交通天国でのマッチ: AI と自動運転車

人工知能 (AI) は、私たちが物や人を運転して輸送する方法に革命をもたらす可能性を秘めています。 自律走行車とも呼ばれる自動運転車は、AI やその他の高度な技術を使用して、人間のドライバーを必要とせずに道路や高速道路をナビゲートする一種の車両です。

自動運転車にはいくつかの利点があります。 XNUMX つは、ヒューマン エラーによる事故の数を大幅に削減できる可能性があることです。 これにより、路上での死傷者が減少する可能性があります。 自動運転車は、相互に通信し、ルートと速度を最適化するためにリアルタイムで意思決定を行うことができるため、交通の流れを改善し、渋滞を緩和することもできます。

さらに、自動運転車は、燃料消費と排出ガスを削減することで、環境にプラスの影響を与える可能性もあります。 また、年齢、障害、またはその他の要因により運転できない人々のモビリティを向上させることもできます。

人工知能は自動運転車でどのように使用されていますか?

自動運転車が普及するまでには、まだ多くの課題があります。 主な課題の XNUMX つは、公道で使用できる信頼性と安全性を備えた AI システムを開発することです。 また、乗客や歩行者の安全をどのように確保し、事故が発生した場合の責任をどのように処理するかなど、考慮すべき規制、法律、および倫理的な問題もあります。

これらの課題にもかかわらず、自動運転車の開発は急速に進んでいます。 従来の自動車メーカーやテクノロジー企業を含む多くの企業がこの技術に多額の投資を行っており、一部の地域では自動運転車がすでに公道でテストされています。 自動運転車が一般的になる時期を正確に予測することは困難ですが、近い将来、路上で自動運転車を見ることになるでしょう。

自動車産業における人工知能

自動運転車で人工知能が使用されるいくつかの方法を次に示します。

感覚と知覚

自動運転車は、カメラ、ライダー、レーダー、超音波センサーなどのさまざまなセンサーを使用して、周囲に関するデータを収集します。 このデータは AI アルゴリズムを使用して処理および分析され、環境の詳細なマップが作成され、歩行者、他の車両、信号機、道路標識などのオブジェクトが識別されます。

意思決定

自動運転車は人工知能を使用して、センサーから収集したデータに基づいてリアルタイムの意思決定を行います。 たとえば、自動運転車が道路を横断する歩行者を検出すると、AI を使用して減速や停止などの最善の行動方針を決定します。

予測モデリング

自動運転車は AI を使用して、歩行者や他の車両など、他の道路利用者の行動を予測します。 これにより、車は潜在的な問題を予測し、それらを回避するための適切な行動をとることができます。

自然言語処理

一部の自動運転車には音声認識技術が搭載されており、乗客は自然言語を使用して車と通信できます。 このテクノロジーは、AI を使用して音声コマンドを理解し、応答します。

全体として、AI は自動運転車の重要なコンポーネントであり、自動運転車が環境を感知、認識、ナビゲートし、意思決定を行い、変化する状況にリアルタイムで対応できるようにします。

自動運転車におけるディープラーニング

ディープ ラーニングは、大規模なデータセットで人工ニューラル ネットワークをトレーニングする機械学習の一種です。 これらのニューラル ネットワークは、データ内のパターンを学習および認識することができ、画像および音声認識、自然言語処理、予測モデリングなどの幅広いタスクの実行に使用できます。

自動運転車のコンテキストでは、車のナビゲーションと意思決定を可能にする人工知能システムの精度と信頼性を向上させるために、ディープ ラーニングがよく使用されます。 たとえば、深層学習アルゴリズムを画像や動画の大規模なデータセットでトレーニングして、自動車が周囲の物体 (歩行者、他の車両、交通標識など) を認識して分類できるようにすることができます。

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PaddlePaddle ディープ ラーニング フレームワークは、AI を産業用アプリケーションに拡張します

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ディープラーニングは、自動運転車の予測モデリングの精度を向上させるためにも使用されます。 たとえば、自動車はディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、センサーからのデータを分析し、歩行者が特定の場所で道路を横断する可能性や、別の車両が突然車線変更を行う可能性を予測できます。

自動運転車における GDDR6 の重要性

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) は、グラフィック処理ユニット (GPU) で使用されるメモリの一種で、グラフィック レンダリングやその他の計算負荷の高いタスクのデータを格納および処理します。 自動運転のコンテキストでは、自動運転車の操作に必要な大量のデータの高速処理を可能にするため、GDDR6 は重要です。

自動運転車は、カメラ、ライダー、レーダー、超音波センサーなどのさまざまなセンサーに依存して、周囲に関するデータを収集します。 このデータは AI アルゴリズムを使用して処理および分析され、環境の詳細なマップが作成され、歩行者、他の車両、信号機、道路標識などのオブジェクトが識別されます。 これらのタスクを可能にするために必要なデータ処理と分析は、計算集約的であり、データをすばやく保存してアクセスするには、GDDR6 などの高速メモリが必要です。

