「動画と目的地と地図が与えられ、『次はどうする？』と考えるクルマが走り出す」
ZMPとNVIDIAは、自動操縦車載プラットフォーム「NVIDIA DRIVE PX」向けディープラーニングソフトウェア開発の協業を発表。DRIVE PXを搭載したRoboCarシリーズも販売していく構えだ。
モバイルプロセッサ「Tegra X1」2基組むグラフィックボード「NVIDIA DRIVE PX」をベースとした自動運転技術の特長は、NVIDIA GPUを組むディープラーニング（DNN）スーパーコンピュータと、ローカル側のクルマがつながり、クルマ側で正しく認識されなかった対象物などがこのサーバーで処理・学習され、ふたたびクルマにニューラルネットモデルとしてフィードバックされるという点。「これにより、幅広い深層学習トレーニングを実現。よりよく見える、学習する自動車に進化する」という。
両社の協業でコアとなる部分は、クルマの「認知」の領域。画像による物体認識や、距離計測・障害物認知などを進化させ、「米国NHTSA基準の自動運転レベル4（完全自動運転）の実用化を目指す」（同社）。
これまで、静止画入力によるオブジェクト検出、動画入力によるアクション検出というステップを経て、急ブレーキや危険運転、信号の変化などに警告やアシストを促すところまで普及した。両社は、動画・目的地・地図などの入力から、「ディープラーニングが、運転者として次のアクションを判断するところまでステップアップさせる」という。
この車載用DRIVE PXと、サーバーでのディープラーニングによるソフトウェア開発のメリットとして、同社は「対象クラスごとの特徴量設計が不要。あらゆる対象に同じアルゴリズム、同じ実装」などをあげる。会場では、車載カメラがとらえる他車が、矩形領域ではなく画素単位のクルマの絵として表示する例などが示されていた。
