AIトレンドインサイダー、ランスエリオット 

複数の雲を組み合わせるとどうなりますか？   

あなたの最初の考えが空の不思議な雲に向かって漂うならば、おそらくあなたの答えはあなたが自然の中で巻雲、高層雲、層雲、あるいはおそらく積乱雲として説明されるかもしれない雲で終わるということかもしれません。 ふわふわの結晶がやさしく浮かんでいるのをゆっくりと観察しながら、雲の形成を楽しみたい人には、かなりのダンスを見ることができます。 彼らが地平線に向かって浮かんでいるとき、あなたは猛烈な驚きで見るかもしれません。 

あなたの牧歌的な空想を邪魔したくはありませんが、私が言及した種類の雲は最先端のコンピューティングリソースであり、現代の企業にとって不可欠な要素になっています。 

いくつかの特大の見出しを集めた最近のニュース発表は、マルチクラウドの融合が商取引の重要な基礎としてすぐに出現し、すべての業界とビジネスのセクターにわたって精通した機会を提供する方法を十分に示しています。   

病院の大群は、健康データの過給されたデータ収集を作成するために団結していると発表しました。 Tenet Healthcare、Trinity Health、Aurora Health、Providenceなどの有名な病院システムは、仮想マルチクラウド集団を形成しており、Truveta Inc.（集約、分析を行う新たに設立された企業）の立ち上げの一環としてこれを行っています。 、そして匿名化された健康関連のゴールデンナゲットを販売します）。   

協同組合は、単一の病院システムにはない大規模なデータをまとめるだけでなく、健康関連情報の強力な保管庫になることを目指しています。 AIシステムは、豊富なデータを実用的な結果に変えることができると信じられています。 願望には、病気のより迅速な治療、個別化医療がついに実現すること、そして健康格差の大幅な改善が含まれます。   

キャッチフレーズ：データで命を救う。   

もちろん、彼らはそのデータを紹介する必要があります 十分に保護され、匿名化されています。 推定では、最初は13近くをまとめることができます。% 米国全体の臨床ケアデータの。 この膨大なデータをまとめることは、それ自体に大きな影響を及ぼします。もちろん、適切なプライバシー制御、セキュリティロック、およびこの貴重なデータ資産が悪用ではなく善のために使用されることを保証するために必要なすべてのものがあることを確認します。    

マルチクラウドの大成功に向けて熟している他の業界やビジネスセクターは何ですか？  

はい、あなたは私が自動運転車の領域について考えていると推測したかもしれません。 私の取材に続く読者は、自動運転車が私たちの世界を明らかに変えると予測されていることを知っています。 

これは、A地点からB地点への移動方法を変えるだけではありません。車、トラック、バス、電車、ドローン、飛行機、船、潜水艇など、あらゆる種類の車両が必然的かつ容赦なく自律的になります。 私たちが行うことのほとんどには、大規模で巨大な混乱があり、それを正しく狙えば、広範な利益がもたらされます。 人間を必要としない乗り物を運転することで、社会がどのように形を変えられるかを考えてみると、この出現が私たちの存在を変えることに気付くでしょう。 

自動運転車の普及の巨大さは、噛み砕くのにかなり大きなかみ傷のように思われる場合は、の出現に焦点を当てて見てみましょう。 true 自動運転車で、マルチクラウドの融合がどのように発生し、すべての人にとって途方もない宝の山になるかをご覧ください。 次に、この同じ先見の明のある視点をさらに拡張して、自動運転車の全範囲を網羅する方法を検討できます。   

まず、私が参照することの意味を明確にするために少し時間を取ってみましょう true 自動運転車。   

AI自動運転車に関する私のフレームワークについては、こちらのリンクを参照してください。 https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/ 

なぜこれがムーンショットの努力であるか、私の説明をここで見てください： https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/ 

リヒタースケールの一種としてのレベルの詳細については、こちらの説明を参照してください。 https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/   

