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自動運転の“想定外1％”問題、どう越える？ティアフォーが挑む「AIでAI育てる」技術

自動運転の実用化に向けて開発が進む一方で、最大のボトルネックになっているのが、事前の予測が困難な「エッジケース」と呼ばれる“まさかの事態”への対応だ。膨大な実走行データを集めるだけでは越えられない壁にどう挑めばよいのか。自動運転システムを手掛けるティアフォーの梅田弾氏が、自動運転開発の新たな突破口を語った。

自動運転開発の壁は「1％のエッジケース」

　自動運転AIの開発現場では、日々膨大な量の走行データが収集されている。しかし、現場は大きなジレンマを抱えている。収集されるデータの99％以上は、直進や信号待ちといった、ありふれた走行シーンが大半を占めるからだ。AIの性能を飛躍的に向上させるために本当に必要なのは、道路上の落下物、動物の飛び出し、あるいは複雑な工事区間といった、ごくまれにしか発生しない「エッジケース」のデータである。

　わずか1％にも満たない希少なデータを、人間が何百万時間もの映像から探し出すのは、物理的にも経済的にも不可能に近い。この課題こそが、自動運転の社会実装を阻む大きな壁であり、現実世界を正確に理解し、物理的な制約の中で安全に行動する「フィジカルAI」の実現のためにも克服することが不可欠だ。

　従来の開発手法では、データ収集と、そのデータに意味付けを行うアノテーション作業に莫大なコストと時間が費やされ、スケーラビリティに限界があった。

　そこで、ティアフォーは「AIがAIを育てる」という革新的なコンセプトに基づく開発基盤を提唱している。データ収集から学習、検証に至るまで、開発の全工程にAIを統合する──自動運転開発の常識を覆す可能性を秘めたアプローチとは。

この記事の続き＞＞

・10万km走ってわかった…自動運転開発で“本当に必要なデータ”

・エヌビディアの技術も活用、生成AIで「収集不能なデータ」を生む“衝撃手法”

・「AIでの自動アノテーション」が開発を加速させるワケ

・AIがAIを育てる…自動運転開発「次のステージ」

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