자율주행부터 창고 자동화까지, Trace Machina의 신기술로 미래의 업데이트 방식을 탐색하다

지난달 CrowdStrike 업데이트로 인해 공항, 911 긴급 통신센터, 병원 등의 중요 인프라가 마비되는 사건이 발생했습니다. 이번 사건은 자율 주행차나 창고 로봇 같은 분야에서 비슷한 오류가 발생할 경우, 더욱 심각한 결과를 초래할 수 있음을 시사합니다. 이에 대응하여 초기 단계의 스타트업인 Trace Machina는 더욱 현실적인 환경에서 업데이트를 테스트할 수 있는 고급 시뮬레이션 소프트웨어 개발에 주력하고 있습니다.

시뮬레이션의 중요성과 Trace Machina의 혁신

Trace Machina는 개발자가 실제와 유사한 환경에서 업데이트를 시험해 볼 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 4.7백만 달러의 초기 투자를 유치하고 오픈 소스 도구인 NativeLink를 발표하면서 공개되었습니다. Marcus Eagan CEO는 "개발자와 그들의 자율주행 비전 사이에 네이티브 링크를 제공함으로써 문제를 해결한다"고 밝혔습니다.

개발자 도구의 한계를 넘어

웹 앱 개발에서 로봇 작업으로 전환할 때 기존의 개발자 도구가 부족하다는 것이 명확해집니다. Docker, Kubernetes 등의 도구만으로는 충분하지 않으며, 엔지니어는 로컬 하드웨어에서 직접 실험과 테스트를 수행할 수 있어야 합니다. Eagan은 NativeLink가 이러한 격차를 메우고 엔지니어가 자원이 제한된 환경에서 시뮬레이션을 실행할 수 있는 스테이징 환경을 제공한다고 설명합니다.

하드웨어에 가깝게: NativeLink의 접근법

이전에는 회사들이 직접 이러한 환경을 구축해야 했으며, 이는 잘 자금이 조달된 자율 주행차 회사나 하이퍼 스케일러들에게 한정되었습니다. Eagan은 가능한 한 하드웨어에 가까운 시스템을 구축하고자 했으며, 그는 이를 "메탈에 가깝게"라고 부릅니다.

개발자 경험과 Trace Machina의 미래

Eagan의 경력에는 MongoDB에서 Atlas Vector Search라는 회사의 첫 AI 제품을 개발한 경험이 포함됩니다. 그의 공동 창업자 Nathan Bruer는 Google X에서 일하면서 실험적인 문샷 프로젝트 센터의 일원이었고, Toyota Institute에서 자율 주행차를 개발하는 데에도 기여했습니다.

 

Trace Machina의 기술은 자율 주행차, 창고 자동화 장비 등과 같은 실제 시스템이 배포되기 전에 소프트웨어를 테스트하고 검증할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이는 우리의 일상 생활 속에서도 큰 변화를 가져올 수 있으며, 이러한 기술의 발전이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 자동차 사고 후 복구에서 성공적인 엔지니어로 거듭난 Eagan의 이야기는 우리에게 큰 영감을 줍니다.

 

https://techcrunch.com/2024/08/22/trace-machina-is-building-a-simulation-testing-platform-to-update-safety-critical-applications/

Trace Machina is building a simulation testing platform to update safety-critical applications | TechCrunch