レベルの分岐に関する議論については、ここの私の説明を参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/ 

自動運転車のレベルを理解する   

明確にするために、真の自動運転車とは、AIが完全に自力で車を運転し、運転タスク中に人間の支援がない車のことです。 

これらの自動運転車はレベル4およびレベル5と見なされますが、人間のドライバーが運転努力を共有する必要がある車は通常、レベル2またはレベル3と見なされます。運転タスクを共有する車はセミであると説明されます-自律型であり、通常、ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems）と呼ばれるさまざまな自動アドオンが含まれています。   

レベル5の真の自動運転車はまだありません。これが達成できるかどうか、また到達するまでにかかる時間もわかりません。 

一方、レベル4の取り組みは、非常に狭く選択的な公道の試験を実施することで徐々に牽引力を獲得しようとしていますが、この試験自体を許可するかどうかについては論争があります（私たちはすべて実験で生死にかかわるモルモットです）私たちの高速道路や小道で行われている、いくつかの主張）。   

半自律型の車には人間のドライバーが必要なため、これらのタイプの車の採用は、従来の車の運転とそれほど変わらないため、このトピックについて取り上げるのはそれほど新しいことではありません（ただし、次に、次のポイントが一般的に適用されます）。 

半自律走行車の場合、最近発生している不快な側面について、つまり、レベル2またはレベル3の車のホイールで眠りにつく自分のビデオを投稿し続ける人間のドライバーにもかかわらず、一般の人々に事前に警告する必要があることが重要です。 、私たちは、ドライバーが半自律型の車を運転しているときに、運転タスクから注意をそらすことができると信じ込まされないようにする必要があります。 

レベル2またはレベル3に自動化がどれだけ投じられるかに関係なく、あなたは車両の運転行動の責任者です。 

自動運転車の遠隔操縦または操作が一般的に避けられる理由については、ここで私の説明を参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/   

自動運転車に関する偽のニュースに警戒するには、ここに私のヒントを参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/ 

AI駆動システムの倫理的影響は重要です。ここで私の指摘を参照してください。 https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/ 

自動運転車に関しては、逸脱の正規化の落とし穴に注意してください。これが私の武器への呼びかけです。 https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/   

自動運転車とマルチクラウド   

レベル4とレベル5の真の自動運転車両の場合、運転タスクに人間のドライバーは関与しません。 すべての乗員は乗客になります; NS彼はAIが運転をしています。   

覚えておくべき重要な要素のXNUMXつは、自動車メーカーがそれぞれ独自のブランドと自動運転車のモデルを考案していることです（通常、自動運転機能の作成に専念している会社、そのような会社を購入した、または上記の目的のための社内クルー）。

したがって、自動車メーカーXは、自動運転車の特定のブランドとモデルを持っている可能性があります。 一方、自動車メーカーYは独自のブランドとモデルを持っています。 自動車メーカーZなども同様です。 もちろん、一部の自動車メーカーはカバーオールに参加しています-二人きり タイプの配置ですが、全体として重要なのは、すべての自動運転車のモノリスがまったく同じになるわけではないということです。   

これについて言及するのは、自動運転業界以外の人が、同じAI駆動システム、同じセンサースイートなどで構成される、すべての自動運転車が同じになるという誤解を持っているからです。いいえ、そうではありません。ケース。 自動運転車の製造には、さまざまなハードウェアとソフトウェアの両方が関係します。   

自動運転車のもうXNUMXつの重要な要素には、データの側面が含まれます。   

自動運転車には、ビデオカメラ、レーダー、LIDAR、熱画像、超音波装置などを含む一連のセンサーが含まれています。これらは、自動運転車の有名な目と耳です。 AI運転システムは、センサーから流れるデータを受信し、そのデータを解釈して、運転シーンと車の運転制御を最大限に活用する方法を決定する必要があります。   

センサーから収集されたデータは、最初は自動運転車内の処理システムに搭載されています。 車両に搭載されているデータの量と、即座にパージされるデータの量については、多くの議論と議論が続いています。   

