https://www.clien.net/service/board/cm_car/16251560 레이더를 뺀 퓨어비전으로 오토파일럿 개선한 사례 발표 (클리앙 슬리퍼님 요약) - 이전에는 레이더와 비전을 섞어서 사용 - 레이더 노이즈 때문에, 추산한 값의 신뢰도에 문제가 있었음 - 그래서 비전만 사용해서 물체의 위치, 속도, 가속도를 추정하는 작업을 진행 ㅤ→ 공도에서 돌아다니는 테슬라 플릿의 주행 영상들을 가져와 오프라인에서 자동적으로 레이블링(위치, 속도, 가속도를 적어 넣음)하는 것으로 학습용 데이터를 구축 ㅤ→ '까다로운 상황'임을 알 수 있는 221가지의 징후를 정의하고, 일반 테슬라 차량에서 '그림자 모드'로 동작하는 신경망이 이러한 징후들을 포착 ㅤ→ 테슬라 AI 부서가 특정한 '까다로운 상황'을 문제라고 판단하면, 유사한 상황의 데이터를 테슬라 차량들로부터 수집하여 (자동으로) 레이블링한 학습 데이터를 만듬 ㅤ→ 이것으로 학습시킨 새 신경망을 다시 '그림자 모드'로 배포하는 것을 반복 ㅤ→ 4개월 동안 7번 반복했고, 엣지 케이스들을 포함한 100만개의 영상으로 학습 세트를 구축 ㅤ→ 레이블 갯수는 6조개, 용량은 1.5 페타바이트 ㅤ→ 학습을 위해 1.8 엑사플롭스 성능의 수퍼컴퓨터를 구축 - 이 결과로 만들어진게 퓨어비전 오토파일럿 - 훨씬 빠르게 대응하고 다양한 물체를 식별하고 만족스러운 결과를 보여줌 음성 기능은 200자로 제한됨 | 
