로코메이션의 세틴 메리클리, 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

세틴 메리클리는 로코메이션의 공동 창립자 및 CEO로서, 세계 최고의 전문가들로 구성된 팀을 이끌고 있습니다. 로코메이션은 자율 주행 차량, 로봇공학, 인공지능 분야의 전문가들로 구성된 회사입니다.

이전에 그는 카네기 멜런 대학교의 로봇공학 연구소에서 특별 교원으로 재직하였으며, 기계 학습 및 인식 그룹을 이끌었습니다.

자율 주행 차량과 로봇공학에 대한 관심은 언제부터 시작되었나요?

저는 어렸을 때 컴퓨터에 관심을 가지게 되었습니다. 컴퓨터 프로그래밍을 tự학으로 공부하였습니다. 그 후에 컴퓨터가 스스로 결정을 내리도록 하는 것에 관심을 가지게 되었습니다. 90년대 초에 MIT의 로봇 프로젝트에 대한 기사가 저의 로봇공학에 대한 관심을 불러일으키게 되었습니다. 몇 년 후에 또 다른 로봇 프로젝트를 접하게 되면서 저의 관심이 더욱 깊어졌습니다. 그 후로 저는 지능형 자율 로봇을 개발하는데 자신의 경력을 바치기로 결심했습니다. 그 이후의 일들은 역사에 남아 있습니다.

2013년부터 2018년까지 카네기 멜런 대학교에서 자율 주행 차량을 위한 기계 학습 및 인식 그룹을 이끌었습니다. 당시 어떤 프로젝트를 진행하셨나요?

저는 로봇공학 및 인공지능의真正한 개척자들과 함께 약 10년간 카네기 멜런 대학교에서 일할 수 있는 기회를 가졌습니다. 로봇공학 연구소에서 특별 교원으로 재직하며 여러 고위 프로젝트를领导하였습니다. 그 프로젝트들은 미국 軍의 자율 주행 차량, 세계 최초의 완전 자율 생산 시스템, 캐터필러의 자율 광산 수송 트럭, 헬리콥터의 보조 자율 주행, 자율 농업 차량 등 다양한 분야에서 진행되었습니다. 그것은 화재 호스에서 물을 마시는 것과 같은 것이었습니다. 저는 엄청난 양의 지식과 노하우를 습득할 수 있었습니다.

로코메이션의 기원에 대해 알려주세요.

로코메이션의 공동 창립자들은 카네기 멜런 대학교의 자율 주행 차량 그룹이었습니다. 우리는 지난 10년간 수많은 프로젝트를 함께 진행하였습니다. 우리는 자율 주행 차량의 배치에 대해 매우 확고한 의견을 가지고 있었습니다. 우리는 100년 이상의 인공지능 및 로봇공학 경험을 바탕으로 자율 주행 차량의 상용화를 위해 집중하려고 했습니다. 우리는 사람들이 कम 출퇴근하고, 그 결과 물류 수송이 증가할 것이라는 가설을 세웠습니다. 물론 코로나19로 인해 이 추세가 5-10년 앞당겨졌습니다. 그러나 우리는 이미 이 추세를 예상하고 있었고, 물류 수송을 시작점으로 삼기로 결정했습니다. 우리는 노동력 부족, 운영 비용, 환경 지속 가능성 등의 주요痛点을 해결하고자 했습니다. 모든 지표가 세미 트럭과 중거리 수송을 가리키고 있었습니다. 그러나 80,000파운드의 세미 트럭을 완전 자율 주행으로 만들어서 70mph의 속도로 고속도로에서 운행하는 것은 非常한 안전성 테스트와 검증이 필요로 합니다. 우리는 짧은 기간 내에 상업적인 제품을 출시하고, 이후에 개선하고자 했습니다. 따라서 우리는 인간이 안내하는 자율 주행 컨보이 개념을 도입하기로 결정했습니다. 이것이 로코메이션의 시작입니다.

로코메이션의 두 대의 트럭과 두 명의 운전手を 가진 컨셉을 설명해주세요.

로코메이션의 첫 번째 제품은 자율 릴레이 컨보이입니다. 두 대의 트럭과 두 명의 운전手を 가지고 있습니다. 이는 일반적으로 1,000마일의 장거리 운행을 위해 설계되었습니다. 운영 개념은 무결점의 종단간 솔루션을 제공하기 위해 설계되었습니다. 두 대의 트럭은 도시 및 표면 도로를 통해 고속도로로 운행하며, 두 번째 트럭은 완전 자율 주행 모드로 전환됩니다. 이 시점에서, 첫 번째 트럭의 운전자는 운행 중이지만, 두 번째 트럭의 운전자는 휴식을 취합니다. 매 몇 시간마다, 두 트럭은 위치를 교환하여 두 운전자가 번갈아가며 휴식을 취할 수 있습니다. 고속도로 구간이 끝나면, 자율 릴레이 컨보이 시스템이 해제되고, 두 운전자는 다시 수동 운전을 합니다. 이렇게 하면 우리는 2배 더 많은 화물을 2배 더 빠르게 운송할 수 있으며, 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

트럭이 운행 중인 도로에서 수집된 데이터의 거리는 얼마입니까?

