Uber、ロボタクシーパートナーの運転データを収集する「AV Labs」部門を立ち上げる

Uber には 20 社以上の自動運転車パートナーがいますが、彼らは皆、データという 1 つのことを望んでいます。それで会社は 言う これは、Uber AV Labs と呼ばれる新しい部門を通じて利用可能になる予定です。

その名前にもかかわらず、Uber は ない 2018年に試験車両の1台が歩行者を死亡させたことを受けて開発を中止したが、独自のロボタクシー開発に戻ることになった（ウーバーは最終的に2020年にこの部門を売却した） オーロラとの複雑な取引.) しかし、まだ契約は締結されていないものの、Waymo、Waabi、Lucid Motors などのパートナー向けにデータを収集するために、センサーを備えた自社の車を都市に送り出す予定です。

大まかに言えば、自動運転車はルールベースの運転から強化学習への依存を強める方向への移行の真っ最中です。そうなると、現実世界の運転データは、これらのシステムをトレーニングする上で非常に価値のあるものになります。

ウーバーはTechCrunchに対し、このデータを最も必要としている自動運転車企業はすでに自社で大量のデータを収集している企業であると語った。これは、多くのフロンティア AI ラボと同様に、最も極端なエッジケースを「解決」するのはボリューム勝負であると認識していることの表れです。

物理的な限界

現時点では、自動運転車会社のフリートの規模により、収集できるデータ量に物理的な制限が生じています。そして、これらの企業の多くは、エッジケースに備えて現実世界の環境のシミュレーションを作成していますが、車が最終的に陥る奇妙で困難でまったく予想外のシナリオをすべて発見するには、実際の道路を運転し、そして何度も運転することに勝るものはありません。

Waymo はこのギャップの一例を示しています。同社は10年にわたり自動運転車を運用またはテストしてきたが、現在のロボタクシーは最近摘発された。 停止したスクールバスを違法に追い越す。

より大規模な運転データプールにアクセスできれば、ロボタクシー会社はこうした問題が深刻化する前、あるいは問題が深刻化する際にその一部を解決できる可能性があると、Uberの最高技術責任者プラヴィーン・ネパリ・ナガ氏がTechCrunchの独占インタビューで語った。

そして、Uber は料金を請求しません。少なくともまだです。

「私たちの主な目標は、このデータを民主化することですよね? つまり、このデータの価値とパートナーの AV 技術の進歩は、そこから得られるお金よりもはるかに大きいのです。」と彼は言いました。

ウーバーのエンジニアリング担当副社長ダニー・グオ氏は、製品の市場適合性を判断する前に、研究所はまず基本的なデータ基盤を構築する必要があると述べた。 「なぜなら、私たちがこれをしなければ、他の誰にもできるとは信じられないからです」と郭氏は語った。 「したがって、業界全体の可能性を解き放ち、エコシステム全体を加速できる可能性のある者として、私たちは今この責任を負わなければならないと信じています。」

ネジとセンサー

新しい AV Labs 部門は小規模にスタートします。これまでのところ、同社の車は1台だけ（ヒュンダイのIoniq 5だが、Uberは単一のモデルと提携していないとしている）で、Guo氏はTechCrunchに対し、彼のチームは依然としてライダー、レーダー、カメラなどのセンサーを文字通りねじ込んでいると語った。

「センサーキットが落ちるかどうかは分かりませんが、それが私たちの持っている粗末さです」と彼は笑いながら言いました。 「100台の車を道路に配備してデータ収集を開始すると言うには、しばらく時間がかかると思います。しかし、プロトタイプはすでに存在しています。」

パートナーは生データを受け取りません。 Uber AV Labs のフリートが稼働したら、同部門は「パートナーに合わせてデータを調整し、作業する必要がある」とナガ氏は語った。この「意味理解」層は、Waymo などの企業の運転ソフトウェアがロボタクシーのリアルタイムの経路計画を改善するために利用するものです。

それでも郭氏は、ウーバーが実質的に提携先の運転ソフトウェアをAV Labsの車両に組み込んで「シャドウモード」で走行させるという、介入的な措置が取られる可能性が高いと述べた。 Uber AV Labs のドライバーが自動運転車ソフトウェアのシャドウ モードでの動作と異なる動作を行うと、Uber はその旨をパートナー企業に報告します。

これは、運転ソフトウェアの欠点を発見するのに役立つだけでなく、ロボットではなく人間に近い運転をするようにモデルを訓練するのにも役立つと郭氏は述べた。

テスラのアプローチ

このアプローチに見覚えがあるように聞こえるとしたら、それは本質的に、テスラが過去 10 年間にわたって独自の自動運転車ソフトウェアをトレーニングするために行ってきたことだからです。ただし、テスラでは毎日何百万台もの顧客車が世界中の道路を走行しているため、ウーバーのアプローチは同じスケールに欠けている。

ウーバーにとってはそんなことは気にならない。郭氏は、自動運転車企業のニーズに基づいて、より的を絞ったデータ収集を行うと予想していると述べた。

「600 の都市があり、自由に選択できます。 [from]。パートナーが興味のある特定の都市を教えてくれたら、私たちはただ単に私たちの [cars]」と彼は言いました。

ナガ氏は、同社はこの新しい部門を1年以内に数百人規模に拡大する予定であり、ウーバーは迅速に行動したいと述べた。そして彼は、Uber の配車車両全体を活用してさらに多くのトレーニング データを収集できる未来を見ている一方で、新しい部門をどこかで始めなければならないことも分かっています。

「パートナーとの会話によると、彼らは『役立つものは何でもください』と言っているだけです。なぜなら、Uber が収集できるデータの量は、Uber が独自に収集できるデータのすべてを上回るからです」と Guo 氏は述べています。