웨이모의 소프트웨어 엔지니어 앤드류 스틴 – 인터뷰 시리즈

앤드류 스틴은 웨이모 비아(Waymo Via)의 지각 팀을 이끄는 소프트웨어 엔지니어입니다. 웨이모 비아는 웨이모의 자율 주행 배송 노력입니다. 웨이모는 자율 주행 기술 개발 회사로, 알파벳 사의 자회사입니다.

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초기에는 무엇이 당신을 인공지능과 로봇공학으로 끌어들였나요?

저는 아주 어렸을 때부터 무언가를 만드는 것을 좋아했습니다. 예술과 공예는 재미있었지만, 저의 가장 큰 열정은 어떤 식으로든 기능적인 무언가를 만드는 것이었습니다. 제일 좋아하는 것은 미스터 로저스의 이웃에서 자동 공장의 컨베이어 벨트와 액추에이터를 보여주는 부분이었습니다. 병과 다른 제품을 채우고, 라벨을 붙이고, 운반하는 것을 보는 것이 좋았습니다. 저는 레고와 다른 건축 장난감을 좋아했습니다. 컴퓨터 지원 설계(CAD) 경쟁을 통해 기술 학생 협회에서 중학교와 고등학교를 다녔고, 클리퍼 제조사라는 작은 스타트업 회사에서 CAD를 하는 아프터 스쿨 직장을 얻었습니다. 그곳에서 저는 소매 의류 산업을 위한 거대한 로봇 정렬기와 관련된 컨베이어 장비를 위한 공장 레이아웃을 설계했습니다. 그 후, 저는 조지아 테크에서 전기 공학을 공부했습니다. 그곳에서 저는 IEEE 로봇 클럽에 참여했고, 컴퓨터 비전에 대한 몇 가지 수업을 들었습니다. 그들은 나중에 카네기 멜런 대학교의 로봇 공학研究所에서 박사 학위를 받게 되었습니다. 카네기 멜런 대학교의 많은同学들은 앙키와 웨이모에서 지금까지 저의 가까운 동료들이었습니다.

앞서 앙키라는 로봇 스타트업에서 리드 엔지니어로 일했습니다. 앙키에서 일할 때 어떤 프로젝트에 참여할 수 있었습니다か?

저는 앙키의 코즈모 프로젝트에서 첫 번째 정식 직원으로 참여하여 코드 저장소를 처음부터 만들고, 제품을 100만 개 이상의 로봇을 사람들의 집으로 출하하는 것을 보았습니다. 그 작업은 다음 제품인 벡터로 전환되었습니다. 벡터는 코즈모보다 더 발전된 버전이었습니다. 저는 그 제품의 많은 부분에서 일했지만, 주로 컴퓨터 비전, 얼굴 인식, 3D 포즈 추정, 위치 추정, 지각의 다른 측면에서 일했습니다. 저는 또한 텐서플로 라이트를 벡터의 임베디드 OS에서 실행하도록 포팅하고, 로봇에서 손과 사람을 감지하는 심층 학습 모델을 배포하는 것을 도왔습니다.

저는 또한 코즈모와 벡터의 눈 렌더링 시스템을 구축했습니다. 그 작업을 통해 저는 앙키의 매우 재능 있는 애니메이션 팀과密接하게 협력할 수 있었습니다. 그것은 또한 rất 재미있었습니다.

2019년에 웨이모는 앙키의 12명의 로봇 전문가와 함께 자율 주행 기술을 다른 플랫폼, 특히 상업용 트럭으로 확장하기 위해您를 고용했습니다. 웨이모에서 일하는 것에 대한 초기 반응은 무엇이었나요?

저는 웨이모의 현재 및 이전 엔지니어들을 알고 있었고, 당연히 회사의 명성을 알고 있었습니다. 앙키에서 아이들 위한 장난감과 교육 제품을 만드는 것을 즐겼지만, 더 큰 회사에서 사회에 영향을 미치는 공간에서 일하는 것을 원했습니다. 또한 소프트웨어 개발과 안전이 이러한 조직 규모와 기술 복잡도에서 어떻게 처리되는지 보려는 관심이 있었습니다.

웨이모에서 일하는 하루는 무엇입니까?

제 역할은 현재 트럭 특유의 문제를 식별하고 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 그것은 제 팀과 다른 엔지니어 팀, 제품 및 프로그램 매니저와의 회의를 통해 기술 및 조직적 접근 방식을 계획하는 것을 의미합니다. 또한 현재 채용 중이므로 후보자와의 인터뷰에 많은 시간을 보냅니다.

