【Tesla(テスラ)のAI戦略が凄すぎる!】TeslaはAIで世界をどのように変えようとしているのか?その内容を徹底分析

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はじめに

2021年8月20日にテスラはYouTiubeに「Tesla AI Day」という動画をアップロードしました。

Tesla AI Day
Tesla AI Day

この動画ではテスラのAIを活用した技術・製品・サービスについて発表しています。
これらはテスラの強みの源泉となるものであるため、同社に投資を検討している方には重要な情報ですので、是非一度ご確認されることをおススメいたします。

動画は英語でのみ配信されているので、その内容を解説したいと思います。
この動画では以下のセクションでサービスや製品が紹介されています。

  • Tesla Vision
  • Planning and Control
  • Simulation
  • Dojo
  • Tesla Bot

これらについて個別に解説いたします。
※私は英語ネイティブではないため、誤った和訳になってしまう可能性がありますが、その点はご了承ください。

Tesla Vision

Tesla VisionとはTeslaが自社の自動車に組み込んでいる自動運転を実現するために必要な視覚システムです。
Teslaの自動車には8台のカメラが搭載されており、そのカメラから取得した走行環境データを組み合わせることで、自動運転システム上に3次元仮想空間を構築します。
カメラか走行環境を認識する際にAIが用いられています。それは人間が目から入った光をもとに脳内に3次元空間のイメージを認識していることと同じ原理です。

8つのカメラから得たデータ(左)によって構築された3次元環境を表示したモニター(右)
引用:Tesla AI Day

ビデオネットワーク

この3次元空間の認識技術の優れた点は、カメラで認識した画像データを1つ1つ個別のデータとして認識するのではなく、一連の連続したビデオデータとして認識できることです。
Teslaはこれをビデオネットワークと呼んでいます。
説明だけですと分かりづらいので、具体例をお見せします。

引用:Tesla AI Day

上の図は、前方に止まっている車を認識している状況です。
カメラに写っている車をテスラのシステム内では水色もしくはオレンジ色の四角の図形で認識しています。
オレンジ色は従来技術の認識した画像を1フレームずつ個別に認識しているシステムにおける車両の認識状況。
水色は新技術であるビデオネットワークを導入した場合の認識状態を表しています。
この時点では新旧の技術によって、認識の違いはあまり起こっていません。

引用:Tesla AI Day

しかし、上の図のように横切ってきた車によって、カメラの視界が遮られると、車越しに存在しているはずの車両の認識が大きくずれてしまっていることが分かります。(オレンジ色の図形)
ただし、ビデオネットワーク技術により、一時的に視界が遮られたとしても、過去の映像データから、見えていない車両の位置情報もずれることなく認識できています。

引用:Tesla AI Day

自動車の認識だけでなく、このTesla Visionによって、カメラで得られた映像データから上図のように正確な走行ルートを構築することができます。
これは地図データを読み込んでいるのではなく、車両に搭載されたカメラだけでリアルタイムに描きだした走行環境データです。
車線や道路の端だけでなく、交差点の領域もカメラで認識しています。

Planning and Control

Planning and Control とはTesla Visionで3次元化された空間データの情報をもとに、実物の車両をどのように走行させるかを決定、そして決定した走行軌道上に車両をコントロールするシステムを指します。

引用:Tesla AI Day

例えば、上図のように左折する際に、走行軌道の短さや、衝突リスク、車両に発生する加速度等、複合的な評価を行うことで、最適な軌道を設計しています。
さらに、このシステムの優れている点は、走行軌道の臨機応変な変更ができる点にあります。
例えば、以下のようなシチュエーションでその能力を発揮します。

引用:Tesla AI Day

上図の左下の映像のように、車の影から白い車が早いスピードで現れたとします。
この時、Teslaの車は白い車が図の赤い軌道を通って来ることを予測し、衝突を回避するために左にハンドルを切り道を譲ろうとします。

引用:Tesla AI Day

しかし、その直後に白い車が速度を落とし、自ら道を譲るという動きを取りました。
この時テスラは白い車の予測軌道ラインを瞬時に切り替え、白い車が道を譲ってくれたと判断し、走行ルートを切り替え、自らが先に道を通過するような行動を取ります。
このように、周辺の車の行動予測を瞬時に切り替えることで、実際の走行環境でもスムーズかつ臨機応変な自動運転を可能としています。

