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ディープラーニングに対応したNVIDIAの車載コンピュータ、無事故の未来をめざすボルボに採用される
[16/01/05]
提供元：PRTIMES
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人工知能とスーパーコンピューティングの能力を備えた初めての車載コンピュータ、 NVIDIA DRIVE PX 2がボルボ社の自動運転実走試験を支える
[画像: http://prtimes.jp/i/12662/9/resize/d12662-9-405483-1.jpg ]
2016年1月4日 - ネバダ州ラスベガス、コンシューマー・エレクトロニクス・ショー (CES) -NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、ボルボ・カー社が自動運転車実験プロジェクト「Drive Me」の一環として、来年、路上走行試験を行う100台のVolvo XC90 SUVに、ディープラーニングをベースとしたコンピューティング・エンジンのNVIDIA DRIVE™ PX 2を採用したと発表しました。
自動運転は、安全な車を生みだす道標としてボルボ社が掲げる目標「VISION 2020」で中核を担う技術のひとつです。ボルボ社では、自動運転や半自動運転で世界をリードする技術が生まれ、自動車業界における安全性の基準を塗り替えようとしています。
ボルボ・カー社自動運転プログラムのディレクタ、マーカス・ロソフ（Marcus Rothoff）氏は、次のように述べています。「ボルボでは、新車による死者と重傷者を2020年までにゼロにすることを目標に掲げています。高性能で反応性に優れたNVIDIAのプラットフォームは、この目標の達成に向けた重要な一歩となるもので、当社の自動運転プログラムにとってもDrive Meプロジェクトにとっても申し分のない製品だと言えます。」
ボルボの自動運転プログラム、Drive Meでは、運転という複雑な操作をディープラーニングで処理するNVIDIAのDRIVE PX 2エンジンをラグジュアリー・カーに搭載することを計画しています。この車は、ボルボの本社があるイェーテボリ周辺の道路では自動運転、その他の地域では半自動運転で走行する予定です。
NVIDIAの自動車事業担当副社長兼ジェネラルマネジャー、ロブ・チョンガー（Rob Csongor）は、次のように述べています。「NVIDIAのDRIVE PX 2エンジンとディープラーニングにとって、ボルボのDrive Meプロジェクトは理想的な応用例だと言えます。NVIDIAとしては、エンジニア数千人が何年も心血を注いだ仕事の成果を提供することで、ボルボ社が安全性の目標を達成し、イェーテボリから世界各地へ自動走行車を走らせるお手伝いがしたいと考えています。」
人間が作成したアルゴリズムより正確に物体を認識
NVIDIA DRIVE PX 2エンジンを搭載すると、人工知能の一種であるディープラーニングを使って周囲にある物体を認識し、危険を予知して安全に走行することができます。DRIVE PX 2が持つ8テラフロップスという処理能力はMacBook Proなら150台分に相当するレベルであり、複数のセンサから入力されるデータをリアルタイムに処理し、車線、車両、歩行者、道路標識などを車両周囲の全方位について検出するとともに、さまざまな自動運転機能を実現することが可能です。
近年、ディープラーニングの技術が飛躍的に進み、外の世界を認識するコンピュータの能力が格段に高まりました。膨大なデータと処理能力を利用すれば、人間がプログラミングしたアルゴリズムでは不可能なほど複雑な物体も認識できるソフトウェアが生みだせるのです。
ディープラーニングでは、NVIDIAのスーパーコンピューティングGPUがよく利用されます。たとえばMicrosoftもGoogleも、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeで十分に修練を積んだ人間より好成績をあげる画像認識システムを構築していますが、その際、両社ともGPUを活用しています。Microsoftは、先日、知能試験で人間の上を行くレベルまでディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングすることにも成功しています。
自己位置推定と経路探索
自己位置推定と経路探索においては、その瞬間の周辺状況と詳細地図を比較し、安全な走行経路をみつけてその通りに進んでいくことができます。状況に変化があれば、変化に応じた調整をいたします。DRIVE PX 2なら、このほかにも、カメラからの入力データをつなぎ合わせ、車両周辺の全方位モニターを実現するといったことも可能です。
複数センサのデータを解釈しなければならない自動運転自動車は膨大なコンピューティング資源が必要となるため、開発早期のプロトタイプはトランクがコンピュータで一杯でした。DRIVE PX 2なら、同じ機能をタブレット・サイズで実現することができます。
NVIDIAについての最新情報:
・公式ブログNVIDIA blog, Facebook, Google+, Twitter、LinkedIn、Instagram、NVIDIAに関する動画YouTube、 画像Flickr。
NVIDIAについて
1993年以来、NVIDIA（NASDAQ: NVDA）は、ビジュアル・コンピューティングという芸術的な科学の世界をリードしてきました。ゲーミング、自動車、データセンターおよびプロフェショナル・ビジュアリゼーションの分野で特化したプラットフォームを提供し続けています。NVIDIAの製品は仮想現実、人工知能、自律走行車の開発においても最新の技術を提供しています。詳しい情報は、http://nvidianews.nvidia.com/をご覧ください。
