前回、自動運転時代の到来を見据えた、シャープによるEV事業への参入についてお伝えしました。(参照:アイデアよもやま話 No.6097 シャープがEV事業に参入することの意味!)
そうした中、昨年9月9日(月)放送の「ワールドビジネスサテライト」(テレビ東京)でチューリングが完全自動運転向け生成AIの基盤モデルを国内初で開発したことについて取り上げていたのでご紹介します。
完全自動運転の開発に取り組むスタートアップ、チューリング株式会社が国内初となる自動運転向け生成AIの基盤モデルを開発したことがテレビ東京の取材で分かりました。
AIがセンサーなどから得られる視覚データを詳細に言語化し、適切な経路計画を瞬時に生成するということです。
また80時間以上の運転データを学習させたことで、信頼性を確保出来たとしています。
チューリングは、経済産業省が進める国産・生成AIの開発プロジェクト「GENIAC(ジーニアック)」(添付1参照)に参加し、国からも支援を受けています。
以上、番組の内容をご紹介してきました。
そもそも今はAI革命の時代に入り、様々な成果が期待されています。(添付2参照)
そして、中でも生成AIはAI革命の大きな柱と言えます。(添付3参照)
そして、生成AIを活用した自動運転技術は他の自動運転技術と比べて開発コストや時間を削減出来ると期待されています。(添付4参照)
そうした中、生成AIを活用した完全自動運転の開発に取り組んでいる企業については添付5を参照下さい。
そして、生成AIとカメラのみによる完全自動運転車の開発に注力している企業については添付6を参照下さい。
現在、生成AIとカメラのみによる完全自動運転車の開発に注力している企業の中で、チューリングはトップランナーのようです。
そして、チューリングによる完全自動運転の開発の進捗状況については添付7を参照下さい。
こうして見てくると、チューリングには、生成AIとカメラのみという単純な構成での低コストによる技術での完全自動運転車の実用化が世界に先駆けて期待出来ます。
しかも、生成AIの活用により、実際の走行データからリアルタイムで改善点が把握出来、反映出来るのです。
ということで、是非チューリングには、完全自動運転車において、半導体産業におけるアームやエヌビディア、あるいはTSMCのような位置を確立していただきたいと思います。
なお、チューリングのような特定の分野での先進技術を持ったトップランナーには国内外の企業からの開発資金が得られると期待出来るので開発スピードに弾みが付くと期待出来るのです。
添付1)
経済産業省が進める国産・生成AIの開発プロジェクト「GENIAC(ジーニアック)」とは?
ChatGPT
経済産業省が推進する「GENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)」は、日本国内の生成AI開発力を強化するためのプロジェクトです。2024年2月に開始され、生成AIの核となる基盤モデルの開発支援を目的としています。
経済産業省
主な取り組み内容:
• 計算資源の提供支援: 基盤モデル開発には大量の計算資源が必要です。GENIACでは、最新のGPUを搭載したGoogleの計算資源を無償で提供し、開発者が約6カ月間利用できる環境を整備しています。
JECC
• 関係者間の連携促進・対外発信: 開発者同士のネットワーキングや知見共有を促進するため、セミナーやマッチングイベントを開催しています。これにより、生成AIの利活用を推進し、国内の開発力向上を目指しています。
経済産業省
参加企業・機関:
GENIACには、以下の企業や研究機関が参加しています:
• 株式会社ABEJA
• Preferred Elements
• 東京大学
• Sakana AI
• ストックマーク株式会社
• 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構
• Turing株式会社
これらの組織は、計算資源の提供を受け、国産の生成AI開発を推進しています。
インプレス ウォッチ
プロジェクトの目的:
GENIACは、国内の生成AI開発力を底上げし、国際競争力を強化することを目指しています。生成AIは、産業活動や国民生活に大きな影響を与える技術とされており、その開発力の強化は日本のイノベーション創出に直結します。
経済産業省
詳細や最新情報については、経済産業省の公式ウェブサイトをご参照ください。
経済産業省
添付2)
AI革命では、具体的にどのような成果が期待出来るか?
