時代はAI、本気で年収1000万円稼ぎたい人

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自動運転でもAIの存在が大きい

センサーが収集した周囲の情報を処理して、自車の周囲にあるものを認識した後に、進路変更や障害物の回避など、クルマをどのように動かすのかを決めるのは自動運転においては、「人間」ではなく「AI(人工知能)」です。

AIとは言っても、人間が何もしなくても済むようなAIは、現在実用化されている「ルールベース」のAIでは不十分です。

ルールベースとは?

ある種のルールを事前にプログラムに記述しておくことです。

例えば、各種センサーから取得した情報と現在の走行速度を照らし合わせます。

その時に「このままでは、衝突してしまう。」と判断した場合にブレーキを掛ける「衝突被害軽減ブレーキ」なんかを言います。

ルールベースのAIの場合は、自動車に乗っていて遭遇する可能性のある全てのシナリオを事前にルールとして記述しておく必要がありますが、事実上それは不可能な事でしょう。

完全自動運転の実現には「停車中のバスの背後から、子供が飛び出してくるかもしれない」「停車中の車のドアが突然開くかもしれない」といった、これから起こる状況を予測できるようなAIが必要になります。

これが実現できると期待されるAI技術がディープラーニング(深層学習)です。

ディープラーニング

ディープラーニングは色々とありますが、自動運転に関する事の場合は、カメラやセンサーから収集した膨大な道路状況の画像データを入力して速度を緩めるべき状況や車間距離をとるべき状況の特徴、傾向データを学習させることで、AIを成長させていく事が可能です。

こうして学習させ賢くなったAIは知識データと運転行動制御を結び付ける事で起こり得るに対する予測が出来るようになります。

さらに、従来の画像認識技術では、自動車や歩行者、道路標識など認識対象ごとに、それぞれ異なるアルゴリズムが必要でしたが、ディープラーニングによる画像認識では、単一のアルゴリズムで異なる対象物を認識できます。

しかも、その車がどの様なタイプのどの様な車種か、あるいは歩行者が正面を向いているのか、横を向いているのかといった属性まで把握する事が出来ます。

ディープラーニングの技術で、業界をリードしているのがエヌビディアと言う会社です。

エヌビディアは、世界最高性能のGPUとディープラーニングを組み合わせた車載コンピュータの開発によって、完全自動運転の最も近い位置にいる企業だと言えます。(2020年10月)

熟練のドライバーが車を運転して、アクセル、ブレーキ、ステアリングなどの運転操作をAIがカメラの映像を見ながら学習していく、こうして走行距離を重ねていくだけで、熟練ドライバーの運転スキルをAIが覚えてしまうという仕組みです。

大量のカメラ映像を分析するディープラーニングでは、計算量が膨大となります。

しかし、エヌビディアが圧倒的な優位性を持つGPUは並列処理を得意として、CPUに対して高速処理が出来ます。

完全な自動運転の実現に向けて

現在、エヌビディアの車載コンピュータは、自動運転開発を手掛けている自動車メーカー各社のプロジェクトでは引っ張りだこです。

国内や国外の、トヨタやアウディなどの完成車メーカーだけではなく、自動車部品のメーカーとも提携しています。

また、地図サービス会社とも連携して、自動運転向けの高精度地図の開発も行っています。

まとめ

やっぱり自動運転でもAIが出てきました。

これからは、AIに関する技術が時代を席巻するんですね。

ですが、AIは複数の事をこなすのは苦手なようです。

車の運転向けのAIは全く関係ない事には使えないという事です。

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