자율 주행 트럭과 자율 주행 차량의 차이점은 무엇입니까?

우리는 모든 차량에 걸쳐 동일한 핵심 기술 스택을 사용하지만, 트럭에는 몇 가지 새로운 고려 사항이 있습니다. 첫째, 도메인이 다르다는 것입니다. 승용차와 달리 트럭은 고속도로에서 더 많은 시간을 보냅니다. 더 많은 질량으로 인해 트럭은 차보다 더 느리게 가속되고 제동합니다. 따라서 웨이모 드라이버는 물건을 매우 멀리에서 감지해야 합니다. 또한 고속도로는 다른 표지판과 표식이 사용되며, 고속도로 특유의 법규가 있습니다. 예를 들어, 고속도로에서는 정지한 차량을 위해 차선을 변경해야 합니다. 트레일러로 인한 잠재적으로 더 큰 사각 지대를 극복해야 하는 또 다른課題입니다.

웨이모는 최근 텍사스에서 무인 트럭을 테스트하기 시작했습니다. 현재 테스트에서 웨이모는 무엇을 배우기를 기대하고 있습니까?

우리는 운영하는 지역(아리조나, 캘리포니아, 텍사스, 뉴멕시코)에서 트럭을 테스트하여 다양한 상황에서 의미 있는 경험과 데이터를 얻습니다. 이 프로세스는 우리의 소프트웨어와 하드웨어를 훈련시키고, 트럭 도메인에서 웨이모 드라이버를 개선하고 적응시키는 방법을 배우도록 합니다.

특히 텍사스를 보면, 달라스와 휴스턴은 미국에서 가장 큰 화물 허브 중 하나입니다. 그 환경에서 운영하면, 우리는 고밀도 고속도로와 화물 노선을 테스트할 수 있고, 다른 트럭과 승용차 운전자의 행동을 더 잘 이해할 수 있으며, 웨이모 드라이버가 이러한 바쁜 운전 지역에서 반응하고 응답하는 방식을 개선할 수 있습니다. 또한 고유한 날씨 조건을 테스트하여 그 분야에서 우리의 능력을 발전시킬 수 있습니다.

웨이모 오픈 데이터셋에 대해 설명해 주십시오. 데이터셋에는 센서 데이터와 레이블된 데이터가 모두 포함되어 있습니다. 웨이모는 이러한 귀중한 데이터셋을 공유함으로써 어떤 이점을 기대하고 있습니까?

웨이모에서는 기계 학습에서 가장 어려운 문제 중 일부를 해결하고 있습니다. 연구 커뮤니티가 기계 감각과 자율 주행 기술에서 발전을 이루도록 돕기 위해, 우리는 웨이모 오픈 데이터셋을 출시했습니다. 이는 공개적으로 उपलब한 가장 큰 및 가장 다양한 자율 주행 데이터셋 중 하나입니다. 연구자에게 무료로 제공되는 이 데이터셋은 다양한 환경에서 수집된 1,950개의 고해상도 센서 데이터 세그먼트로 구성되어 있습니다. 데이터셋은 도시 지역, 교외 지역 및 주간, 야간,黎明, 황혼,晴天, 비 오는 날의 데이터를 포함합니다. 2020년 3월에는 연구 커뮤니티가 자신의 전문성을 테스트하고 다른 사람들의 접근 방식을 볼 수 있는 웨이모 오픈 데이터셋 챌린지를 출시했습니다.

진짜 자율 주행 수준 5에 도달하기까지 얼마나 걸릴까요?

우리는 이미 10년 이상 이 기술을 개발해 왔습니다. 따라서 우리는 이 기술이 단계적으로 세상에 나아갈 것이라는 것을 압니다. 자율 주행 기술은 매우 복잡하며, 우리는 많은 분야에서 발전을 이루어 왔습니다. 하드웨어 센싱, 기계 학습 등이 있습니다. 따라서 우리는 이 기술을 세상에 소개하는 데 점진적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 우리는 이것이 가장 안전하고 책임 있는 방법이라고 믿으며, 우리의 승객과 파트너로부터도 이러한 신중한 접근 방식을 평가받고 있습니다. 우리는 이 기술을 그들의 커뮤니티에서 안전하게 배포하는 데 있어 신중한 접근 방식을 취하고 있다고 생각합니다.

위대한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 웨이모 비아를 방문하십시오.