この自動運転スタートアップは生成 AI を使用して交通量を予測しています

自動運転は長い間、ルート計画や物体の検出を機械学習に依存してきましたが、一部の企業や研究者は現在、生成AI（周囲のデータを取り込んで予測を生成するモデル）が自動運転を次の段階に引き上げるのに役立つと賭けています。 Waabi の競合企業である Wayve は、自社の車両が収集したビデオでトレーニングされた同等のモデルを昨年リリースしました。

Waabi のモデルは、OpenAI の DALL-E や Sora などの画像またはビデオ ジェネレーターと同様の方法で機能します。 これは、車の周囲の 3D マップを視覚化する LIDAR データの点群を取得し、画像ジェネレーターが写真をピクセルに分割するのと同じように、それらをチャンクに分割します。 Copilot4D はトレーニング データに基づいて、LIDAR データのすべてのポイントがどのように移動するかを予測します。 これを継続的に行うことで、5 ～ 10 秒先の予測を生成できるようになります。

Waabi は、競合他社の Wayve や Ghost を含め、自社のアプローチを「AI ファースト」と表現する数少ない自動運転企業の 1 つです。 ウルタスン氏にとって、それは特定の状況に対する反応を教えなければならないシステムではなく、データから学習するシステムを設計することを意味します。 同研究者らは、自分たちの方法で自動運転車の路上テストにかかる時間が短縮される可能性があると賭けている。これは、2023年10月にサンフランシスコでクルーズロボタクシーが歩行者を引きずった事故を受けて注目を集めている話題だ。

Waabi は、カメラではなく LIDAR の生成モデルを構築する点で競合他社とは異なります。

「レベル 4 プレーヤーになりたいなら、ライダーは必須です」と Urtasun 氏は言い、車が安全に運転するために人間の注意を必要としない自動化レベルについて言及します。 カメラは車が見ているものを示すのにはうまく機能しますが、距離を測定したり、車の周囲の形状を理解したりすることにはそれほど熟練していません、と彼女は言います。