テスラ越え目指すTuring、自動運転の特許を2件出願

日本のベンチャー、言語モデルを有効活用



出典:Turingプレスリリース

自動運転EV(電気自動車)の開発に取り組むTuring株式会社(本社:千葉県柏市/代表取締役:山本一成=チューリング=が、自動運転における情報処理関連の特許2件を出願した。素早い車両制御と複雑な状況判断を両立する技術のようだ。

創業からわずか2年足らずながら数々の話題で注目を浴びる同社。今回の特許はどのようなものか、その中身に迫っていく。


■出願特許の概要
センサーによる認知・推論モデルと大規模モデルによる「Navigator-Driverモデル」

出願した特許技術の1つは、軽量モデルと大規模モデルを組み合わせ素早い車両制御と複雑な状況判断を両立した自動運転を実現する仕組みだ。

自動運転レベル5相当の完全自動運転を実現するには、素早い車両制御と複雑な状況の理解や解釈を両立する必要がある。

そこでTuringは、総合的な認知・意思決定を行う大規模モデルで、人の自然言語指示や背景知識に基づいて総合的な判断を行うモデルと、センサーを中心とした認知・推論を行う軽量(高速)なモデルを組み合わせ、後者が前者の指示に従って車両を走行させる自動運転技術を開発したという。

ラリーカーのレースなどで運転ルートや道路形状に関する情報を伝える「Navigator(大規模モデル)」と、実際に運転する「Driver(軽量モデル)」をシンボルとし、「Navigator-Driverモデル」と呼称している。


言語モデルを用いた自動運転入出力システム

もう1つは、言語モデルを用いた自動運転入出力システムだ。前者同様、完全自動運転の実現には、車が周囲の状況を人間と同等以上に理解する必要がある。

運転時における人間は、目で見た画像から状況や文脈を「言語を通して」理解している。例えば、ウインカーをつけている隣接レーンを走行中の前走車両を見た際、「ウインカーをつけているということは、あの車両は自分の車両の前に入ろうとしている」と意識的・無意識に状況判断に「言語」を用いているという。

そこでTuringは、車両自身が車載カメラから取得した画像をリアルタイムで解析し、自然言語を通じてドライバーに状況の解説や提案などを行う仕組みを開発したようだ。

AI(人工知能)が人間と同等以上の判断や交渉を行う上で、この技術は「言語を通じて状況を描写する」といった重要な要素技術になるという。


大規模言語モデルが自動運転でも活躍

ポイントは、AIによる情報処理の過程において、言語の理解・活用に重点を置いていることだろうか。人間は「言語」を通じて物事の理解やコミュニケーションを発展させ、進化を遂げてきた。言語があるからこそさまざまな事象を細やかに認識・理解し、他社と円滑に意思疎通を図ることができるのだ。

この言語の特性をしっかりとAIに反映させることで、自動運転における情報処理の効率化や高速化を実現させていく――といった技術と思われる。

チャットボット「チャットGPT」をはじめとした大規模言語モデルが大きな話題となっているが、AIが運転主体となる自動運転分野への応用にも今後注目が高まっていきそうだ。

テスラ越えをミッションに2021年創業

Turingは「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、レベル5相当の完全自動運転EVの開発及び量産化を目指している。将棋名人を倒したAI「Ponanza」の開発者として知られる山本一成氏(CEO:最高経営責任者)と、カーネギーメロン大学などで自動運転開発に関する見識を深めてきた青木俊介氏(CTO:最高技術責任者)を中心に2021年8月に設立された。

LiDARに依存することなく、人間の目に近いカメラのみで自動運転実現を目指す自動運転開発スタートアップだが、開発はソフトウェアにとどまらず、完全自動運転EVの量産メーカーも視野に入れている。

まさにテスラのようなビジョンを掲げているが、創業10年を迎える2030年には完全自動運転を達成・量産化できると見通しており、そのスピード感はテスラを越える。

2021年末までにウェブカメラだけで動く自動運転システムのPoC(概念実証)を検証し、翌2022年には千葉県や北海道での公道実証に着手した。北海道では、道内を一周する長距離走行を行い、総走行距離1,480キロのうち約95%の道のりを自動運転モードで走行することに成功したという。

データ取得チームを組織し、大規模走行データセットの構築にも着手している。2022年4月から10月までのフェーズ1において500時間分の走行データの取得を完了しており、2022年12月に開始したフェーズ2では、2023年末までに国内最大規模の5万時間分の走行データベース構築を目指している。

機械学習に必要不可欠な画像データや走行データを大量に取得し、AI開発をさらに加速させていく構えだ。

資金調達面では、2022年のシードラウンドで10億円を調達済みで、2023年中にシリーズAを実施する予定としている。

■【まとめ】リアルタイムで成長遂げるTuring

創業2年足らずでまだ実績に乏しいTuringだが、ティアフォーやBOLDLYといった強力な新興勢に負けず劣らず大きな注目を浴びている。

「テスラ越え」や「完全自動運転EVの完成車メーカー」といった明快なビジョンがその要因に挙げられるが、ただ大風呂敷を広げているわけではなく、着実かつスピーディに開発を進め、リアルタイムで成長を遂げている姿をしっかりと見せつけているところが大きい。

2023年予定の資金調達Aラウンドには、どのような企業が参加し同社の開発を後押ししていくのか。そして同社は各社の期待にどのように応えていくのか。同社の動向から目が離せない状況がまだまだ続きそうだ。

【参考】関連記事としては「国産初の「完全自動運転EV」、その姿は!?Turingが公開」も参照。

記事監修:下山 哲平
(株式会社ストロボ代表取締役社長/自動運転ラボ発行人)

大手デジタルマーケティングエージェンシーのアイレップにて取締役CSO(Chief Solutions Officer)として、SEO・コンテンツマーケティング等の事業開発に従事。JV設立やM&Aによる新規事業開発をリードし、在任時、年商100億から700億規模への急拡大を果たす。2016年、大手企業におけるデジタルトランスフォーメーション支援すべく、株式会社ストロボを設立し、設立5年でグループ6社へと拡大。2018年5月、自動車産業×デジタルトランスフォーメーションの一手として、自動運転領域メディア「自動運転ラボ」を立ち上げ、業界最大級のメディアに成長させる。講演実績も多く、早くもあらゆる自動運転系の技術や企業の最新情報が最も集まる存在に。(登壇情報
【著書】
自動運転&MaaSビジネス参入ガイド
“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方(共著)




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