木曜日の夜、Cruiseの自動運転車技術を深く掘り下げたときに話した一連のエンジニアは、テスラの名前について言及していませんでした。 メッセージは十分に明確でしたが、彼らはそうする必要はありませんでした。
GMの自動運転子会社であるCruiseは、先進運転支援システムを搭載したものを含め、人間が運転するどの車両よりも安全でスケーラブルな自律型車両をどのように構築したかを示すことを目的とした、技術および展開のロードマップを詳細なレベルで提示しました。
Cruiseは明らかに独自のテクノロジーを主張していましたが（新鮮な人材を採用しようとしていることは言うまでもありません）、このイベントは一般的な自動運転車の議論でもありました。 木曜日に講演した各エンジニアまたはプロダクトリードは、シミュレーションの使用方法や独自のチップやその他のハードウェアの開発から、アプリや車両自体の設計まで、さまざまなコンポーネントを紹介しました。
ブランド化された「UndertheHood」イベントは、先月GMの投資家の日にCEOのDan Ammannが行ったコメントに基づいて作成され、商用ロボタクシーと配達サービスを開始するという同社の計画を打ち出しました。 改造されたシボレーボルトから始める そして最終的には、今後数年間で数万の専用のOriginAVの軍隊に拡大します。
クルーズ カリフォルニアで承認を得たばかり 商業配達サービスを実行するために、そしてまだ料金を請求することができることから離れたXNUMXつの許可です 自動運転ライドヘイリング。 それでも、Cruiseは、迅速にスケールアップおよびスケールアウトするのに十分なコストを削減できると考えています。
ここでは方法です。
システムを検証するだけでなく、シミュレーションを使用してスケーリングする
Cruiseは、安全性の事例を証明するだけでなく、最初に何百万マイルものテストを実行することなく、新しい都市に拡張するためにシミュレーションに依存しています。
同社は、参入する都市をマッピングする必要があります。 しかし、車線の変更や通りの閉鎖など、必然的に発生する環境の変化を追跡するために都市を再マッピングする必要はありません。 Cruiseが新しい都市に行くとき、それはWorldGenと呼ばれるテクノロジーから始まります。これは、エンジニアが新しい運用設計をテストできるように、「風変わりなレイアウトから細部まで」、都市全体を正確かつ大規模に生成することを意味します。 Cruiseのシミュレーションの技術戦略リーダーであるSidGandhiによると、ドメイン。 言い換えれば、WorldGenは将来のシミュレーションが設定される段階になります。
最適な世界の創造を確実にするために、Cruiseは、24の異なる固有の時間帯の照明や気象条件などを考慮に入れ、サンフランシスコのさまざまな街灯からの光を体系的に測定します。
「忠実度の高い環境と手続き型で生成された都市を組み合わせると、ビジネスを新しい都市に効率的に拡大する機能が解き放たれます」とガンジー氏は述べています。
次に、彼は「Road to Sim」のテクノロジーをレイアウトしました。これは、道路上のAVによって収集された実際のイベントを編集可能なシミュレーションシナリオに変換します。 これにより、AVがすでに見たシナリオに対してテストすることにより、AVが後退しないことが保証されます。
「RoadtoSimは、知覚からの情報と数百万マイルの実世界から学んだヒューリスティックを組み合わせて、道路データから完全なシミュレーション環境を再現します」とガンジー氏は述べています。 「シミュレーションが完了すると、実際にイベントの順列を作成し、車両や歩行者のタイプなどの属性を変更できます。 これは、AV開発を加速するテストスイートを構築するための非常に簡単で非常に強力な方法です。」
Cruiseが実際の道路状況で収集できなかった特定のシナリオには、Morpheusがあります。 Morpheusは、地図上の特定の場所に基づいてシミュレーションを生成できるシステムです。 機械学習を使用して、AVをテストするための何千もの興味深い、まれなシナリオを生成するために必要な数のパラメーターを自動的に入力します。
「ロングテールの解決に取り組んでいるため、実際のテストに依存することは少なくなります。まれにしか発生しないイベントが発生した場合、適切にテストするには数千マイルもかかり、スケーラブルではないからです」と述べています。ガンディー。 「そのため、大規模なパラメーター空間をスケーラブルに探索してテストシナリオを生成するテクノロジーを開発しています。」
テストシナリオには、他の道路利用者がAVに反応する方法のシミュレーションも含まれます。 このためのCruiseのシステムは、ノンプレイヤーキャラクター（NPC）AIと呼ばれ、通常はビデオゲームの用語ですが、このコンテキストでは、複雑なマルチエージェントの動作を表すシーン内のすべての車と歩行者を指します。
「したがって、Morpheus、Road to Sim、およびNPC AIは、この非常に思慮深い方法で連携して、まれで困難なイベントに対してより堅牢なテストを実行できるようにします」とGandhi氏は述べています。 「そしてそれは、私たちが現在そして将来の同様の問題でもまれな問題を解決できるという自信を私たちに本当に与えてくれます。」
合成データを生成することは、Cruise AVが特定のユースケースをターゲットにするのに役立ちます、とガンジーは言いました。おそらく、オートパイロットADASシステムが連邦政府の監視下にあるテスラを掘り下げる以外の理由はないでしょう。 緊急車両への繰り返しの衝突.
