CANoe4AI
CANoe4AI를 사용하면 AI 전용 테스트 방법을 통해 AI 소프트웨어 컴포넌트를 평가하고 분석할 수 있습니다. 실제 하드웨어 없이 가상 SIL 환경에서 초기 단계부터 테스트가 가능합니다. 이 도구는 데이터 및 시나리오 기반 테스트를 지원하며, CI/CT 워크플로우와 같은 기존 개발 환경에 유연하게 통합될 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 품질을 향상시키고 오류를 조기에 탐지할 수 있습니다.
CANoe와 함께 사용하면 네트워크 및 I/O를 포함한 전체 시스템을 평가할 수 있는 원스톱 테스트 환경을 구축할 수 있습니다.
AI 알고리즘 평가의 과제
자동차 분야의 ECU나 의료용 제어기 등 점점 더 많은 기기에서 AI 알고리즘이 방대한 양의 데이터 처리를 담당하고 있습니다. 이러한 기기 중 상당수는 실시간으로 작동합니다. 그러나 많은 AI 모델, 특히 복잡한 모델들은 결정론적이지 않으며, 그 결정 과정을 사람이 쉽게 이해하기 어렵습니다. 이로 인해 문제 해결, 테스트 가능성, 그리고 시스템 신뢰성에 대한 확신을 확보하는 것이 매우 어려운 과제가 되고 있습니다.
Vector는 embedded software 및 전체 네트워크 시스템 테스트 분야에서 수십 년간의 경험을 보유하고 있습니다. CANoe4AI를 통해 당사는 제품 라인업을 확장하여 임베디드 AI 알고리즘 테스트 기능을 포함하고 있습니다. CANoe4AI는 현재 사전 출시 단계에 있으며, 일반적인 사용사례를 바탕으로 광범위한 테스트를 거쳤습니다. 정식 출시 전에 이 도구를 활용하여 구체적인 사용사례에 대한 테스트도 진행할 계획입니다.
CANoe4AI – 주요 기능
- 유연한 통합
: 웹 앱이나 Python 라이브러리로 사용하여 복잡한 AI 환경 및 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있습니다. - 지능형 지표 분석
: 성능 지표를 세분화하여 저조한 성과를 보이는 샘플을 식별합니다. - 이해하기 쉬운 AI 의사결정
: 설명 가능한 AI 기법을 사용하여 AI의 의사결정에 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 보여줌으로써 오류를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
- 유사도 검색 및 데이터셋 생성
: 이미지 또는 텍스트 쿼리를 사용하여 유사한 샘플을 사용해서 더 나은 데이터셋을 생성합니다. - 다양한 AI 작업 및 포맷
지원: PyTorch, TensorFlow, ONNX 등에서 이미지, 동영상, 시계열 데이터에 대한 분류, 탐지, 회귀 작업을 지원합니다. - Vector 툴체인과의 완벽한 통합
다른 Vector 도구들과 원활하게 연결되어 엔드투엔드 AI 워크플로우를 구축합니다.