우리는 단순히 수집된 데이터의 양이나 운행 거리만으로 진행 상황을 측정하지 않습니다. 우리는 데이터의 정보 내용을 최적화합니다. 우리는 테스트를 계획하고, 무엇을 테스트할지, 언제, 어디서, 어떻게 테스트할지에 대해 매우 신중합니다. nói chung, 우리는 수만 마일의 운행 거리와 수천 마일의 자율 주행 데이터를 수집하였습니다.

로코메이션의 트럭을 사용하는 운송 회사들은 어떤 비용 및 연료 절감을 기대할 수 있나요?

구체적인 노선에 따라 다르지만, 평균적으로 우리는 약 8%의 연료 절감을 기대할 수 있습니다. 이는 공기 저항 감소로 인한 효과입니다. 또한, 동일한 자원을 사용하여 2배 더 많은 화물을 운송할 수 있으므로, 노동력 비용을 약 50% 절감할 수 있습니다. 우리의 컨보이는 또한 1년 동안 40톤 이상의 이산화탄소를 줄일 수 있습니다. 이는 대규모 운송 회사들에게 큰 효과를 가져올 것입니다.

로코메이션은 4단계로 완전 자율 주행을 달성할 계획입니다. 이 4단계에 대해 알려주세요.

우리는 정상적으로 설계된 다단계 접근 방식이 가장 빠르고, 안전하고, 광범위하게 완전 자율 주행을 달성하는 방법이라고 믿습니다. 자율 릴레이 컨보이는 우리의 최소 가치 제품으로, 곧 상업 시장에 출시될 것입니다. 이후에, 우리는 드론 팔로워를 출시할 것입니다. 이는 2대의 트럭과 1명의 운전手を 가진 구성으로, 단일 운전사가 하루에 돌아오는 노선을 통해 2배 더 많은 화물을 운송할 수 있습니다. 이 두 가지 컨보이 시스템은 3년 내에 출시될 것입니다. 이후에, 우리는 상업적인 컨보이에서 실제 세계의 다양한 검증 데이터를 수집하여, 마지막 두 단계로의 진전을 가속화할 것입니다. 먼저, 우리는 고속도로 구간에서만 운행하는 단일 자율 주행 트럭을 배치할 것입니다. 이후에, 우리는 도크에서 도크까지의 완전 자율 주행을 위한 안전성과 신뢰성을 검증할 것입니다. 각 단계는 처음에는 몇 개의 노선에서만 작동하지만, 우리는 항상 자율 주행을 사용하여 효율성, 품질, 안전성, 환경적 이점을 제공할 수 있도록 하겠습니다. 이러한 단계적 접근 방식은 산업과 우리에게 엄청난 상업적 압력을 제거하여, 우리가 제대로 일할 수 있도록 하겠습니다.

완전 자율 주행을 달성하는 데에 대한 대략적인 시간표는 있나요?

첫 번째 의미 있는 자율 주행 차량의 배치는 자율 트럭킹 분야에서 인간이 안내하는 자율 주행 컨보이 형태로 이루어질 것입니다.

완전 자율 주행 차량에 대해서는 1) 언젠가 달성될 것이라는 점, 2) 매우 近い 미래에 달성되지 않을 것이라는 점, 3) 우리가 모르는 것을不知道다는 점만 알고 있습니다. 다음 몇 년 안에, 우리는 매우 작은 규모의 배치를 볼 수 있을 것입니다. 10년이 지나면, 우리는 보다 넓은 범위의 사용 사례를 볼 수 있을 것입니다. 그러나, 사람們의 운송을 위한 자율 주행 차량(예: 로보택시)의 普遍적인 배치는 非常한 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 이는 완전히 예상치 못한 돌발적인 발전에 의한 경우가 아니면 말입니다.

로코메이션에 대해 더 알려주세요.

우리는 매우幸運하게도 가장 경험豊富한 팀을 구성할 수 있었습니다. 우리의 엔지니어링 팀의 평균 자율 주행 경험은 14년입니다. 우리의 상업화 팀의 평균 트럭킹 경험은 30년입니다. 우리는 매우 훌륭한 문화를 가지고 있으며, 우리는 매우 선택적입니다. 우리는 항상 예외적인 사람들을 찾고 있습니다. 자율 주행 차량을 개발하는 데에 관심이 있는 사람들에게, 로코메이션에 加入해 주세요. 우리와 함께 자율 주행 차량을 개발하여, 도로에서 자율 주행 차량을 볼 수 있도록 해주세요.

우리는 로코메이션입니다. 우리는 최초의 대규모 자율 트럭을 배치할 것입니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 가까운 미래에 도로에서 자율 주행 트럭을 볼 수 있기를 기대합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자들은 로코메이션을 방문해 주세요.