ChatGPT
AI革命によって、社会や産業において以下のような具体的な成果が期待できます。これらは、AIが持つ効率性、知識の活用能力、学習能力、そして創造力によるものです。
________________________________________
1. 経済の効率化と生産性向上
• 自動化の促進:
o 製造業でのロボティクス導入による自動化。
o ホワイトカラー業務(データ分析、レポート作成、顧客対応など)の効率化。
• 予測精度の向上:
o 需要予測、在庫管理、金融市場の動向予測などでAIがデータをもとに精密な分析を提供。
• コスト削減:
o 効率的な運営によるエネルギー使用量や労働コストの削減。
________________________________________
2. 医療の進化
• 早期診断:
o 画像解析AIによるがんや疾患の早期発見。
o 遺伝子データ解析による個別化医療の進展。
• 治療の最適化:
o ロボット手術やAIによる治療プランの提案。
• 医薬品開発の短縮:
o 新薬開発のプロセスにおいてAIが分子の設計や試験のシミュレーションを支援し、開発期間を大幅に短縮。
________________________________________
3. 教育の個別化
• 学習のパーソナライズ:
o 学生一人ひとりの進度や理解度に応じたカリキュラムをAIが提案。
• 新しい学習手法の導入:
o VRや生成AIを活用した体験型教育。
• 教育格差の解消:
o 遠隔地や教育リソースが限られた地域でのAIによるサポート。
________________________________________
4. 環境保護と持続可能性
• エネルギー効率の向上:
o スマートグリッドやエネルギー消費の最適化。
• 環境監視:
o 衛星データとAIを使った森林破壊や気候変動の監視。
• リサイクルの自動化:
o ゴミ分別やリサイクルプロセスにおけるAIの活用。
________________________________________
5. 新しいビジネスモデルの創出
• 生成AIによる新たな市場形成:
o コンテンツ制作、AIアート、バーチャルキャラクター、ゲーム開発。
• プラットフォームの進化:
o AIアシスタントを活用したサービスの普及。
o カスタマーエクスペリエンス(CX)の向上。
________________________________________
6. 社会インフラの改善
• 交通の効率化:
o 自動運転車やAI交通制御システムによる渋滞の軽減。
o 配送や物流業務の最適化。
• 災害予測と復旧:
o 自然災害の発生予測や被害分析。
o 被災地での救助活動を支援するロボットやドローン。
________________________________________
7. 新しい科学的発見
• 研究の効率化:
o AIが大量のデータを解析し、新しいパターンや知見を発見。
o 宇宙探査や量子物理学などでのAI活用。
• シミュレーションの進化:
o 実験や試行錯誤が必要な分野でAIが仮説を検証。
________________________________________
8. 個人の利便性向上
• スマートアシスタント:
o AIを活用した個人生活の効率化(スケジュール管理、買い物支援など)。
• 生活の質向上:
o 高齢者や障がい者向けの支援技術(音声認識、動作補助ロボット)。
________________________________________
結論
AI革命は、経済、医療、教育、環境、社会インフラ、科学研究など、さまざまな分野で具体的な成果をもたらします。その影響は、単なる効率化に留まらず、人々の生活の質を向上させ、地球規模の課題解決に貢献する可能性を秘めています。
添付3)
生成AIはAI革命の大きな柱と言えるか?
