Helm.aiは、認識システムのシミュレーション用に、ニューラルネットワークに基づく仮想シナリオ生成モデルを発表した。この新技術は、高度なADAS(レベル2および3)と自動運転システム(レベル4)の開発用に、同社のAIソフトウェアソリューションを強化するものだ。
同社は、大規模な画像データセットを使用してトレーニングした生成AIに基づいたシミュレーションモデルを開発した。
これらのモデルは、照明や天候、異なる時間帯、地理的位置、高速道路や都市部のシナリオ、道路形状、さまざまな道路標識などのパラメータの変化を含む、非常にリアルな仮想運転環境の画像を生成することができる。
また、生成された合成画像には、周囲のエージェント、障害物、歩行者、車両、車線標識、交通コーンなど、運転環境に関する正確なラベル情報が含まれている。その結果、Helm.aiの生成シミュレーションは、大規模なトレーニングや検証に使用するラベル付き合成画像データを生成する。
ユーザは、テキストまたは画像ベースのプロンプトを提供することで、現実世界の遭遇を再現する高忠実度の運転シーンを即座に生成したり、完全に合成された環境を作成することが可能だ。
これらのAIベースの生成シミュレーション機能を使用することで、自動運転認識システムのトレーニングと検証が可能になる。
また、Helm.aiの生成シミュレーションモデルは、オブジェクトクラスや環境条件を構築するためにさらに拡張することができ、自動車メーカの特定の開発および検証要件に対応する多様な運転環境を作成することが可能だ。
Helm.aiのCEO兼共同創設者であるVladislav Voroninskiは、「生成AIに基づいたシミュレーションは、高度なADASおよび自動運転システムの開発・検証に向けたスケーラブルなアプローチを提供する」と述べている。
彼はまた、「広範囲にわたる現実世界のデータセットで訓練された弊社のモデルは、運転環境の複雑性を正確に捉える。生成シミュレーションは、自動運転車の商用化において極めて重要で、特に、稀なコーナーケースに対処する際に不可欠だ」とコメントしている。
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