[画像: http://prtimes.jp/i/12662/9/resize/d12662-9-405483-1.jpg ]
2016年1月4日 - ネバダ州ラスベガス、コンシューマー・エレクトロニクス・ショー (CES) -NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、ボルボ・カー社が自動運転車実験プロジェクト「Drive Me」の一環として、来年、路上走行試験を行う100台のVolvo XC90 SUVに、ディープラーニングをベースとしたコンピューティング・エンジンのNVIDIA DRIVE™ PX 2を採用したと発表しました。
自動運転は、安全な車を生みだす道標としてボルボ社が掲げる目標「VISION 2020」で中核を担う技術のひとつです。ボルボ社では、自動運転や半自動運転で世界をリードする技術が生まれ、自動車業界における安全性の基準を塗り替えようとしています。
ボルボ・カー社自動運転プログラムのディレクタ、マーカス・ロソフ（Marcus Rothoff）氏は、次のように述べています。「ボルボでは、新車による死者と重傷者を2020年までにゼロにすることを目標に掲げています。高性能で反応性に優れたNVIDIAのプラットフォームは、この目標の達成に向けた重要な一歩となるもので、当社の自動運転プログラムにとってもDrive Meプロジェクトにとっても申し分のない製品だと言えます。」
ボルボの自動運転プログラム、Drive Meでは、運転という複雑な操作をディープラーニングで処理するNVIDIAのDRIVE PX 2エンジンをラグジュアリー・カーに搭載することを計画しています。この車は、ボルボの本社があるイェーテボリ周辺の道路では自動運転、その他の地域では半自動運転で走行する予定です。
NVIDIAの自動車事業担当副社長兼ジェネラルマネジャー、ロブ・チョンガー（Rob Csongor）は、次のように述べています。「NVIDIAのDRIVE PX 2エンジンとディープラーニングにとって、ボルボのDrive Meプロジェクトは理想的な応用例だと言えます。NVIDIAとしては、エンジニア数千人が何年も心血を注いだ仕事の成果を提供することで、ボルボ社が安全性の目標を達成し、イェーテボリから世界各地へ自動走行車を走らせるお手伝いがしたいと考えています。」
人間が作成したアルゴリズムより正確に物体を認識
NVIDIA DRIVE PX 2エンジンを搭載すると、人工知能の一種であるディープラーニングを使って周囲にある物体を認識し、危険を予知して安全に走行することができます。DRIVE PX 2が持つ8テラフロップスという処理能力はMacBook Proなら150台分に相当するレベルであり、複数のセンサから入力されるデータをリアルタイムに処理し、車線、車両、歩行者、道路標識などを車両周囲の全方位について検出するとともに、さまざまな自動運転機能を実現することが可能です。
近年、ディープラーニングの技術が飛躍的に進み、外の世界を認識するコンピュータの能力が格段に高まりました。膨大なデータと処理能力を利用すれば、人間がプログラミングしたアルゴリズムでは不可能なほど複雑な物体も認識できるソフトウェアが生みだせるのです。
ディープラーニングでは、NVIDIAのスーパーコンピューティングGPUがよく利用されます。たとえばMicrosoftもGoogleも、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeで十分に修練を積んだ人間より好成績をあげる画像認識システムを構築していますが、その際、両社ともGPUを活用しています。Microsoftは、先日、知能試験で人間の上を行くレベルまでディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングすることにも成功しています。
自己位置推定と経路探索
自己位置推定と経路探索においては、その瞬間の周辺状況と詳細地図を比較し、安全な走行経路をみつけてその通りに進んでいくことができます。状況に変化があれば、変化に応じた調整をいたします。DRIVE PX 2なら、このほかにも、カメラからの入力データをつなぎ合わせ、車両周辺の全方位モニターを実現するといったことも可能です。
複数センサのデータを解釈しなければならない自動運転自動車は膨大なコンピューティング資源が必要となるため、開発早期のプロトタイプはトランクがコンピュータで一杯でした。DRIVE PX 2なら、同じ機能をタブレット・サイズで実現することができます。
NVIDIAについての最新情報:
・公式ブログNVIDIA blog, Facebook, Google+, Twitter、LinkedIn、Instagram、NVIDIAに関する動画YouTube、 画像Flickr。
NVIDIAについて
1993年以来、NVIDIA（NASDAQ: NVDA）は、ビジュアル・コンピューティングという芸術的な科学の世界をリードしてきました。ゲーミング、自動車、データセンターおよびプロフェショナル・ビジュアリゼーションの分野で特化したプラットフォームを提供し続けています。NVIDIAの製品は仮想現実、人工知能、自律走行車の開発においても最新の技術を提供しています。詳しい情報は、http://nvidianews.nvidia.com/をご覧ください。
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