自動運転車は、OTA（Over-The-Air）電子通信を使用して、自動車メーカーやフリートオペレーターのクラウドにデータをアップロードできます。 同様に、AI駆動システムのソフトウェアパッチは、OTAを介してクラウドからリモートでダウンロードし、車内で使用することができます。   

データファセットには追加の工夫があります。 

自動運転車が普通の近所の通りを運転していると想像してみてください。 センサーは、遭遇したものすべてに関する大量のデータを収集しています。 求められている唯一のデータは、道路がどこにあるか、そして与えられた通りを安全にナビゲートする方法を理解することであると考えるかもしれません。   

問題は、センサーが取得できるものは何でも収集しているということです。   

ビデオカメラを考えてみましょう。 ビデオカメラは、車道の視覚的な画像を取得するだけでなく、歩道で起こっていることや、ブロックの家の前庭で起こっていることなどをキャプチャします。 とにかく、センサーからのデータは、自動運転車が近所、コミュニティ、町や都市を通り抜けるときに、自動運転車の周りで起こっているあらゆるものを飲み込む可能性があります。 私はこれをロービングアイと呼んでいます。 

さて、これはすべて、この議論の要点に到達するための段階を設定します。 

各自動車メーカーが、自動運転車のフリートによって収集されていたデータをアップロードすることを決定したとしましょう（データ全体またはサブセットである可能性があります）。 毎日、特定の自動車メーカーまたはフリートオペレーターが、特定の地域で行われているロケールとアクティビティに関する大量のデータを収集します。 自動運転車が、車両が運転されている地理的領域を絶えず横断していることを認識してください。 

自動車メーカーXは、自動運転車からのデータをクラウドに取り込みます。これをクラウドXと呼びます。これは、自動運転車が使用できる重要なデータです。 自動運転機能を改善します（そして、すぐにわかるように、他にも多くの用途があります）。 一方、自動車メーカーYは、自動運転車からのデータをクラウドYと呼びます。   

これはどんどん進んでいきます。   

自動車メーカーXが、町の西側を自動運転車でローミングしているとします。 自動車メーカーYは、町の東側を自動運転車が歩き回っています。 論理的には、これは、自動車メーカーXが町の西側の性質に関する多くの有用なデータを持っているのに対し、自動車メーカーYは町の東側に関する多くの有用なデータを持っていることを意味します。 また、自動車メーカーXは町の東側に関するデータがほとんどないことを意味し（自動運転車がそこをローミングしていないため）、同様に自動車メーカーYは西側に関するデータがほとんどないことを意味します。 

通常、これらは熾烈な競争相手であり、それぞれが独自に収集したデータを保持していると予想されるかもしれません。 保存され それぞれの雲の中で 離れて 町中の自動運転車のライバルの目から。 それは理にかなっており、最初は誰もがエースを胸の近くに保持することを期待できます。   

団結することを決めた病院についてのニュース記事に少し戻ってください。 特に病院が本質的に同じ市場で競争している場合、私たちは通常、病院がそうすることを期待しません。 他のビジネスと同様に、彼らは「顧客」について収集したデータを高く評価し、それを非公開にする傾向があります（もちろん、厳しい規制要件にも従う必要があります）。   

電球が明るくなり、社会的および技術的要因が適切に収束して、マルチクラウドの化身のタイミングが実現可能で、実行可能で、おそらくやりがいのあるものになるまでには、しばらく時間がかかりました。 

私の予測では、自動車メーカーとフリートオペレーターは、自動運転車がそれぞれのクラウドで収集したデータを相乗的に統合して、他の方法では達成できない追加のメリットを提供できることに徐々に、そして容赦なく気づき始めます。   

それは一夜にして起こりません。 現実的には、彼ら全員が最初にアヒルを整頓する必要があることを期待する必要があります。 自動運転車とクラウドに収集された自動運転データには十分な新しさがあり、彼らの特異な努力を超えようとすることは、現時点ではほとんど想像を絶することです。   