ChatGPT
生成AI(Generative AI)は、間違いなくAI革命の大きな柱の一つと言えます。以下に、その理由を示します。
________________________________________
1. 革命的な技術の進化
• 生成能力の向上:
o 文章、画像、音声、動画など、多様な形式のコンテンツを生成する能力を持つ生成AIは、これまで人間に依存していたクリエイティブなプロセスを自動化しつつあります。
• 汎用性:
o チャットボット、コンテンツ制作、自動設計、シミュレーションなど、さまざまな分野で適用可能です。
________________________________________
2. 人間の創造性を補完
• 効率化:
o 人間が時間を要するタスク(文章作成、設計、デザインなど)を短時間で実行可能。
• アイデアの創出:
o クリエイターや開発者が新しいアイデアを探す際の支援役として機能します。
o たとえば、映画の脚本、マーケティングキャンペーンのアイデア、アートの制作。
________________________________________
3. 社会と産業への影響
• 新しい産業の創出:
o ゲームデザイン、バーチャルインフルエンサー、AIアートなど、生成AIを活用した新たな産業が急成長。
• 既存産業の変革:
o 医療(診断データの解析)、教育(パーソナライズされた教材)、ビジネス(カスタマーサポート自動化)など、幅広い分野で効率と質の向上が期待されています。
________________________________________
4. 他のAI分野との相乗効果
• データ生成のサポート:
o データ不足を補うためのシミュレーションデータ生成。
• 強化学習との統合:
o 生成AIがシミュレーション環境を提供し、ロボティクスやエージェントのトレーニングを強化。
• 自然言語処理の進化:
o 高度な会話型AIの開発を牽引。
________________________________________
5. 課題も含めた進化の可能性
• 倫理的課題:
o 偽情報や著作権侵害のリスク。
• 社会的影響:
o 職業への影響や格差拡大の懸念。
• 対策の必要性:
o 法規制や倫理的ガイドラインの策定。
________________________________________
結論
生成AIは、その技術的進化、産業や社会への影響、他分野との相乗効果によって、AI革命を支える重要な要素となっています。ただし、課題への対策を含めて活用することで、持続可能な成長とイノベーションが可能になるでしょう。
添付4)
生成AIを活用した自動運転技術は他の自動運転技術と比べてどうか?
ChatGPT
生成AIを活用した自動運転技術は、従来の自動運転技術と比較して以下の点でユニークな利点や課題を持っています。
________________________________________
生成AIを活用した自動運転技術の特徴
1. シミュレーションデータの生成
• 利点:
o 生成AIは、現実世界では再現が難しいシナリオや、希少な事故状況を模擬データとして生成できます。
o より多様な運転シナリオをAIモデルに提供し、学習データを大幅に増やすことが可能です。
o 高精度なシミュレーション環境を用いることで、開発コストや時間を削減します。
• 比較:
o 従来技術では、実車を使ったテストや限定的なシミュレーションに頼ることが多く、コストや時間の制約がありました。
2. 動的環境への即時対応
• 利点:
o 生成AIは、道路環境や交通状況をリアルタイムで解析し、適切な運転戦略を生成する能力があります。
o 例えば、予測不能な障害物や急な天候変化に対して、即興的な運転計画を立てられる可能性があります。
• 比較:
o 従来技術では、事前にプログラムされた固定的なルールに基づいて対応するため、未知の状況への柔軟性が課題でした。
3. ユーザー行動のパーソナライズ
• 利点:
o 生成AIはドライバーや乗客の嗜好や行動を学習し、個別に最適化された運転スタイルを提供できます。
o 例えば、快適性を重視する運転や、エネルギー効率を最大化する運転を動的に選択可能です。
• 比較:
o 従来の技術は、標準化された運転スタイルに偏りがちで、ユーザーごとのカスタマイズが限定的でした。
4. 言語モデルとの統合
• 利点:
o 生成AI(例: GPTベースのモデル)を搭載することで、車両との自然言語による対話が可能になります。
o ドライバーや乗客の指示や質問に対して、リアルタイムで適切な応答や運転調整が行えます。
• 比較:
o 従来技術では、音声コマンド機能はあったものの、生成AIほど柔軟で深い理解力はありませんでした。
________________________________________
課題
1. 安全性と信頼性
o 生成AIが作り出す解決策が予測不能な場合があり、安全性に疑念が生じる可能性があります。
o 特に、リアルタイムの生成プロセスが複雑すぎる場合、処理速度が遅れるリスクもあります。
2. ブラックボックス問題
o 生成AIは高性能ですが、意思決定の過程が不透明であり、法的責任の所在が明確でない場合があります。
3. 計算リソースの要求
o 生成AIは膨大な計算資源を必要とするため、車載システムへの実装にはさらなるハードウェアの進化が求められます。
4. データのバイアス問題
o 生成AIは学習データに依存するため、不適切なデータが学習されると偏った判断を下す可能性があります。
________________________________________
結論
生成AIを活用した自動運転技術は、従来の技術と比較して柔軟性や学習能力、カスタマイズ性で優れているものの、安全性や透明性の課題を克服する必要があります。これらの技術が成熟すれば、より高度な自動運転システムが実現する可能性が高いです。
添付5)
生成AIを活用した完全自動運転の開発に取り組んでいる企業は?
