これまで、自動運転分野で最も注目を集めている企業の一部は、AI ベースのテクノロジーを微調整するために、無限の距離を走行することにエネルギーを注いでいます。時間と費用がかかり、承認された試乗会場のほとんどは、晴れた空と乾いた道路が存在する世界の地域にあり、一般的な運転条件を示すものではありません。
このマイルごとの方法では、自動運転がすぐに一般的になるとは考えにくいです。
ただし、自動運転を最適化するために AI をトレーニングおよび調整する別のアプローチもあります。これは、ディープラーニングを強化し、AI をトレーニングするための任意の数の運転シナリオを提供する最先端のシミュレーターであり、自動運転車 (AV) の市場投入を支援します。合理的なタイムライン。自動運転への最新のアプローチでは、シミュレートされたテスト環境に依存することで、開発がコスト、時間、安全性の面で大幅に向上することが認識されています。
興味深いことに、航空業界は、高度な自動化と優れた安全基準により、この分野における自動車業界の模範となっています。しかし、自動車の運転手をパイロットのように訓練することは、数だけでは不可能です。
賢い自動運転技術者たちは、航空業界の低い事故率を再現する最善の方法は、ドライバーをアルゴリズムに置き換えることであると判断しました。これらのアルゴリズムを十分に賢くするには、AI を可能な限り多くのトラフィック シナリオにさらす必要があります。
シミュレーションで解決できるのは時間とコストだけではありません
ここでシミュレーションが始まります。
ゲーム エンジン ベースの仮想現実環境では、ほとんど起こらないか、人間のドライバーにとっては耐えられない危険をもたらすシーンが何度も繰り返される可能性があります。航空パイロットの訓練とは異なり、さまざまな交通シナリオの実行中に収集された経験を無線 (OTA) アップデートを通じて無制限の数の車両に簡単に転送できるため、1 つのシミュレーターですべての AV の仕事を完了できます。
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さまざまな天候、照明、路面状況をシミュレートして収集されたデータは、他の実際の運転実験よりもはるかに多様です。 Googleの自動運転プロジェクト「Waymo」を例に挙げてみましょう。このプロジェクトでは 200 万マイル以上の走行距離を記録しましたが、いくつかの小さな交通事故を除けば、特別な出来事は発生しませんでした。
AI にあらゆる種類の交通状況での行動方法を教えるには、さまざまな場所で、一年のさまざまな時期に、何十億マイルも走行する必要があります。さらに、実害を引き起こす可能性のある危険な出来事、事故、障害物について交渉する必要があり、テクノロジーが適切に訓練されていることを確認するために、それを複数回行う必要があります。言い換えれば、自律走行技術を大衆に提供しようとするのはほぼ不可能であり、明らかにゼロサムゲームです。
ビデオゲームのように、より賢いだけ
AI シミュレーター テクノロジーは、見た目も操作感も自動車ゲームとほぼ同じです。唯一の違いは、ゲーム プレイヤーが自分のスキルをテストするのではなく、新しいシミュレーションごとにナビゲートし反応するようにトレーニングされるマシンであることです。
人工知能は、人間の脳とほぼ同じように、ニューラル ネットワークに依存して学習します。これは単にルールや概念をコンピューターのメモリに入力するだけではなく、さまざまな交通シナリオや経験にさらされた後、マシンは徐々に運転方法を「理解する」段階に到達することができます。
このアプローチで最も期待できるのは、人間の脳にとっては非常に複雑になり得る物事が AI によって専門的に処理されることがすでに確認されていることです。この完璧な例は、凱旋門パリのロータリーでは、ドライバーは道路標識も信号もなく 6 車線を移動します。シミュレーション技術のおかげで、AI はすでにこのいわゆる群れベースの現象に対処できるようになりました。
現実世界とシミュレーションが出会う場所
全体として、自動運転で使用されるディープラーニングは、今後長い間、十分な訓練を受けたパイロットの専門知識よりも劣ったままであると言っても過言ではありません。とはいえ、AI ベースのシステムは、最も信頼できるドライバーのように車両を運転することができ、今日見られる人的ミスによる事故の大部分を防ぐことができます。
シミュレーションは実際のテスト走行よりも費用対効果が高く、より速く、より安全であると期待されていますが、後者が完全になくなるわけではないことに注意することが重要です。それは良いことだ。 AI シミュレーションを完全に補完するために必要なのは、現実の条件下で実施されるテストのごく一部だけであり、完全な自律性をより迅速に達成するのに役立ちます。
AImotive の創設者兼 CEO であるラスロー・キションティは連続起業家です。 AImotive は、彼の最初のベンチャーである Kishonti Ltd から発展しました。同社はすぐに高性能グラフィックスおよびコンピューティング ソリューションの大手企業になりました。その後、人工知能と自動運転が世界的に勢いを増し始めたため、同社は自動車分野に注力するようになった。ラスローは経済学と金融の学歴を持っています。