歩く前に這う必要があり、速歩する前に歩く必要があります。   

タイミングが適切な場合、自動運転で収集されたデータをマルチクラウドで統合することで、賢明かつ有益に何を達成できるでしょうか。 

このようなデータを活用するXNUMXつの方法を簡単に見てみましょう（他にも多くの方法があります、私はあなたに保証します）。 

• 道路インフラ  

多くの人が、既存の道路のひどい状態を嘆き、甌穴、不十分なマーカー、そしてドライバーと歩行者を同様に危険にさらす多くの問題でいっぱいです。 自動運転車は、私たちの道路に関する大量のデータを収集する予定です。 これは、政府機関が貴重なインフラストラクチャの費用をどこに費やすのが最適かを判断するために使用できます。 また、人間が運転する自動車事故が発生する可能性のある場所を予測したり、優先度の高い場所を補強したりするためにも使用できます。 自動車メーカーXと自動車メーカーYによって収集されたクラウドデータの例を使用すると、収集されたクラウドデータを統合することで、西と東の両方の地元の町全体の評価が可能になります。地元の道路インフラの半分。 

• 最新の地図   

今日のデジタルで利用可能なマップの多くは、月にXNUMX回、場合によっては年にXNUMX回など、特定のロケールの定期的なスキャンに基づいています。 これは、使用しているマップが古くなっている可能性があることを意味します。 自動運転車は地図を更新できるようになります ほぼリアルタイムで。 彼らがクラウドに収集したデータは、大雨のために橋が数日間使用できなくなったことを示すために使用できます。 マルチクラウドの統合により、コミュニティ全体、都市、または州全体でマッピングの包括的な類似性が毎日発生し、すぐに利用できるようになることを想定してください。   

• 不動産   

最近家を購入しようとしているなら、最近のほとんどの不動産業者が彼らが売りに出している家の写真をアップロードしていることに気づいたかもしれません。 これらの写真は、多くの場合、撮影が不十分であるか、プロパティが描写されている気の利いた方法で多少誤解を招く可能性があります。 いずれにせよ、自動運転データには、毎日収集される不動産のビデオと画像の塊が含まれます。 商業用不動産の所有者は、落書きでタグ付けされたか、昨日適切に清掃されたかなど、不動産がどのように見えるかを毎日集計できます。 マルチクラウドの合併が不動産業界のためにどのように収益化されるかを想像してみてください。あなたはすでにその可能性に唾を吐いています。   

• 犯罪との戦い 

自動運転車のデータは、犯罪との戦いに利用できる可能性があることを以前に指摘しました。 現在、犯罪が発生すると、静止したビデオカメラが犯罪を捕まえたのか犯罪者を捕まえたのかを急いで発見します。同様に、一般の人々は関連する可能性のあるスマートフォンのビデオを提供するよう求められます。 自動運転車のローミングから収集されたマルチクラウドの融合は、フーダニットを把握するために利用でき、特定の地域での犯罪を減らすための便利な手段になります（もちろん、これはさまざまな注目すべきプライバシーの問題を引き起こします。データの使用）。 

• 歩行者の安全 

ほとんどの町には非常に危険な横断歩道がありますが、危険を認識している人はほとんどいません。悲しいことに、怪我や死亡が発生した後にのみ是正措置を講じます。 自動運転車は定期的に歩行者をスキャンして、誰かが突然通りに飛び込んだり、間違ったタイミングで縁石を降りて危害を加えたりするかどうかを判断しようとします。 このデータから、分析により、一般の人々がジェイウォークを最も誘惑する場所や、人間の運転手が歩行者の権利に最も注意を払わない傾向がある場所を明らかにすることができます。 

