イベント, トピック, ニュース, リリース, 企業・業界, 技術・解説, 業界WATCH, 社会, 製品・サービス, 記事一覧

ボルボ、自動運転実験でNVIDIAのディープラーニング能力を備えた車載コンピュータを採用

このエントリーをはてなブックマークに追加
LINEで送る

volvo-the-in-vehicle-computer-with-a-deep-learning-ability-of-nvidia-in-automatic-operation-experiment-is-adopted20160106-4

人工知能とスーパーコンピューティングの能力を備えた初めての車載コンピュータ、 NVIDIA DRIVE PX 2がボルボ社の自動運転実走試験を支える

NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は、ネバダ州ラスベガスで開催されているコンシューマー・エレクトロニクス・ショー (CES) に於いて、ボルボ・カーズ（本社：ヴェストラ・イェータランド県・イエテボリ、ＣＥＯ：ホーカン·サミュエルソン、以下ボルボ）の自動運転車実験プロジェクト「Drive Me」の一環として、来年、路上走行試験を行う100台のVolvo XC90 SUVに、ディープラーニングをベースとしたコンピューティング・エンジンのNVIDIA DRIVE™ PX 2が採用されたと発表した。

volvo-the-in-vehicle-computer-with-a-deep-learning-ability-of-nvidia-in-automatic-operation-experiment-is-adopted20160106-3

自動運転は、安全な車を生みだす道標としてボルボ社が掲げる目標「VISION 2020」で中核を担う技術のひとつ。

ボルボでは、自動運転や半自動運転で世界をリードする技術に於いて、自動車業界における安全性の基準を塗り替えようとしている。

ボルボ・カーズの自動運転プログラムを担っている同社ディレクタ、マーカス・ロソフ（Marcus Rothoff）氏は、「ボルボでは、新車による死者と重傷者を2020年までにゼロにすることを目標に掲げています。

高性能で反応性に優れたNVIDIAのプラットフォームは、この目標の達成に向けた重要な一歩となるもので、当社の自動運転プログラムにとってもDrive Meプロジェクトにとっても申し分のない製品だと言えます」と語った。

volvo-the-in-vehicle-computer-with-a-deep-learning-ability-of-nvidia-in-automatic-operation-experiment-is-adopted20160106-1

ボルボの自動運転プログラム、Drive Meでは、運転という複雑な操作をディープラーニングで処理するNVIDIAのDRIVE PX 2エンジンをラグジュアリー・カーに搭載することを計画している。

この車は、ボルボの本社があるイェーテボリ周辺の道路では自動運転、その他の地域では半自動運転で走行する予定だ。

NVIDIAの自動車事業担当副社長兼ジェネラルマネジャー、ロブ・チョンガー（Rob Csongor）氏は、「NVIDIAのDRIVE PX 2エンジンとディープラーニングにとって、ボルボのDrive Meプロジェクトは理想的な応用例だと言えます。

NVIDIAとしては、エンジニア数千人が何年も心血を注いだ仕事の成果を提供することで、ボルボ社が安全性の目標を達成し、イェーテボリから世界各地へ自動走行車を走らせるお手伝いがしたいと考えています」と述べた。

人間が作成したアルゴリズムより正確に物体を認識

NVIDIA DRIVE PX 2エンジンを搭載すると、人工知能の一種であるディープラーニングを使って周囲にある物体を認識し、危険を予知して安全に走行することができるという。

DRIVE PX 2が持つ8テラフロップスという処理能力はMacBook Proなら150台分に相当するレベルであり、複数のセンサから入力されるデータをリアルタイムに処理し、車線、車両、歩行者、道路標識などを車両周囲の全方位について検出するとともに、さまざまな自動運転機能を実現することが可能。

近年、ディープラーニングの技術が飛躍的に進み、外の世界を認識するコンピュータの能力が格段に高まってきた。

膨大なデータと処理能力を利用すれば、人間がプログラミングしたアルゴリズムでは不可能なほど複雑な物体も認識できるソフトウェアが生みだせる。

ディープラーニングでは、NVIDIAのスーパーコンピューティングGPUがよく利用されている。

たとえばMicrosoftもGoogleも、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeで十分に修練を積んだ人間より好成績をあげる画像認識システムを構築しているが、その際、両社ともGPUを活用している。

加えてMicrosoftは、先日、知能試験で人間の上を行くレベルまでディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングすることにも成功している。

自己位置推定と経路探索

自己位置推定と経路探索においては、その瞬間の周辺状況と詳細地図を比較し、安全な走行経路をみつけてその通りに進んでいくことができる。

状況に変化があれば、変化に応じた調整を行っていく。DRIVE PX 2は、このほかにも、カメラからの入力データをつなぎ合わせ、車両周辺の全方位モニターを実現するといったことも可能。

複数センサのデータを解釈しなければならない自動運転自動車は膨大なコンピューティング資源が必要となるため、開発早期のプロトタイプはトランクがコンピュータで一杯でした。DRIVE PX 2なら、同じ機能をタブレット・サイズで実現することができる。

volvo-the-in-vehicle-computer-with-a-deep-learning-ability-of-nvidia-in-automatic-operation-experiment-is-adopted20160106-2

NVIDIAについて

1993年以来、NVIDIA（NASDAQ: NVDA）は、ビジュアル・コンピューティングという芸術的な科学の世界をリードしてきた。

今日もゲーミング、自動車、データセンターおよびプロフェショナル・ビジュアリゼーションの分野で特化したプラットフォームを提供し続けている。

詳細情報　http://nvidianews.nvidia.com/

 

この記事と併せて読まれた記事:
  1. ヴァレオ、パリモーターショーで自らの積極性を顕示
  2. トヨタ自動車とソフトバンク、日の丸連合実現を占う
  3. 経産・国交省、空飛ぶクルマ実現のロードマップ造りへ
  4. トヨタ自動車、多目的電動モビリティのイーパレットコンセプトをCESで発表
  5. トヨタ自動車とパナソニック、車載用角形電池で協業へ
  6. ジャガー・ランドローバー、未来の車両保有はステアリングだけになると云う未来を示唆
  7. NVIDIA、トヨタ自動車が開発する自動運転システムの人工知能（ＡＩ）に技術提供へ
  8. アウディQ7「ディープラーニングコンセプト」が、CES2017で優れた機械学習能力を披露
  9. フォルクスワーゲン、グループ傘下に新しいオンデマンドモビリティ会社「MOIA（モイア）」を設立
  10. IBMとGM、OnStarとWatsonを結びつけるモビリティ環境初の人工知能開発に着手
  11. トヨタ自動車、「TOYOTA i-ROAD」の実用化に向け、事業者向け利用ニーズ等の検証を実施
  12. トミーカイラＺＺを生んだＧＬＭ、パリモーターショーに新コンセプトカー「ＧＬＭ Ｇ４」の出展へ
  13. アウディ、最新技術をＣＥＳ２０１６で公開。進化したＥＶ化・デジタル化・そして自動運転化へ
  14. ＢＭＷ、ＣＥＳ２０１６で最新のユーザー・インターフェースを公開
  15. コンチネンタルとHERE、CESの会期に合わせて予測運転のデモンストレーションを実施