Simulation

Simulationとは日本語でもそのままシミュレーションと訳されますが、Teslaは仮想的に作られた走行環境で自動運転が正常に作動するかを検証しています。
Teslaは膨大な実走行データを持っているため、シミュレーションは必要ないのでは?という疑問も浮かびますが、Teslaは実際には起こり得ないようなシチュエーションでも自動運転が正常に機能するかをシミュレーションを用いて検証しているというわけです。
いくつかあり得ないようなシチュエーションを見てみましょう。

引用:Tesla AI Day

上の図は二人の男女と犬がハイウェイを疾走しているシチュエーションです。
実際の動画は全力疾走していて、かなり面白かったです(笑)

引用:Tesla AI Day

上の図は膨大な人数の歩行者が歩いている状況を再現し、TeslaのAIが正確に検知できるかをシミュレーションする際に使われています。

引用:Tesla AI Day

上の図はムーズという巨大な動物が道路を横切っているシチュエーションを想定していますが、他にも数千のユニークな乗り物や歩行者、小道具をシミュレーション上で検知できるかをテストしています。

引用:Tesla AI Day

Teslaではさらに、実際の走行環境のデータを収集し、その情報を元に、実環境とそっくりなシミュレーション環境を構築し、走行テストに利用するという徹底ぶりです。

Dojo

DojoとはTeslaが開発したスーパーコンピュータのことで、先ほどご紹介したようなシミュレーションを実行する環境として導入されました。

引用:Tesla AI Day

Teslaはシミュレーション環境によるAIのチューニングのために膨大な量の計算量が必要となり、上図のように計算に用いるGPUの数は急激に増加しました。
そのため、Teslaは自社でDojoと呼ばれるスーパーコンピュータを導入することで、計算量の急激な増加に対応しました。

超高性能のチップ 「D1」

引用:Tesla AI Day

TeslaはこのスーパーコンピュータにD1という超高性能チップを搭載します。
このDチップを使用したスーパーコンピュータの性能がどれくらいすごいのかは後程説明しますので、とりあえず、すごいチップだと、ここではご認識ください(笑)

引用:Tesla AI Day

TeslaはこのD1チップを25個搭載したものを1つのモジュールとし、合計6モジュールを使用することで100PFLOPs以上の性能を達成します。
ちなみにFLOPというものが計算速度の性能評価の単位として使用されてるのですが、Fujitsuによると、FLOPという単位は以下のような定義です。

「フロップス(FLOPS)」は、コンピュータの処理能力の単位で、1秒間に浮動小数点演算を何回できるかという能力を表しています。フロップスの前には、国際単位系で定められた接頭辞をつけて、つぎのように表現します。

Fujitsu

Pはペタのことで、10の15乗という大きさを表しています。
ちなみに日本のスーパーコンピュータ「京」の性能が10PFLOPsなので、Dojoの計算性能がいかに高いかが分かると思います。

Tesla Bot

今回の発表で個人的に最も衝撃的だったのはこのTesla Botでした。

引用:Tesla AI Day

ほぼ人間の身長・体重と同じ人型ロボットを開発しており、来年にはそのプロトタイプがお披露目されるとのことです。
顔が真っ黒になっているのは、様々な情報を表示するためのスクリーンとしての役割を担っているためです。
形は違えど、自動運転車でこれまで培ってきたAI技術をロボットにも応用することで、人間がするには退屈な仕事や過酷な環境の労働を代替することを目標としています。
また、人間の力よりも弱い性能にすることで、人型ロボットが人間に危害を加えるという不安感を和らげることも狙っています。

まとめ

以上、Tesla AI Dayの内容をまとめた記事でした。
今回の発表を見て、完全な自動運転車が実現する日も、そう遠くはないのでは?と思った人も多いのではないでしょうか?
また、Tesla Botについては、人間の労働を奪う可能性や、人間に危害を加える可能性等、今後論争が起きる火種になりそうですね。
ただ、個人的には是非Tesla Botが実世界で活躍する世界を見てみたいです♪


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