한 AI 애호가가 자신의 오래된 1994년식 Jeep Cherokee 차량을 AI의 도움과 약간의 전자 회로 배선 기술을 활용하여 캘리포니아 스모그 테스트를 통과시키는 데 성공했습니다. 이 32년 된 차량은 원시적인 엔진 컴퓨터만 가지고 있었지만, Arduino Nano 보드를 통해 노트북에 연결하자 여러 설정을 읽고 궁극적으로 제어할 수 있게 되었습니다.
위 영상은 Muhammad Zulali가 Jeep 차량이 연속적인 스모그 테스트에 실패하는 과정부터 시작하여, ECU로부터 데이터를 가져오는 방법을 관리하고 엔진 배출 문제를 튜닝하고 수정하기까지의 여정을 기록합니다. 이 모든 과정 동안 Claude가 안내를 제공했으며, Codex는 필요한 코드를 작성했습니다.
이 상당히 오래된 Jeep 차량은 특정 테스트 속도에서 너무 많은 NOx를 배출하여 캘리포니아 스모그 테스트에 실패하고 있었습니다. 처음에는 시속 25마일(mph)에서 실패했습니다. 이후 Zulali가 산소 혼합비(oxygen mix)에 일부 조정을 가하자, 시속 25마일와 시속 50마일 모두에서 실패했습니다. 네, 상황이 더 나빠졌습니다.
줄랄리(Zulali)는 자신이 사실상 눈을 가리고 조정을 진행했다고 인정했으며, 이후의 규제 오염 테스트는 매번 거의 100달러가 들었습니다. 이는 명백히 큰 문제입니다. 하지만 우리는 2026년에 도움을 줄 AI를 가지고 있습니다. 사실, 그것은 AI와 3달러짜리 마이크로컨트롤러였으며, 총 재료비(BOM)는 15달러를 넘지 않았습니다.
가능한 AI 솔루션이 직면했던 첫 번째 난관은 오래된 차량과 새로운 노트북을 어떻게 연결하느냐 하는 문제였습니다. Claude는 지프 소유주에게 엔진이 약 7,800 baud의 Chrysler SCI 버스를 통해 통신하며, 이는 일반적인 시리얼 포트와 비교했을 때 전기적으로 반전되어 있다는 사실을 알려주었습니다. Arduino Nano는 필요한 역변환(inversion)을 처리하고 데이터를 최신 컴퓨터에 연결할 수 있습니다. 이 나노 장치는 몇 개의 필수 전선과 함께 브레드보드 방식으로 구성되었으며, 그중 세 가닥은 체로키의 6핀 진단 플러그에 연결되었습니다.
xj-scanner wiring diagram
(이미지 출처: [Muhammad Zulali] )
첫 번째 연결 시도는 성공적이었지만, 시스템이 기록한 것은 냉각수 온도와 배터리 전압뿐이었습니다. 줄랄리는 스모그 테스트 문제를 해결하기 위해 더 많은 데이터 포인트와 제어 장치를 원했습니다. 다른 차량 모델 데이터를 기반으로 엔진이 연료를 22% 과하게 사용하여 “농후 연소(running rich)” 상태였다는 몇 가지 오해(red herrings) 끝에, 지프 소유주는 Claude에게 테스트 주행을 통해 데이터를 수집하도록 했습니다. AI는 무엇이 일어나고 있는지 확인하기 위해 시속 25마일과 시속 50마일로 운전하는 동안 엔진 데이터와 오류 코드(fault codes)를 기록했습니다. 또한 연료 압력 같은 것들을 제어할 수 있도록 권한을 부여받았습니다.
신뢰할 만해 보이는 진단과 해결책을 손에 넣은 Zulali는, 캘리포니아의 모든 스모그 테스트를 통과할 수 있도록 차량의 메인 ECU(Engine Control Unit)를 AI가 수정한 코드로 리플래시하기를 원했습니다. 불행히도, 이 차량의 컴퓨터는 리플래시 가능한 펌웨어(firmware)를 갖추기에는 몇 달이나 너무 오래되었습니다. 대신, 지프 소유자는 Codex에게 근처 EEPROM 내부에 커스텀 코드를 주입하고 실행하도록 했습니다.
Zulali는 “Claude가 대부분의 진단 작업을 수행했고, Codex가 거의 모든 메모리 작업을 담당했습니다”라고 인정했습니다. 그는 “저는 배선 작업과 운전만 했습니다”라고 덧붙였습니다. 그는 이 업적을 위해 정비사나 Chrysler 딜러 도구 서비스가 필요하지 않았다고 말했습니다.
영상 외에도, 이 체로키 배기가스 수리공은 이 프로젝트를 위해 xj-scanner라는 이름의 GitHub 리포지토리를 만들었습니다. 이는 GPLv3 라이선스 하에 배포되는 무료 소프트웨어입니다.
