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Helm.ai Driver 。CARLA シミュレータを使ったクローズドループシミュレーションでテスト走行を実行し（上）、さらに GenSim-2 を利用してセンサーデータを再レンダリングしました（下）。
米カリフォルニア州レッドウッドシティ発 - 先進運転支援システム（ADAS）、自動運転、ロボティクス自動化向けの先進的なAIソフトウェアを提供する Helm.ai は、本日、Helm.ai Driver を発表しました。これは、高速道路および市街地における レベル2からレベル4の自動運転 を対象とした、トランスフォーマーベースのリアルタイム深層ニューラルネットワーク（DNN）による経路予測システムです。同社は、独自の生成AIファウンデーションモデルである GenSim-2 を使用し、シミュレーション内で現実的なセンサーデータを再生成することで、クローズドループシミュレーション環境における本モデルの経路予測能力を実証しました。
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=JmzgBK45GXQ ]
この新モデルは、カメラベースの認識情報のみを用いて、自動運転車の将来の走行経路をリアルタイムで予測します。HDマップ、LiDAR、その他の追加センサーは一切不要で、Helm.aiの量産グレードの認識スタックの出力をそのまま入力として利用できる構造です。このモジュール型アーキテクチャにより、効率的な検証と高い解釈性が実現されます。
当社独自の Deep Teaching(TM) 手法を用いて、大規模な実世界データでトレーニングされた本経路予測モデルは、交差点、右左折、障害物回避、追い越し、割り込み対応といった複雑な市街地走行シナリオにおいて、人間の運転に類似した高度な運転行動を示します。これらの挙動はあらかじめプログラムされたものではなく、エンドツーエンドの学習から自然に現れる「創発的な行動」である点が特徴です。
このモデルの現実的かつ動的な環境における経路予測能力を検証するため、Helm.ai はオープンソースの CARLA プラットフォーム を活用し、クローズドループのシミュレーション環境で本モデルを稼働させました（ビデオをご参照ください）。この環境では、Helm.ai Driver が実際の運転と同様に、周囲の状況に継続的に反応します。さらに、GenSim-2 がシミュレーションシーンを再生成し、実世界に極めて近い リアルなカメラ映像 を再現します。
当社のCEO兼創業者であるVladislav Voroninskiは次のように述べています。「Helm.ai Driver を通じて、カメラベースの認識のみを用いたリアルタイム経路予測を市街地走行向けに実現できたことを嬉しく思います。本モデルは、当社独自のトランスフォーマー型 DNN アーキテクチャに基づいており、実世界のデータでトレーニングすることで、明示的なルールを定義することなく、人間ドライバーの複雑な運転行動を模倣する高度な経路予測システムを構築しました。特に、レベル2～レベル4の市街地経路予測は、当社の量産グレードのサラウンドビュービジョン認識スタックとの高い互換性を備えています。クローズドループシミュレーションによる追加検証と、生成AIベースのセンサーシミュレーションとの組み合わせにより、より安全でスケーラブルな自動運転開発が可能になります。」
Helm.ai の 経路予測 および 生成センサーシミュレーション に関するファウンデーションモデルは、AIファーストによる自動運転開発アプローチの中核を成す技術です。同社は今後も、車両プラットフォーム、地理条件、運転環境を問わず、汎用性の高いモデルの提供を続けていきます。
Helm.ai (ヘルム・エーアイ) について
Helm.aiは、ADAS（先進運転支援システム）、自動運転、ロボティクスオートメーション向けの次世代AIソフトウェアを開発しています。2016年に設立され、カリフォルニア州レッドウッドシティに本社を置く当社は、スケーラブルな自動運転技術の開発を実現するためのAIソフトウェアを提供しています。Helm.aiは、高速道路および都市部の自動運転向けのディープニューラルネットワークを含むフルスタックのリアルタイムAIソリューション、エンドツーエンドの自動運転システム、およびDeep Teaching(TM)と生成AI技術に基づいた開発および検証ツールを提供しています。当社は、世界の自動車メーカーと協力し、製品化を目指したプロジェクトを進めています。Helm.aiの製品、SDK、キャリア機会に関する詳細は、https://helm.ai またはLinkedInでHelm.aiをフォローしてください。
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