データの高速処理を可能にするだけでなく、GDDR6 はエネルギー効率も高く、これは自動運転車の動作にとって重要です。自動運転車は、再充電する必要なく長時間動作できる必要があるからです。

全体として、GDDR6 は、自動運転車の操作に必要な大量のデータを高速かつ効率的に処理できるため、自動運転の未来にとって重要な技術です。

自動車の人工知能アルゴリズムと自動運転車

自動車の AI アルゴリズムでは、教師あり学習方法と教師なし学習方法の両方が利用されています。

教師あり学習

教師あり学習は、モデルがラベル付きデータセットでトレーニングされるタイプの機械学習です。つまり、データは正しい出力でラベル付けされています。 教師あり学習の目標は、ラベル付けされたデータに基づいて入力を出力にマッピングする関数を学習することです。

トレーニング プロセス中、モデルには一連の入力/出力ペアが提示され、最適化アルゴリズムを使用して内部パラメーターを調整し、新しい入力が与えられた場合の出力を正確に予測できるようにします。 モデルがトレーニングされると、それを使用して、新しい目に見えないデータの予測を行うことができます。

教師あり学習は、分類 (クラス ラベルの予測)、回帰 (連続値の予測)、構造化予測 (シーケンスまたはツリー構造の出力の予測) などのタスクによく使用されます。

教師あり学習は、自動運転車でさまざまな方法で使用できます。 以下にいくつかの例を示します。

• オブジェクト認識: 教師あり学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、自動運転車のセンサーによって収集されたデータ内のオブジェクトを認識することができます。 たとえば、モデルをトレーニングして、画像または LIDAR ポイント クラウド内の歩行者、他の車両、信号機、道路標識を認識することができます。
• モデリング： 教師あり学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、環境内で特定のイベントが発生する可能性を予測できます。 たとえば、特定の場所で歩行者が道路を横断する可能性や、別の車両が突然車線変更を行う可能性を予測するようにモデルをトレーニングできます。
• 行動予測: 教師あり学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、歩行者や他の車両など、他の道路利用者の行動を予測できます。 これは、たとえば、歩行者が特定の場所で道路を横断する可能性を予測したり、別の車両が突然の車線変更を行う可能性を予測したりするために使用できます。

教師なし学習

教師なし学習は、モデルがラベル付けされていないデータセットでトレーニングされるタイプの機械学習です。つまり、データは正しい出力でラベル付けされていません。 教師なし学習の目標は、特定の出力を予測することではなく、データのパターンや関係を発見することです。

教師なし学習アルゴリズムには、予測する特定のターゲットがなく、代わりにデータ内のパターンと関係を見つけるために使用されます。 これらのアルゴリズムは、クラスタリング (類似したデータ ポイントをグループ化する)、次元削減 (データ内の特徴の数を削減する)、異常検出 (異常なデータ ポイントや他のデータ ポイントと適合しないデータ ポイントを識別する) などのタスクによく使用されます。データ）。

教師なし学習は、自動運転車でさまざまな方法で使用できます。 以下にいくつかの例を示します。

• 異常検出： 教師なし学習アルゴリズムを使用して、自動運転車のセンサーによって収集されたデータ内の異常または予期しないイベントを特定できます。 たとえば、教師なし学習アルゴリズムを使用して、予期しない場所で道路を横切る歩行者や、突然の車線変更を行う車両を識別することができます。
• クラスタリング： 教師なし学習アルゴリズムを使用して、自動運転車のセンサーによって収集されたデータをクラスター化し、類似のデータ ポイントをグループ化できます。 これは、たとえば、さまざまな種類の路面に対応するデータ ポイントをグループ化したり、さまざまな交通状況に対応するデータ ポイントをグループ化するために使用できます。
• 特徴抽出： 教師なし学習アルゴリズムを使用して、自動運転車のセンサーによって収集されたデータから特徴を抽出できます。 たとえば、教師なし学習アルゴリズムを使用して、環境内のオブジェクトのエッジに対応する LIDAR ポイント クラウド内のフィーチャを識別したり、シーン内のオブジェクトのエッジに対応する画像内のフィーチャを識別したりできます。

自動運転車の自律性のレベル

自動運転車は一般に、レベル 0 (自動化なし) からレベル 5 (完全自動化) までの自動化レベルに従って分類されます。 自動化のレベルは、Society of Automotive Engineers (SAE) によって次のように定義されています。

レベル0：自動化なし

ドライバーは常に車両を完全に制御できます。

レベル 1: 運転支援

車両には、車線維持やアダプティブ クルーズ コントロールなどの自動化された機能がいくつかありますが、ドライバーは注意を払い、いつでも制御できる状態にしておく必要があります。