ChatGPT
生成AIを活用した完全自動運転の開発に取り組んでいる企業は、技術革新を牽引する存在として注目されています。以下に代表的な企業を挙げます。
________________________________________
1. チューリング株式会社(Turing Inc.)
• 特徴:
o 生成AIとカメラのみを用いた「End-to-End(E2E)」アプローチを採用。
o LiDARやレーダーを排除し、シンプルな構造で低コスト化を目指す。
o 日本発の企業で、「We overtake Tesla(テスラを超える)」をスローガンに掲げている。
• 進捗:
o 実証実験を進めており、完全自動運転の実現を目指している。
________________________________________
2. Tesla(テスラ)
• 特徴:
o 「Vision Only」戦略を採用し、カメラとAIを中心に据えた自動運転技術を開発。
o 生成AI技術を用いたニューラルネットワークで運転シナリオを学習。
• 進捗:
o Full Self-Driving(FSD)ベータ版を提供中。完全自動運転には未到達だが、進展が期待される。
________________________________________
3. Waymo(ウェイモ)
• 特徴:
o Googleの親会社アルファベットの傘下企業。生成AIを活用してシミュレーションや運転シナリオの学習を行う。
o カメラだけでなく、LiDARやレーダーも併用する複合的なアプローチを採用。
• 進捗:
o フェニックスなどで商用自動運転サービスを運営中。
________________________________________
4. Wayve(ウェイヴ)
• 特徴:
o イギリスのスタートアップで、生成AIを活用したE2E自動運転を開発。
o カメラ映像を元に生成AIで意思決定を行う。
• 進捗:
o 実証実験や商用車向けの自動運転開発を進めている。
________________________________________
5. NVIDIA(エヌビディア)
• 特徴:
o 生成AIを活用したシミュレーションプラットフォーム「DRIVE Sim」を提供。
o 自動運転車開発者向けのAIソリューションを提供することで、業界全体を支援。
• 進捗:
o 自社車両ではなく、自動運転技術のインフラを提供する形で広く影響を与えている。
________________________________________
6. Comma.ai
• 特徴:
o スタートアップ企業で、生成AIを利用した後付け型自動運転支援システムを開発。
o カメラとAIを組み合わせた低コストの技術が強み。
• 進捗:
o 自動運転支援に特化しており、完全自動運転の領域には至っていない。
________________________________________
7. Baidu(百度)
• 特徴:
o 中国の大手テクノロジー企業で、生成AIを含む先進的なAI技術を駆使して自動運転開発を進める。
o 「Apollo」プロジェクトを中心に完全自動運転技術を展開。
• 進捗:
o 中国国内で自動運転タクシーサービスを試験運行中。
________________________________________
結論
生成AIを活用した完全自動運転の開発は、チューリング株式会社のように特化した企業から、WaymoやTeslaといった大手テクノロジー企業まで幅広いプレイヤーが取り組んでいます。それぞれ異なるアプローチや戦略を採用しており、競争が激化している分野です。
添付6)
こうした中で、生成AIとカメラのみによる完全自動運転車の開発に注力しているのはどこか?
ChatGPT
生成AIとカメラのみによる完全自動運転車の開発に注力している企業は以下の通りです。このアプローチは、LiDARやレーダーなどのセンサーを用いずに、AIの高度な処理能力を最大限に活用することで低コストかつ効率的な自動運転を目指すものです。
________________________________________
1. チューリング株式会社(Turing Inc.)
