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元UberのPMが語る、自動運転の現実と未来

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機械学習技術におけるブレイクスルー、ディープラーニングの登場によって、画像認識技術は飛躍的に進歩した。機械が「目」を得たとも言われている。

画像認識技術の進歩で、多大な恩恵を受けた領域のひとつが自動運転だ。自動運転では、対向車の速度や大きさをカメラで測るために画像認識の技術を用いる。

今回は、もともとUberで自動運転の研究を行なっており、現在はLionbridgeでAI開発に必要な学習データの収集やアノテーションを効率化するプロダクトのグロースに携わるチャーリー・ワルター氏に、自動運転について解説してもらった。

自動運転、誰もが聞いたことがあるのではないだろうか。しかし、世界的にどれだけ開発が進んでいるのか、どのようなことが論点になっているのかまでは、よくわからない方が多いはず。この記事が理解の一助となれば幸いだ。

自動運転の性能評価における3つの問題

――前職では米Uberで働かれていたとお聞きしました。具体的にどのような業務をされていたのでしょうか。

チャーリー・ワルター Lionbridge VP of Product & Growth

――ワルター
「前職では米Uberにて、自動運転における性能評価ソフトのPM(プロダクトマネージャー)として業務に携わっていました。性能評価とは、作成した自動運転のモデルが、前のモデルより精度がいいのかどうかテストすることです。

自動運転モデルの性能評価をするには、現実の車で数百キロ、数千キロを走行する必要がありますが、これには時間とお金がかかります。新しいソフトを実際の道路で試すわけですから、ドライバーの安全対策ももちろんしなければいけません。そこでボタンを押せばすぐにモデルの性能評価ができる性能評価ソフトのニーズがあり、そのソフトのプロダクトマネージャーをしていました。

性能評価ソフトを作るためにも、データ収集など膨大な苦労があります。性能評価には2つの方法があります。3Dのバーチャル空間で自動運転車を走行させる方法と、事前に録画した動画とLIDAR(レーダーの電波を光に置き換えたレーザー)のセンサーデータをモデルに入力してみて、ある状況ではどう動くかなどをテストする方法があります」

関連記事:AIが架空の街で学習!?アセントロボティクスが開発する完全自動運転とは

現在の自動運転開発のボトルネックはセンサー

――現在の自動運転開発において、ボトルネックはどの部分になるのですか?

――ワルター
「自動運転車には対向車や障害物を認識するための画像認識技術を用いたカメラと、対象物までの距離を認識するセンサーが必要ですが、その技術の開発が進んでいません。

とくにレーザーの性能が足りていません。レーザー80年代から1企業による寡占で研究が進んでいなかったため、今まさに研究が進み始めた分野です。

通常、自動運転車はLIDARと呼ばれる光のレーザーを飛ばし、対向車までの距離を測ります。この測定範囲は50mがせいぜいで、それ以上の距離を測るのは現時点では技術的に困難です。しかし、高速道路などでは車が高速で走行するため、200mくらい先まで測定できないと実用化はできない。そのぐらいの距離でも測定できるセンサーもあるにはあるのですが、高価なこともあり、まだまだ普及しているとは言い難い状況です」

――センサーなしでは距離を測るのは難しい?

――ワルター
「実は、自動運転開発企業のなかでも距離を測る手法は2流派に分かれます。先ほどのカメラとレーザーを用いて距離を測ろうとする流派と、カメラのみを用いて距離を測る流派です。

後者は要するに『人間が2つの目だけで距離を測れているんだから、機械にできないはずはない』という理屈ですね。今のところ、テスラだけが後者のスタンスを取っており、カメラのみで距離を認識するためにカメラメーカーと協業したりしています。ある意味、これはテスラの賭けとも言えるでしょう。

個人的には、現段階ではレーザーとカメラ両方を使えばいいと思います。技術革新が進んでコストが下がり、カメラだけでも安全が確保された状態で距離が測定できるようになってから、はじめてカメラのみの方式にチャレンジすればいい」

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