レベル 2: 部分的な自動化

車両には、車両の加速、ブレーキ、ステアリングを制御する機能など、より高度な自動化機能が搭載されていますが、ドライバーは依然として環境を監視し、必要に応じて介入する準備ができている必要があります。

レベル 3: 条件付き自動化

車両は特定の条件下ですべての運転タスクを実行できますが、車両が処理できない状況に遭遇した場合、ドライバーは制御を行う準備ができている必要があります。

レベル 4: 高度な自動化

車両は幅広い条件下ですべての運転タスクを実行できますが、悪天候や複雑な運転環境など、特定の状況ではドライバーが制御を行う必要がある場合があります。

レベル 5: 完全自動化

車両はあら​​ゆる条件下ですべての運転タスクを実行でき、ドライバーが制御する必要はありません。

自動運転車はまだレベル 5 に達しておらず、いつこのレベルに到達するかは不明です。 現在路上にあるほとんどの自動運転車は、レベル 4 以下です。

自動運転車: 長所と短所

自動運転車は多くのメリットをもたらす可能性を秘めていますが、普及する前に解決しなければならない課題もいくつかあります。

メリット

• 事故の減少: 自動運転車は、人的ミスによる事故の数を大幅に減らす可能性を秘めており、路上での死傷者の減少につながる可能性があります。
• 交通の流れの改善: 自動運転車は、相互に通信し、ルートと速度を最適化するためにリアルタイムで意思決定を行うことにより、交通の流れを改善し、渋滞を緩和する可能性があります。
• 機動性の向上: 自動運転車は、年齢、障害、またはその他の要因により運転できない人々のモビリティを向上させる可能性があります。
• 環境上の利点: 自動運転車は燃料消費と排出ガスを削減し、環境にプラスの影響を与える可能性があります。

デメリット

• 信頼性と安全性に関する懸念: 自動運転車の信頼性と安全性については、特に複雑または予測不可能な運転状況での懸念があります。
• 失業: 自動運転車は、タクシーやトラックの運転手などの人間の運転手の仕事を失う可能性があります。
• 倫理的および法的問題：乗客や歩行者の安全をどのように確保するか、事故が発生した場合の責任をどのように処理するかなど、考慮すべき倫理的および法的問題があります。
• サイバーセキュリティのリスク: 自動運転車はサイバー攻撃に対して脆弱であり、安全性とプライバシーが侵害される可能性があります。

自動運転車の実例

開発中またはすでに路上に出ている自動運転車の例がいくつかあります。

ウェイモ

ウェイモ グーグルの親会社であるアルファベット傘下の自動運転車メーカー。 Waymo の自動運転車は、アリゾナ州フェニックスやミシガン州デトロイトなど、米国のいくつかの都市の公道でテストされています。

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テスラオートパイロット

テスラオートパイロット テスラの一部のモデルで利用できる半自動運転システムです。 完全な自動運転ではありませんが、車線維持や車線変更などの運転タスクを、ドライバーからの最小限の入力で車が処理できるようにします。

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クルーズ

クルーズ ゼネラルモーターズが所有する自動運転車会社です。 クルーズの自動運転車は、カリフォルニア州サンフランシスコとアリゾナ州フェニックスの公道でテストされています。

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オーロラ

オーロラ は自動運転車の会社で、乗用車、配送車、公共交通機関など、さまざまなアプリケーションで使用する自動運転車技術を開発しています。 Aurora の自動運転車は、米国のいくつかの都市の公道でテストされています。

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主要な取り組み

• 人工知能は、自動運転車の開発と運用において重要な役割を果たしています。
• AI により、自動運転車は、センサーから収集したデータに基づいてリアルタイムで意思決定を行うだけでなく、環境を感知、認識、ナビゲートすることができます。
• 大規模なデータセットで人工ニューラル ネットワークをトレーニングする機械学習の一種であるディープ ラーニングは、自動運転車の開発に広く使用されています。
• 自動運転車は一般に、レベル 0 (自動化なし) からレベル 5 (完全自動化) までの自動化レベルに従って分類されます。
• 現在路上にあるほとんどの自動運転車はレベル 4 以下です。つまり、特定の条件下ですべての運転タスクを実行できますが、ドライバーは必要に応じて制御を行う準備ができている必要があります。
• 自動運転車は、人的ミスによる事故の数を大幅に減らす可能性を秘めており、路上での死傷者の減少につながる可能性があります。
• 自動運転車は、相互に通信し、ルートと速度を最適化するためにリアルタイムで意思決定を行うことで、交通の流れを改善し、渋滞を緩和する可能性があります。
• 自動運転車は、年齢、障害、またはその他の要因により運転できない人々のモビリティを向上させる可能性があります。
• 自動運転車は燃料消費と排出ガスを削減し、環境にプラスの影響を与える可能性があります。
• 自動運転車が普及する前に、公道での使用に十分な信頼性と安全性を備えた人工知能システムの開発や、規制、法律、倫理の問題など、解決すべき課題があります。

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• 情報源： https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/