AIを学習させるAI「ATLAS」 完全自動運転へ:アセントロボティクス石﨑氏インタビュー
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2018/9/14(金)
完全自動運転の実現に向けソフトウェアを開発しているアセントロボティクス株式会社(以下、アセントロボティクス)。ソフトウェアのフレームワークとなるAI教育環境「ATLAS(以下、アトラス)」は実車での実証実験が始まり、2020年の自動運転レベル4への到達に着々と歩を進めている。業界も注目するこの技術について、代表取締役 CEOの石﨑雅之氏に話を伺った。
【本記事に使用する資料は全てアセントロボティクス(株)より提供】
多様なAIの学習環境を生成するアトラス
――アトラスやその技術について教えてください。
アトラスは、AIを学習させる学習環境としてのAIです。そもそも、AIを学習させるためには膨大なデータが必要です。データがない環境下で、どう学習させるかという点がAI業界における大きなチャレンジです。車が割り込んできたときや子供が飛び出してきたときなど、例外的な道路状況にどう対応するのか。実車データを集めても、1パターンだけでは意味がありません。いろいろな状況を想定した学習データを作らなければ学習ができないからです。アトラスは何万通りもの例外的な状況のデータを生成してAIを学習させるAIの学習環境です。――AIにどのような学習をさせるのでしょうか?
先ほど述べたような例外的な状況は、実際に走行してもなかなか遭遇しません。そこでアトラスでは、仮想環境で例外的な状況をつくり、AIに学習させます。最初は、直進、カーブ、左右確認など、基礎的な運転スキルを学ばせます。その後、状況に応じた最適な方法を選択するスキルをAIの学習環境で身につけさせます。現在、それらのスキルを検証するための実車も完成いたしました。各種センサーを搭載した車両で、仮想環境で学習したスキルの検証を行っています。――自動車メーカーでもシミュレーターは広く使用されています。アトラスはどのような仕組みでしょうか?
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