라 수 백 개 지능 에이전트를 가진 연합까지 점차 확대합니다. 지능적인 매칭 메커니즘과 대량의 대국을 통해 낮은 실력에서 높은 실력까지, 전략이 다양한 대량의 개체를 신속하게 생성할 수 있습니다.
03 / 09
범용 의사결정 AI 툴체인
DI-zoo는 풍부한 강화 학습 알고리즘의 구현을 가능하게 합니다. 이는 충분히 튜닝된 훈련 구성, 고효율 알고리즘의 구현과 사전 훈련된 모델 베이스를 포함하며, 연구자와 엔지니어들이 강화학습의 학습, 검증 방법 및 생산 업무 기선 모델을 신속하게 가동하도록 돕습니다.
04 / 09
자율주행 의사결정 시스템
의사결정 AI와 자율주행 간의 연결 고리를 만들어, 학술 분야의 앞선 의사결정 AI 알고리즘을 자율주행의 의사결정 프로그래밍 제어 과제에 응용합니다. 그리고 실제 차량 데이터로부터 변환된 테스트 시나리오를 바탕으로 훈련, 분석을 진행함으로써, 학계와 업계 사이 벽을 타파합니다.
05 / 09
교통신호 제어
의사결정 AI 기술을 도시급 교통 신호등 제어, 가변차로 변경 등 시나리오에 적용하여 통행 효율의 극대화를 구현하고 기존 신호 통제 효율에 비해 8%~47% 높은 실제 로드 테스트 효과를 얻었습니다.
06 / 09
복잡한 계산 차트의 최적화
복잡한 계산 차트의 데이터 스트리밍 최적화, 구조 경량화 및 대규모 훈련의 안정성 최적화를 통해 고성능, 낮은 자원 소비의 복잡한 계산 차트 훈련 최적화를 실현합니다.
07 / 09
멀티 모달 데이터 처리
서로 다른 모달 데이터의 복잡한 정보 추출 구조에 맞추어 설계하고 멀티 모달 데이터의 효과적인 특징의 빠른 추출과 고효율 융합을 구현하여 멀티 모달 정보에 기반한 모델 훈련 최적화 능력을 부여합니다.
08 / 09
강화 학습 알고리즘 프레임 설계
각종 심층강화학습 알고리즘의 연산 모델에 맞추어 추상적 범용 강화학습 프로그래밍 모델을 설계하고 여러 가지 의사결정과 계획, 방법을 결합해 혼합형 AI를 구축하고, 다양한 환경과 여러 가지 계산 스케일에 편리하게 적용하여 강화학습 알고리즘의 범용성과 가용성을 향상할 수 있습니다.
09 / 09
분산식 심층강화학습 시스템의 설계 및 최적화
AI 알고리즘의 특성과 시스템 설계 방법을 결합하여 분산식 강화학습 훈련의 데이터 스루풋과 자원 이용률을 높이며, 고효율의 안정적인 분산식 통신 시스템을 설계하고, 성능 최적화 데이터 전송과 모델 전송 등 핵심 성능 장애에 맞추어 각종 유형의 의사결정 문제를 지원할 수 있는 범용 훈련 플랫폼을 구축하며 관련 벤치마크 테스트 집합을 설계하여, AI+System 을 위해 보다 많은 형태를 만들어 냅니다.
01 / 09
AI 스마트 에이전트
RTS, FPS, SPORTS등 게임 AI의 빠른 훈련을 지원하고, 동반 게임, 위탁 관리, 고급 AI 도전을 진행할 수 있습니다.
02 / 09
군집 지능
고효율 대규모의 강화 학습 훈련 프레임은 지능 에이전트의 이너 게임에서부터 시작하여, 훈련을 따라 수 백 개 지능 에이전트를 가진 연합까지 점차 확대합니다. 지능적인 매칭 메커니즘과 대량의 대국을 통해 낮은 실력에서 높은 실력까지, 전략이 다양한 대량의 개체를 신속하게 생성할 수 있습니다.
03 / 09
범용 의사결정 AI 툴체인
DI-zoo는 풍부한 강화 학습 알고리즘의 구현을 가능하게 합니다. 이는 충분히 튜닝된 훈련 구성, 고효율 알고리즘의 구현과 사전 훈련된 모델 베이스를 포함하며, 연구자와 엔지니어들이 강화학습의 학습, 검증 방법 및 생산 업무 기선 모델을 신속하게 가동하도록 돕습니다.
04 / 09
자율주행 의사결정 시스템
의사결정 AI와 자율주행 간의 연결 고리를 만들어, 학술 분야의 앞선 의사결정 AI 알고리즘을 자율주행의 의사결정 프로그래밍 제어 과제에 응용합니다. 그리고 실제 차량 데이터로부터 변환된 테스트 시나리오를 바탕으로 훈련, 분석을 진행함으로써, 학계와 업계 사이 벽을 타파합니다.
05 / 09
교통신호 제어
의사결정 AI 기술을 도시급 교통 신호등 제어, 가변차로 변경 등 시나리오에 적용하여 통행 효율의 극대화를 구현하고 기존 신호 통제 효율에 비해 8%~47% 높은 실제 로드 테스트 효과를 얻었습니다.
06 / 09
복잡한 계산 차트의 최적화
복잡한 계산 차트의 데이터 스트리밍 최적화, 구조 경량화 및 대규모 훈련의 안정성 최적화를 통해 고성능, 낮은 자원 소비의 복잡한 계산 차트 훈련 최적화를 실현합니다.
07 / 09
멀티 모달 데이터 처리
서로 다른 모달 데이터의 복잡한 정보 추출 구조에 맞추어 설계하고 멀티 모달 데이터의 효과적인 특징의 빠른 추출과 고효율 융합을 구현하여 멀티 모달 정보에 기반한 모델 훈련 최적화 능력을 부여합니다.
08 / 09
강화 학습 알고리즘 프레임 설계
각종 심층강화학습 알고리즘의 연산 모델에 맞추어 추상적 범용 강화학습 프로그래밍 모델을 설계하고 여러 가지 의사결정과 계획, 방법을 결합해 혼합형 AI를 구축하고, 다양한 환경과 여러 가지 계산 스케일에 편리하게 적용하여 강화학습 알고리즘의 범용성과 가용성을 향상할 수 있습니다.
09 / 09
분산식 심층강화학습 시스템의 설계 및 최적화
AI 알고리즘의 특성과 시스템 설계 방법을 결합하여 분산식 강화학습 훈련의 데이터 스루풋과 자원 이용률을 높이며, 고효율의 안정적인 분산식 통신 시스템을 설계하고, 성능 최적화 데이터 전송과 모델 전송 등 핵심 성능 장애에 맞추어 각종 유형의 의사결정 문제를 지원할 수 있는 범용 훈련 플랫폼을 구축하며 관련 벤치마크 테스트 집합을 설계하여, AI+System 을 위해 보다 많은 형태를 만들어 냅니다.