「緊急車両は他のタイプの車両と比較してまれですが、非常に高い精度で検出する必要があるため、データ生成パイプラインを使用して、救急車、消防車、パトカーの何百万ものシミュレーション画像を作成します」とガンジー氏は述べています。 「私たちの経験では、ターゲットを絞った合成データは、道路データを収集するよりも約180倍速く、数百万ドルも安くなっています。 また、合成データと実際のデータを適切に組み合わせることで、データセット内の関連データをXNUMX桁以上増やすことができます。」
自社開発のXNUMXつのカスタムシリコンチップ
90月のGMの投資家の日、CruiseCEOのDanAmmannは、今後XNUMX世代にわたってコストをXNUMX％削減し、収益性の高い拡張を実現するために、Originの計算能力に多額の投資を行うという同社の計画について概説しました。 当時、Ammannは、コストを削減するためにカスタムシリコンを社内で製造するというクルーズの意図について言及しましたが、そのシリコンを使用してチップを構築することを完全に認めていませんでした。 TechCrunchにはその理論があった。 木曜日に、OriginプログラムのチーフエンジニアであるRajatBasuがこれらの理論を検証しました。
「当社の第10世代コンピューティングプラットフォームは、社内のカスタムシリコン開発に基づいています」とBasu氏は述べています。 「これは私たちのアプリケーション専用です。 部品コストと消費電力を大幅に削減しながら、フォーカスを可能にし、処理能力を向上させます。 コンピューティングは安全性の観点から重要なシステムであり、冗長性が組み込まれています。 それに加えて、毎秒最大XNUMXギガビットのデータを処理するAVシステムは、かなりの電力を消費することになります。 MLHチップを使用すると、複雑な機械学習パイプラインをより集中的に実行できるため、パフォーマンスを低下させることなく、エネルギー効率を高めることができます。」
CruiseのAIチームは、XNUMXつのチップを開発しました。センサー処理チップは、カメラ、レーダー、音響などのさまざまなセンサーのエッジ処理を処理します。 専用のニューラルネットワークプロセッサとして設計されたXNUMX番目のチップは、AIチームによって開発された大規模なマルチタスクモデルのような機械学習アプリケーションをサポートおよび高速化します。 Basu氏によると、機械学習アクセラレータ（MLA）チップは、特定のクラスのニューラルネットおよびMLアプリケーションを正確に解決するのにちょうどいいサイズであり、それ以上のものはありません。
「これにより、パフォーマンスが非常に高いレベルに保たれ、付加価値のないことを行うためにエネルギーを浪費することがなくなります」とバス氏は述べています。 「複数の外部ホストとペアリングすることも、スタンドアロンで動作させることもできます。 最大25Gのシングルイーサネットネットワークをサポートし、合計帯域幅は400Gです。 私たちが量産に投入しているMLAチップはほんの始まりに過ぎません。 今後も、消費電力を削減しながら、これをさらに高性能にする予定です。」
クルーズエコシステム
Cruiseがイベント中に明らかにしたことのXNUMXつは、スケールアップを成功させるために必要なAV技術だけでなく、未知のシナリオに遭遇したときにAVの決定を検証するリモートアシスタンスオペレーターなどを含むエコシステム全体についても考えていることです。 、カスタマーサービス、実際に乗りたい車、カスタマーサポートやインシデント対応などを効率的かつ簡単に処理できるアプリ。
「研究開発から最愛の製品への溝を真に越えるには、人工知能とロボット工学以上のものが必要です」と、Cruiseの製品担当副社長であるOliverCameronはイベントで述べました。 「安全な自動運転車だけでは不十分であり、長い長い旅の最初の一歩に過ぎません。 何百万人もの人々が日常生活に取り入れている競争力のある製品を真に構築して拡張するには、安全な自動運転基盤の上に多数の差別化された機能とツールを構築する必要があります。 これらの機能をどのように実装する必要があるかは明らかではありません。特に、会社が安全性の問題を真っ向から解決している場合はなおさらです。」
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
アクセスするには、ここをクリックしてください。
