Helm.ai、マルチセンサー生成AIモデルWorldGen-1を自動運転向けに発表

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AIによって生成された複数の運転シナリオにおける映像、認識、ライダー、自車経路、および自動運転車両と交通参加者の予測行動。

カリフォルニア州レッドウッドシティ-2024年7月31日-高機能ADAS、レベル4自動運転、及びロボティクス向けAIソフトウェアのサプライヤーであるHelm.aiは、自動運転技術の全体のスタックをシミュレートするためのマルチセンサー生成AIモデルを発表しました。WorldGen-1は、複数のモダリティ及び視点で高度にリアルなセンサー及び認識データを同時に生成します。また、ひとつのモダリティから他のモダリティへのセンサーデータを推測し、運転環境における自車両及び他の車両や歩行者の行動を予測します。これにより、自動運転ソフトウェアの開発と検証が効率化されます。

[動画: https://www.youtube.com/watch?v=mgpUzW58k8E ]

生成AIアーキテクチャと効率的な教師なし学習技術であるDeep Teachingを活用し、何千時間もの多様な運転データで訓練されたWorldGen-1は、視覚、認識、Lidar、及びオドメトリを含む自動運転の全てのソフトウェアに対応します。

WorldGen-1は、周囲視認カメラの高度にリアルなセンサーデータ、認識ソフトウェアでのセマンティックセグメンテーション、Lidarの前方ビュー、Lidarの鳥瞰ビュー、及び物理座標での自車経路を同時に生成します。センサー、認識、及び経路データを自動運転ソフトウェア全体で一貫して生成することにより、運転世界の状況を正確に仮想環境で再現します。この包括的なセンサーシミュレーションにより、多数の難解なコーナーケースを解決し、検証するための高忠実度データを生成することが可能になります。

さらに、実際のカメラデータからセマンティックセグメンテーション、Lidar前方ビュー、Lidar鳥瞰ビュー、自車経路を含む複数の他のモダリティへと推測することができます。この機能により、既存のカメラのみのデータセットを合成マルチセンサーデータに拡張し、収集したデータの豊かさを増加させ、データ収集コストを削減します。

また、観察された入力データに基づいて、歩行者、車両、及び周囲環境に関連する自車両の行動を予測し、数分にわたるリアルな動画を生成します。これにより、多様なシナリオ、特に希少なコーナーケース、の生成が可能になります。WorldGen-1は、観察された入力データに基づいて、高度なマルチエージェントプランニング及び予測能力を示します。WorldGen-1の運転環境の理解及び予測能力は、意図予測、経路計画、開発及び検証、並びにリアルタイムの運転タスクにおいて貴重なツールとなります。

「弊社の生成AIアーキテクチャのイノベーションとDeep Teaching技術を組み合わせることで、非常にスケーラブルで資本効率の高い形態の生成AIが実現されます。WorldGen-1を使用することで、高機能ADAS及び自動運転システムの開発と検証の統一と効率化の鍵となる、シミュレーションから現実世界へのギャップを縮小するためのさらなる一歩を踏み出しています。弊社は自動運転開発を加速し、安全性を向上させ、シミュレーションと現実世界のギャップを劇的に縮小するためのツールを提供しています。」と、Helm.aiのCEO兼共同創設者であるVladislav Voroninskiは述べています。

「WorldGen-1から生成されるデータは、現実世界の運転環境の豊かさを持つ、多様なデジタルツインを生成するようなものであり、人間のように考え、予測するスマートエージェントと共に、自動運転における最も複雑な課題に取り組むことを可能にします。」


Helm.aiについて
Helm.aiは、高度なADAS、自動運転、ロボット工学のための次世代AIソフトウェアを開発しています。2016年11月にカリフォルニア州で設立された同社は、AIソフトウェア開発に取り組み、スケーラブルな自動運転の実現を目指しています。Helm.aiの製品、SDK、および採用情報についてはhttps://www.helm.ai/をご覧お願いします。

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