• 特徴:
o 日本発のスタートアップで、生成AIとカメラのみを用いたEnd-to-End(E2E)自動運転を追求しています。
o LiDARやレーダーを排除し、ハードウェアをシンプル化してコスト削減と信頼性向上を実現。
o 自社で生成AI技術を強化しながら、完全自動運転の早期実現を目指しています。
________________________________________
2. Tesla(テスラ)
• 特徴:
o 「Vision Only」戦略を推進し、カメラとAIのニューラルネットワークを組み合わせたシステムを開発。
o CEOイーロン・マスクのビジョンの下、LiDARを「不要」とする立場を明確にしている。
o 完全自動運転にはまだ達していませんが、Full Self-Driving(FSD)ベータ版をリリースして進化を続けています。
________________________________________
3. Wayve(ウェイヴ)
• 特徴:
o イギリスのスタートアップで、生成AIを活用したカメラベースのE2E自動運転技術を開発。
o 汎用的なAIを用いて都市環境での運転を学習し、シンプルなハードウェアでの運転制御を実現。
o 商用車両での実証実験を行い、スケーラブルな技術を開発しています。
________________________________________
4. Comma.ai
• 特徴:
o 後付け型のカメラベース自動運転支援システムを開発しており、LiDARやレーダーを使用しない。
o 生成AI技術の応用は限定的ですが、カメラとAIを中心としたアプローチを強調しています。
________________________________________
注目ポイント
• チューリング株式会社は、特に生成AIとカメラのみという完全自動運転技術に特化しており、他の企業と比較してアプローチの純度が高いです。
• TeslaやWayveも同様の方向性を目指していますが、チューリングのように完全に生成AIとカメラのみでの技術構築に集中している企業は数少ないと言えます。
________________________________________
結論
生成AIとカメラのみによる完全自動運転車の開発に最も注力しているのは、日本のチューリング株式会社です。他にもTeslaやWayveが類似のアプローチを進めていますが、チューリングはこの分野での専門性と特化性が際立っています。
添付7)
チューリングによる完全自動運転の開発の進捗状況は?
ChatGPT
チューリング株式会社は、生成AIとカメラのみを活用した完全自動運転技術の開発を進めている日本のスタートアップ企業です。以下に、同社の最新の開発状況をまとめます。
1. 専用計算基盤「Gaggle Cluster」の構築
2023年11月、チューリングは完全自動運転AIの開発を加速するため、専用の計算基盤「Gaggle Cluster」を構築しました。この基盤は、大規模モデルの分散学習に最適化されており、NTTPCコミュニケーションズやNTTドコモのグループ企業の支援を受けて設計されています。
SPR TIMES
2. 自動運転AI「TD-1」の開発と走行試験
「Gaggle Cluster」を活用し、チューリングは独自の自動運転AI「TD-1」を開発し、走行試験を開始しました。このAIは、カメラ映像のみを入力とし、周辺地図や車両・歩行者の認識、運転操作までを単一のモデルで処理するTransformerモデルです。「TD-1」は、2025年12月に人間の介入なしで都内を30分間走行することを目指す「Tokyo30」プロジェクトの一環として開発されています。
SPR TIMES
3. 生成世界モデル「Terra」の開発
2023年9月、チューリングは日本初の自動運転向け生成世界モデル「Terra」を開発しました。このモデルは、現実の運転シーンを高精度に再現するシミュレーターとして機能し、複雑な状況下での自動運転システムの学習と評価を可能にします。さらに、Terraは自動運転システムの一要素として、周囲の状況を分析し、未来の予測結果を運転判断に活用することができます。
PR TIMES
4. 自動運転EVの市場投入計画
チューリングは、カメラ方式による自動運転技術を搭載した電気自動車(EV)を2023年内に100台販売する計画を発表しました。この取り組みは、実際の市場での運用を通じて技術の実証と改良を進めることを目的としています。
ニュースイッチ
5. 採用とチーム強化
チューリングは、完全自動運転の実現に向けて、生成AIやエンボディドAIの開発に注力しています。同社は、2030年までに完全自動運転を実現することを目標としており、そのための人材募集やチーム強化を積極的に行っています。
トゥール
これらの取り組みにより、チューリングは日本発の完全自動運転技術の実現に向けて着実に前進しています。特に、生成AIとカメラのみを活用する独自のアプローチは、業界内外から注目を集めています。
さらに詳しい技術的な解説や開発プロセスについては、以下の動画(こちらを参照)をご参照ください。
TrackBack (0)| by e-an
TrackBackURL : ボットからトラックバックURLを保護しています