CANoe4AI
CANoe4AI를 사용하면 AI 전용 테스트 방법을 통해 AI 소프트웨어 컴포넌트를 평가하고 분석할 수 있습니다. 실제 하드웨어 없이도 가상 SIL 환경에서 초기 단계부터 테스트가 가능합니다. 이 도구는 데이터 및 시나리오 기반 테스트를 지원하며, CI/CT 워크플로우와 같은 기존 개발 환경에 유연하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 품질을 높이고 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 테스트의 과제
자동차 분야의 ECU나 의료기기 컨트롤러 등 점점 더 다양한 디바이스에서 AI 알고리즘이 방대한 양의 데이터 처리를 담당하고 있습니다. 이러한 디바이스 중 상당수는 실시간으로 작동합니다. 그러나 많은 AI 모델, 특히 복잡한 모델은 결정론적이지 않으며, 그 판단 과정을 사람이 쉽게 이해하기 어렵습니다. 이로 인해 문제 해결, 테스트 가능성, 시스템 신뢰성에 대한 검증은 매우 큰 도전 과제가 됩니다.
Vector는 임베디드 소프트웨어 및 전체 네트워크 시스템 테스트 분야에서 수십 년간의 경험을 보유하고 있습니다. CANoe4AI는 이러한 경험을 바탕으로 임베디드 AI 알고리즘 검증 영역까지 제품 포트폴리오를 확장한 제품입니다. CANoe4AI는 현재 사전 출시 (pre-release) 단계에 있으며, 다양한 일반적 사용 사례를 통해 광범위한 테스트를 진행하고 있습니다. 정식 출시 전에 구체적인 사용 사례에 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.
