[No.16] テスラは自動運転ベータ版の出荷を開始、クルマは市街地でドライバーの介在無しに自動で走行！！

テスラは自動運転ソフトウェアのベータ版のリリースを開始した。これは「Full Self-Driving(FSD)」と呼ばれ、クルマは市街地で自動で走行する。ついに、自動運転車が市場に投入された。
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ただ、このソフトウェアはベータ版で、最終製品が出荷されるのは2021年末となる。

​これに向けてAI開発が急ピッチで進んでおり、テスラはAI学会でコンピュータビジョンの開発状況を明らかにした。​

出典: Tesla

自動運転技術の開発経緯

テスラの自動運転ソフトウェアFull Self-Driving(FSD)は AIで構成され、クルマにダウンロードすることで自動運転車となる。

テスラは2020年10月にベータ版「FSD Beta」を公開し、先行ユーザが試験走行を進めてきた。
テスラはこれを改良し、今週、最新版「FSD v9 Beta」のリリースを開始した。

FSD v9 Betaは自動運転機能で、市街地をドライバーの介在無しに自動で走行する。
FSD v9 Betaの最大の特徴は、LidarやRadarを使わないで、カメラの映像だけで自動走行できることにある。

もはや、Radarも不要で、テスラ最新モデルはRadarの搭載を止め、カメラだけが実装され、センサーの構成がシンプルになった。

Full Self-Drivingとは

Full Self-Driving(FSD)とはAIで構成されたコンピュータビジョンで自動運転車の中核機能となる。

カメラで捉えたビデオ画像をAIが解析し、オブジェクトの種類、オブジェクトまでの距離、及び、オブジェクトの移動速度を把握する。
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テスラはこのAIを「General Computer Vision」と呼び、屋外で汎用的に使えるコンピュータビジョンとしている。

​クルマは霧の中や雪道を走るが、General Computer Visionは視界が悪い環境も正しくオブジェクトを判定できる。(下の写真、試験走行中のFull Self-Driving)

出典: Andrej Karpathy

コンピュータビジョン学会

テスラのAI開発責任者であるAndrei Karpathyは、コンピュータビジョン学会「Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)」でテスラのAI開発状況を説明した。

テスラの自動運転ソフトウェアFSD Betaは2000人が利用しており、170万マイルを無事故で走行した。
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​更に、上述の通り、最新版FSD v9 Betaが公開され、学会ではこのモデルについてシステム概要が公開された。

テスラの開発戦略

テスラのターゲットはカメラだけで自動走行できるAIの開発にあり、Karpathyはそのための開発手法を明らかにした。

Waymoはアリゾナ州で自動運転タクシーを運行しているが、カメラの他にLidarやRadarを使い、異なる種類のセンサーで周囲のオブジェクトを判定する。

​一方、テスラはLidarやRadarを使わないで、カメラだけで自動運転技術を開発する。極めて高度なコンピュータビジョンを必要とし、テスラはAIに会社の将来を託す形となった。

カメラの構造

クルマは前後左右に8台のカメラを搭載し、これらのビデオ映像をAIで解析し、周囲のオブジェクトを把握する(下の写真)。

​AIは8つのビデオ映像から周囲を３Dで把握して、オブジェクトの種類や距離や速度を把握する。

出典: Andrej Karpathy

アルゴリズムの開発手法

テスラは高度なコンピュータビジョンを開発するために、ニューラルネットワークを大量のデータで教育する戦略を取る。

クルマが走行中に遭遇する全ての状況を収集し、このデータを使ってニューラルネットワークを教育すると、自動走行できるポイントに到達すると考える。このため、テスラは大規模な教育データセットを構築した。

​このデータセットには100万のビデオが格納され、そこに映っているオブジェクトの数は60億で、それらにはタグが付加されている。

タグ付けとは

タグ付けとはビデオに映っているオブジェクトの属性を添付するプロセスを指す。
教育データ開発では、カメラに映ったオブジェクトに(下の写真上段)、その属性を付加する作業が必要になる。

通常、オブジェクトを四角の箱で囲い、その種別を付加する(下段)。タグ付け作業は専門会社に依頼するが、テスラの場合はオブジェクトの数が膨大で、人間がマニュアルで作業することはできない。

​このため、テスラはタグ付けを行うAIを開発し、これをスパコンで稼働させ大量のデータを処理する。

​スパコンがビデオを読み込み、そこに映っているオブジェクトの種類を判定し、自動で名前を付加する。

出典: Andrej Karpathy

世界最大規模のスパコン

このプロセスは大規模な計算環境を必要歳、テスラはスパコンを独自に開発し、AIによるタグ付け処理を実行する(下の写真)。

処理能力は1.8 exaFLOPSで世界のスパコンの中で第五位の性能となる(下の写真左側、プロセッサ部分)。
​プロセッサはNVIDIA A100をベースに760ノードで構成され、5760のGPUで構成される。

また、メモリ容量は10 PBでネットワーク通信速度は640 Tbpsとなる(下の写真右側、ネットワーク部分)。

​自動運転AIを開発するには、世界でトップレベルのスパコンが必要となる。

出典: Andrej Karpathy

ベータ版の評価

既に、先行ユーザはFSD v9 Betaをクルマにダウンロードし、自動運転機能を試験している。
トライアルの様子はビデオで撮影されネットで公開されている。
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これらのビデオによると、テスラは市街地において信号機に従って走行し、また、一旦停止の交差点で順番を守って発進する機能も確認されている。

複雑な市街地でドライバーの介在無しに自動で走行できることが示されている。
同時に、道路標識を見落とすケースなども記録されており、まだ完ぺきではないことも分かる。

​FSD v9 BetaはあくまでLevel 2の自動運転支援システムであり、ドライバーはステアリングに手をかけ、先方を注視しておく必要がある。

出典: James Locke

大量のデータで教育すると自動運転車となるか

Muskは、FSDのAI技術の改良を重ね、2021年末までに最終製品を出荷すると述べている。
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今年末までに自動運転車を出荷できる根拠として、MuskはこのペースでAI開発を進めると、アルゴリズムのエラー率が大きく下がると予測している。

​FSDは自動で走行するが、AIが判断を間違えた時は、ドライバーが手動でこれを補正する。
年末までに、AIが学習を重ねこの補正操作が不要となるとみている。

上述の通り、AIを膨大な数のデータで教育すると、このポイントに到達できるという前提の下で開発を進めている。

​​ただし、この仮定は実証されておらず、テスラにとっては大きな賭けとなる。
​あと半年でFSDが自動運転車になるのか、市場が注目している。

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