• 人間が運転する車   

自動運転車の登場の間、人間のドライバーがまだ存在することを認識してください。 本質的には、道路で自動運転車が少し散らばっていて、高速道路や小道でも人間が運転する車が少し散らばっています。 おそらく、遠い将来、自動運転車しかなくなるでしょうが、それがいつ起こるかどうかは誰にもわかりません。 一方、自動運転車は、人間が運転する車（実際には、すべての車、特に人間が運転する車）の動作を注意深く観察しています。 このデータは、人間のドライバーが無謀に運転するように促すと思われる場所を示している可能性があり、それに応じて年間の自動車事故（および死亡者）の数を減らす方法があるかもしれません。   

• 匿名化された乗客の行動 

自動運転車に乗っている間、人々は何をすることを選ぶでしょうか？ AI運転システムが道路の怒りの含意と戦っている間、毎日仕事をするために渋滞で惜しみなく運転されていた人々は、今や座ってリラックスすることができます。 私のコラムで、人間の運転時間の年間推定70億時間は、最終的には人類に還元され、他の目的に使用できることを指摘しました。 ほとんどの自動運転車には内向きのカメラが搭載されており、自動運転車に乗っているときにズームのようなインタラクティブなディスカッションを行ったり、外出中に仕事の会議を行ったり、子供たちの手助けをしたりすることができます。夜帰宅中の宿題。 乗客の一般的な活動は匿名化され、自動運転車の旅の間に人々が何をするかを示すために使用できます。これは確かに広告主にとって興味深いことです（大金があります！）。   

ODDの詳細については、こちらのリンクをご覧ください。 https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/ 

オフロード自動運転車のトピックについて、私の詳細は次のとおりです。 https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/ 

自動運転の自動車メーカーに最高安全責任者がいる必要があることを私は強く主張しました、これがスクープです： https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/ 

訴訟が次第に自動運転車産業の重要な部分になることを期待してください、ここで私の説明の詳細を見てください： https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/ 

まとめ 

マルチクラウドを統合した自動運転で収集されたデータの前述の使用法は、氷山の一角にすぎません。 rを使用しますun 基礎研究から日常の実用化までの全範囲。   

ある意味で、データは社会全体にとって有益です。 それは全体像の視点であり、立派です。 マルチクラウドの取り組みから収集できる莫大な金額の収益化もあります。 

これと同じ道を歩んでいる病院にとって、彼らはデータが命を救うことができることを強調しています。 同じタイプのマントラは、自動運転のすべてのデータに簡単に適用できます。 歩行者の命を救うか、少なくとも怪我を防ぐことができます。 交通事故による死亡者を減らすことができます。 確かに、病院は命を救ったモニカに対してより大きな主張を持っていますが、自動運転で収集されたデータは、最初は明らかではないかもしれない驚くべき方法で多くの可能性を秘めているということです。   

最後に、自動運転車の出現を自動運転車のインスタンスとして取り上げたので、範囲を広げて他のタイプの自動運転車を含めます。   

XNUMXつの商業的に利用されている自律型ドローンと他のそのような自律型ドローンに捧げられた異なる雲があります。 それらのデータを結び付けて、相乗効果を得ることができます。 無数のタイプの自動運転車には、さまざまな雲があります。 自動運転車からのクラウドベースのデータを自動運転トラックとつなぎ合わせて、私たちが耳にし続けているユビキタスな自律型ドローンからのデータを混ぜ合わせることによる相乗効果を想像してみてください（最終的にはここに到達します）。   

データの宝庫が待っています。   

さあ、自動運転車、あなたの行動をまとめ、そして前進して、マルチクラウドの融合が起こることを可能にします。   

空の積雲をぼんやりと見つめながら、これらすべてについて考えてください。そして、地球上のこれらのコンピューティングクラウドが、ほぼ同じように息をのむような結果を提供する協同組合にまもなく形成されることを想像してください。 

Copyright 2021ランス・エリオット博士  

http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website 

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出典：https：//www.aitrends.com/ai-insider/coming-grandeur-of-autonomous-vehicles-data-via-multiple-cloud-hookup/