NVIDIA、自動運転車両向けディープニューラルネットワークへのアクセスを運輸業界に提供 自動運転車の学習結果を共有可能に

NVIDIAの「NVIDIA DRIVE」は、自動運転向けのAV 開発におけるデファクト スタンダードとなっており、自動車メーカーやトラック メーカー、ロボタクシー会社、ソフトウェア会社、大学などで広く利用されている。

2019年12月18日、NVIDIAは、自動運転車 (AV) の開発のために、運輸業界がNVIDIA DRIVEディープ ニューラル ネットワーク(DNN)をNVIDIA GPU Cloud (NGC) コンテナー レジストリから利用できるようにすると発表した。これにより、NVIDIAの先進の学習ツールを通じて、データの機密性を守りながら、データセットの活用が可能になる。
同社は現在、自社のトレーニング済みAIモデルとトレーニングコードをAV開発者が利用できるようにしており、NVIDIA AIツール群を使用して、エコシステムがモデルを自由に拡張およびカスタマイズし、自社の自動運転システムの堅牢性と機能を向上させることが可能となっている。NVIDIA の創業者/CEO 、ジェンスン フアン (Jensen Huang)氏 は、今回の件について、以下のようにコメントしている。

NVIDIA の創業者/CEO 、ジェンスン フアン氏

AI 自動運転車両は、ソフトウェアによって定義可能な車両であり、多様なデータセットに基づき世界中で走行することが求められています。自動運転車両の開発者に対してNVIDIA の DNN と先進の学習ツールの利用を可能にして、多様なデータセットで最適化を行えるようにすることで、データの所有権と機密性を保ちながら、企業や国を横断して学習結果を共有できます。つまり、全世界での自動運転車両の実用化を加速させているのです。



IHS Markitの人工知能上級研究ディレクターであるルカ デ アンブロッギ (Luca De Ambroggi) 氏も、次のように述べている。

IHS Markit 人工知能上級研究ディレクター ルカ デ アンブロッギ氏

NVIDIA は、運輸業界向けの最も深く幅広いDNN やAI の開発における世界的なリーダーとなっています。これらのアルゴリズムを、ツールやワークフロー インフラストラクチャを含めて外部に提供し、カスタマイズ可能にすることにより、安全で自律的な交通手段の展開が促進されるでしょう



NVIDIA は、NVIDIA DRIVE AGXプラットフォームで実行され、生のセンサーデータから世界を深く理解するDNNの開発とトレーニングを数年をかけて行ってきた。これらのDNNは、交通信号と標識の認知、物体 (車両、歩行者、自転車) の検知および経路認知、ならびに車両内での視線検知やジェスチャー認識といった課題に対応している。



AI 開発用の先進の学習ツール

今回、同社は、DNN を利用可能にする事に加え、一連の先進的なツールを提供すると発表。開発者が独自のデータセットと目標とする機能のセットを使って、同社のDNNをカスタマイズし拡張する事が可能となることで、これらのツールにより、能動学習、フェデレーション ラーニングおよび転移学習を使って、以下のように DNN をトレーニングすることができるようになる。

● 能動学習は、モデルの精度が向上させますが、人によるデータのキュレーションではなくAI による自動的なデータ選択を行う事によって、データ収集費用の削減が可能に。
フェデレーション ラーニングにより、企業は、データの機密性や自社の知的財産を保護しながら、国をまたいで、さらに他の企業と共同でデータセットを活用する事ができる。
転移学習により、NVIDIA DRIVE の顧客は、NVIDIAの自動運転車両開発に対する大規模な投資を活用して自社の認識ソフトウェア開発を加速できるようになり、さらに自社のアプリケーションや目標とする性能を実現するためのニューラルネットの構築も可能に。

NGC で AI モデルが利用可能にすること、ならびに先進のトレーニングツールを導入することによって、同社は、AVの開発および展開のためのエンドツーエンド プラットフォームを強化していると述べている。

関連サイト
NVIDIA

ABOUT THE AUTHOR / 

ロボスタ編集部
ロボスタ編集部

ロボスタ編集部では、ロボット業界の最新ニュースや最新レポートなどをお届けします。是非ご注目ください。

PR

連載・コラム