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完全自動運転に向けた生成AI開発の取り組み

Yu Yamaguchi
August 28, 2024
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 完全自動運転に向けた生成AI開発の取り組み

ロボティクスx AIの最前線
生成AIに関する豊富な知識や経験を持つ方々を招いて開催する生成AI Conf 主催イベント8回目!
https://generative-ai-conf.connpass.com/event/326463/

Yu Yamaguchi

August 28, 2024
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Transcript

  1. ⾃⼰紹介 ⼭⼝ 祐 @ymg_aq チューリング株式会社 CTO / Director of AI

    • 産業技術総合研究所/⽶NISTで研究の傍ら、 囲碁‧将棋などのゲームAIを開発 • 上場企業執⾏役員を経て2022年 チューリン グに創業メンバーとして参画 • AI開発の責任者として完全⾃動運転の実現に 向けた⽣成AIの研究開発を推進 2
  2. ⾃動運転のレベル 4 Level 0 Level 1 Level 2 Level 3

    Level 4 Level 5 ⾃動運転なし アクセル/ブレーキ or ハンドル 制御のいずれかを補助 アクセル/ブレーキとハンドル 制御を補助 特定条件‧地域でシステムが 運転を代替 (要ドライバー) 特定条件‧地域でシステムが 運転を代替 (無⼈運転) 完全⾃動運転 市販⾞の多くに搭載 (クルーズコントロール等) 国内外で開発 ⼀部商⽤サービスも ⼈類はまだ実現できていない
  3. ⽣成AIは「特に困難な状況」に対応 5 運転状況の難しさ 頻度 → 難 → 多 多い /

    簡単 少ない / 難しい 現在の 運転⽀援 ⾼度⾃動運転 ⽣成AI
  4. 運転シーンと⼈間の思考 7 ローカルの⾔語 と記号の理解 複雑な三者の 関係の理解 カラーコーン 配置の意味 ⼈間の⾝体的 指⽰の理解

    ⼈間は無意識のうちに多くの 「⽂脈」を理解している。 完全⾃動運転には 視覚情報と⾔語理解の融合が 必要(= マルチモーダル的理解)
  5. チューリングの⽣成AI開発 9 ⾛⾏データ テキスト アノテーション 空間把握‧ ⾝体性の獲得 2. 運転ドメイン への適合

    量産⾞両に 搭載 ⽇本の道路に 適合した ⾃動運転AI Webデータ 画像-⾔語 データセット ⾔語データセット LLM ⾃動運転 視覚-⾔語モデル フィルタリング ペア抽出 学習 視覚モデル と融合 1. マルチモーダル学習 学習 GPUサーバ 分散学習 ライブラリ ⾼速化 3. 分散環境による ⼤規模化